Stable Diffusion es un modelo de IA que genera calificación de imágenes basándose en descripciones textuales y es probablemente el más adecuado entre cualquier otro modelo que podamos imaginar. Quizás, ya sea un principiante o un usuario experimentado, si se le proporcionan las guías adecuadas, no le resultará difícil trabajar con la difusión estable.
Tienes suerte de estar aquí ya que este blog te ayuda a alcanzar este objetivo proporcionándote cada detalle paso a paso, desde el software necesario hasta la creación de tu primera imagen. Entonces, vayamos y descubramos cómo usar la difusión estable en línea o localmente.
¿Cómo funciona la Difusión Estable?
Se necesita un modelo de difusión estable en el área de la inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje automático, en particular los modelos de generación de imágenes. Se puede denominar remodelación de la solución de manera gradual a lo largo del tiempo, desde el ruido aleatorio de la ventana hasta la generación de la imagen real.
El procedimiento se denomina “estable” ya que el sistema que se formula, está diseñado con el objetivo de trabajar de manera sistemática. Los procesos tienen un marco estable en términos de cuán relevantes deben calificación las respuestas a partir de las preguntas previstas. Con suerte, puede que tengas curiosidad por saber cómo funciona la difusión estable, así que avancemos hacia la guía de difusión estable.
Paso 1. Inicialización.
En primer lugar, se utiliza algo de ruido aleatorio o cualquier suposición inicial para crear la imagen deseada.
Paso 2. Refinamiento de la iteración.
De manera gradual, el modelo organiza este mensaje a través de varios pasos a lo largo de muchas iteraciones realizadas. Una iteración consta de un pequeño latido (un paso), donde el ruido se elimina gradualmente y se crea una imagen.
Paso 3. Convergencia.
A medida que avanzan las iteraciones, la calificación del gen de la imagen d mejora hasta que se logra la mejora más probable. Esto se logra con la ayuda del proceso de difusión, en el que todas las modificaciones aplicadas en una determinada etapa se introducen gradualmente.
Paso 4. Orientación por datos.
El modelo se basa en datos de entrenamiento para difundir e incorporar estos recuentos. Esto permite que el modelo capte cómo debería aparecer un resultado razonable y, como tal, aumenta las perspectivas de un resultado exitoso y apropiado.
Paso 5. Salida final.
Finalmente, la imagen final es la que se presenta al usuario después de algunas rondas de embotellado y suavizado de los bordes. Esta imagen final es una representación más clara y cercana de lo que se está asumiendo.
¿Cómo utilizar Difusión Estable en línea ?
Hoy en día, la difusión estable se utiliza ampliamente en el campo de la IA para la mejora y generación de imágenes. De manera similar, encuentra uso en el modelado avanzado de líquidos, donde se logra una mejora de la producción con el tiempo. Entonces, ¡veamos cómo usar la difusión estable en línea !
Paso 1. Elige una plataforma en línea .
En primer lugar, es imprescindible buscar un lugar en línea donde puedas encontrar una difusión estable. De hecho, muchas de estas aplicaciones y sitios web ofrecen estas funciones por la misma razón, utilizando la usabilidad de la web la mayor parte del tiempo.
Paso 2. Cargue o seleccione la entrada inicial.
Después de elegir una plataforma, debes cargar una imagen como muestra para dar tu opinión. Alternativamente, también puedes utilizar un mensaje de texto para el mismo propósito o para comenzar.
Paso 3. Ajustar los parámetros.
La mayoría de las plataformas le permiten modificar algunos parámetros, como el número de iteraciones, la calificación de difusión y otros parámetros relacionados en el proceso de generación de imágenes. Continúe y configúrelos según sus requisitos.
Paso 4. Generando una imagen.
Después de configurar los parámetros, haga clic en el botón 'iniciar' o ' calificación genética', el que corresponda. El sistema comenzará entonces el arduo trabajo de mejorar la imagen difusa, es decir, comenzarán los ciclos progresivos.
Paso 5. Descargando la imagen final.
Finalmente, el sistema generará calificación de la imagen que corresponde a tu mensaje y te permitirá descargarla o incluso compartirla con otros.
¿Cómo utilizar Difusión Estable localmente?
Para poder utilizar Stable Diffusion sin tener una conexión a Internet, será necesario descargar e instalar ciertas aplicaciones en su escritorio. Esta guía lo guiará a través de eso y habrá imágenes para que pueda seguirla fácilmente.
Paso 1. Instale Python y Git.
- Primero, tienes que descargar e instalar Python en su sistema porque es el idioma que se utilizará.
- Entonces necesitas tener el predecesor conocido como git para gestionar muchas ediciones de código.
Paso 2. Clonar el repositorio de Stable Diffusion.
- Ahora, vaya al disco local D, cree una nueva carpeta y asígnele el nombre Stable Diffusion AI. Esto se hace para extraer la WebUI de Stable Diffusion de GitHub. Además, esta carpeta también albergará tus modelos de entrenamiento.
- Ahora, después de crear el directorio de difusión estable, haga clic derecho en esta carpeta y seleccione Git Bash Here, que se instala con Git en Windows. Esto activará la línea de comando y lo ayudará a personalizar el depósito.
- Entonces, escriba el comando: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git para clonar su repositorio de difusión estable.
Paso 3. Obtenga las dependencias necesarias
Vaya a su directorio de Stable Diffusion y use un administrador de paquetes como pip: pip install -r requisitos.txt
Paso 4. Obtenga los modelos previamente entrenados.
- El software de difusión estable requiere el uso de modelos previamente entrenados para crear imágenes.
- Vaya al punto de control original del sitio web Stable Diffusion AI y aquí verá sd-v1-4.chkp. Simplemente haga clic en él para descargar.
- Ahora, copie este archivo y colóquelo en el directorio Stable Diffusion, generalmente en la carpeta de modelos de su repositorio clonado.
Implemente Stable Diffusion en su computadora local
Paso 5. Siguiendo la guía paso a paso mencionada anteriormente, es posible implementar una difusión estable localmente.
- Navegue por el directorio 'Stable Diffusion AI' > haga clic con el botón derecho en el archivo web-user.bat > haga clic en editar para obtener el bloc de notas > escriba el código/git pull > el lugar 'archivo' arriba le ayuda a guardar esto.
- Ahora, haga doble clic en el archivo web user.bat y aparecerá un símbolo del sistema. Automáticamente comienza a descargar PyTorch, que es la estructura completa para fines de aprendizaje automático.
- Este es el paso más crítico ya que la configuración no finalizará hasta que vea la interfaz de línea de comandos a continuación. Esto asegurará que lo haya ejecutado localmente.
Paso 6. Genere calificación una imagen y guárdela.
Ahora, desplácese hacia abajo en la interfaz de línea de comando y verá Ejecutando en local:… y también hay una dirección IP delante. Haga clic en esa dirección IP y escriba en el navegador web. ¡Eso es todo! Se puede crear una imagen incluso cuando se da una indicación.
¿Cómo utilizar la difusión estable para NSFW?
Desde sus inicios, la difusión estable ha calificación activamente el arte de la IA y, al mismo tiempo, tiene el potencial de crear problemas. Aquí hay un resumen sobre cómo crear una difusión estable de NSFW sin violar la ley ni los estándares éticos básicos.
Paso 1. Familiarízate con los términos y condiciones.
Esto es útil, especialmente en situaciones donde la difusión estable se emplea más comúnmente para la creación de contenido NSFW. Cabe señalar que debe haber una calificación clara sobre cómo utilizar el contenido para adultos. La mayoría de los servicios publicarán dicha exención de responsabilidad o limitación en algún lugar; por lo tanto, asegúrese de cumplir con los parámetros del servicio dentro de dichos marcos.
Paso 2. Instalación y configuraciones necesarias.
- Es aconsejable crear primero contenido NSFW en el modelo. Entonces, vaya al sitio web de Dreamshayper y busque la imagen que desea descargar.
- Ahora, abra su directorio de difusión estable y pegue el archivo descargado aquí.
- Abra la WebUI de difusión estable, haga clic en el botón de punto de control ubicado en la parte superior izquierda de la pantalla y aparecerá un cuadro emergente. Sí, en este punto simplemente debes pulsar sobre el modelo llamado Dreamshaper.
Paso 3. Elija indicaciones adecuadas.
Elija las indicaciones adecuadas cuando se trata de modelar contenido NSFW; es fundamental tener en cuenta las indicaciones para poder obtener los resultados deseados. Además, intente agregar un mensaje completo que incluya el estilo y todo lo que desee incluir.
¿Cómo entrenar la Difusión Estable?
Entrenar la difusión estable significa la corrección de un modelo para un propósito o tarea específica. A continuación se muestra un breve tutorial que detalle las técnicas adecuadas utilizadas para el entrenamiento en difusión estable.
Paso 1. Recogida y tratamiento de datos.
Obtenga un conjunto de datos adecuado y elimínelo para asegurarse de que cumpla con los requisitos. También debe ordenar los datos según cómo pretenda utilizarlos en el entrenamiento.
Paso 2. Instalar dependencias.
Antes de crear un método de entrenamiento utilizando el método de Difusión Estable, debes instalar todas sus dependencias. Para hacer esto, se necesita el siguiente comando para instalar bibliotecas para fumar: pip install torch torch-vision transformadores.
Paso 3. Adapta los parámetros de entrenamiento.
Prepare un archivo de configuración que mencione la calificación de aprendizaje, el tamaño del lote y los números de época. Estos deben optimizarse para el conjunto de datos y su tipo de objetivo.
Paso 4. Comienza a entrenar.
Utilice su archivo de configuración para ejecutar el script de entrenamiento. El comando puede verse así. Python train.py –config configuración. yaml. Realice un seguimiento del proceso de capacitación para garantizar que se desarrolle según lo previsto.
Paso 5. Pruebe y ajuste.
Pruebe el rendimiento del modelo con datos de validación después del entrenamiento. Si los resultados no son satisfactorios, realice los cambios necesarios en los parámetros del modelo. Por último, pero no menos importante, reduzca el sobreajuste mediante un ajuste cuidadoso y optimice la precisión del modelo.
Paso 6. Guarde e implemente.
Guarde rápidamente los pesos del modelo entrenado una vez que sienta que los resultados obtenidos son satisfactorios. Desarrolladores pueden implementar el modelo utilizando un marco de implementación o una API para llevar a cabo todas las actividades de inferencia e integración.
¿Cómo actualizar Difusión Estable?
Una actualización de Stable Diffusion significa obtener nuevas funciones, mejoras y correcciones de errores. Entonces, ¡aprendamos cómo actualizarlo!
Paso 1. En primer lugar, debe hacer una copia de seguridad de todos sus datos, incluidos los modelos u otros archivos personalizados. Este paso evitará que pierda datos en caso de cualquier problema.
Paso 2. Ahora, abre el explorador de archivos en tu Windows y busca tu directorio de difusión estable. Haga clic en la ruta de la carpeta en la parte superior.
Paso 3. Luego, retroceda la ruta de la carpeta y escriba cmd. Verá la siguiente interfaz si lo ha hecho bien.
Paso 4. Finalmente escribe git pull en el símbolo del sistema. ¡Eso es todo! Tu difusión estable se actualizará.
¿Qué piensan los padres sobre la difusión estable?
Los padres no están de acuerdo con la idea de difusión estable, más aún en la cuestión de su uso para crear contenido de IA. Aunque la difusión estable tiene características útiles en la generación de arte y otras obras creativas, el miedo a utilizarla para generar los peligros asociados a la tecnología ha calificación un gran pánico.
- Preocupaciones sobre los riesgos del contenido calificación d AI-Gene
Stable Diffusion no sólo no implementa las restricciones parentales, sino que también expone a los niños a contenido inapropiado que podría crearse utilizando Stable Diffusion. Este punto de vista podría aumentar aún más el riesgo para el desarrollo de los niños en el mundo de Internet, ya que el contenido explícito podría explotar las mentes más jóvenes.
Por lo tanto, los padres deben pensar en una solución confiable. Afortunadamente, FlashGet Kids demuestra una solución integral para garantizar un ambiente más saludable para los niños.
Proteger a los niños usando FlashGet Kids
“FlashGet Kids Es un software de terceros altamente confiable que permite a los padres proteger a sus hijos de la toxicidad de Internet”.
Para proteger a los niños de la exposición a contenido inapropiado, se puede aprovechar la posibilidad de utilizar FlashGet Kids. Este programa completo ofrece amplias funciones para limitar y monitorear el uso de Internet por parte de un niño. Entremos en sus detalle :
- Informe de actividad: FlashGet Kids proporciona datos sobre las aplicaciones y los sitios que han visitado sus hijos. También informa cuánto tiempo han dedicado sus hijos a aplicaciones específicas.
- Duplicación De Pantalla: Al utilizar esta función, podrá observar lo que sus hijos están haciendo en su dispositivo en ese mismo momento.
- Detección de palabras clave: le permite crear una lista de palabras que contiene palabras relacionadas con áreas como sitios para adultos. Sin embargo, si los niños visitan páginas que contienen dicho contenido, no aparecerá ninguna página.
- Tiempo de pantalla Gestión: El tiempo que los niños permanecerán en las actividades en línea se regula y gestiona en consecuencia mediante el uso de FlashGet Kids.
enseñar a los niños
También es necesario explicarle al niño las potencialidades de Internet así como las normas de conducta en el mismo. Dichos debates también deberían explicar a los padres las prácticas de seguridad de los niños en línea y la necesidad de advertirles sobre la amenaza que representan las herramientas de inteligencia artificial.
Se prevé que la aplicación de herramientas como FlashGet Kids, junto con la participación proactiva de los padres contra la pornografía con IA de difusión estable, mejorará la capacidad de los padres para proteger a sus hijos contra los daños en línea .
Conclusión
En conclusión, puede utilizar fácilmente Stable Diffusion para crear imágenes mejoradas de acuerdo con sus necesidades y requisitos. También puede utilizar este modelo de IA en línea o localmente siguiendo nuestras pautas mencionadas anteriormente. También le permite crear contenido NSFW. Este es un punto preocupante para los padres. Al utilizar estas plataformas, los niños pueden verse expuestos a contenido pornográfico que no es adecuado para su edad. Por eso es recomendable instalar FlashGet Kids para garantizar una sala digital saludable para sus hijos.
