Stable Diffusion est un modèle d'IA qui évaluation les images sur la base de descriptions textuelles et est probablement le plus adéquat parmi tous les autres modèles que nous pouvons imaginer. Peut-être que vous soyez un utilisateur débutant ou expérimenté, si des guides appropriés sont fournis, il ne sera pas difficile de travailler avec une diffusion stable.
Vous avez de la chance d'être ici car ce blog vous aide à atteindre cet objectif en vous fournissant chaque détail étape par étape, depuis le logiciel nécessaire jusqu'à la première création de votre image. Alors allons découvrir comment utiliser la diffusion stable en ligne ou localement.
Comment fonctionne la diffusion stable ?
Un modèle de diffusion stable est nécessaire dans le domaine de l’intelligence artificielle et des techniques d’apprentissage automatique, en particulier les modèles de génération d’images. Cela peut être appelé un remodelage de la solution de manière progressive au fil du temps, depuis le bruit aléatoire de la fenêtre jusqu'à la génération réelle de l'image.
La procédure est dite « stable » puisque le système formulé est conçu dans le but de fonctionner de manière systématique. Les processus disposent d'un cadre stable en termes de pertinence des réponses à apporter à évaluation génétique des questions prévues. J'espère que vous serez peut-être curieux de savoir comment fonctionne la diffusion stable, passons donc au guide de diffusion stable.
Étape 1. Initialisation.
Tout d’abord, un bruit aléatoire ou toute supposition initiale est utilisé pour créer l’image souhaitée.
Étape 2. Affinement de l'itération.
De manière progressive, le modèle organise cette invite en plusieurs étapes sur de nombreuses itérations effectuées. Une itération consiste en un petit battement (un pas), où le bruit est progressivement éliminé et une image est créée.
Étape 3. Convergence.
Au fur et à mesure des itérations, l' évaluation du gène d'image d s'améliore jusqu'à ce que l'amélioration la plus probable soit atteinte. Ceci est réalisé aide au processus de diffusion, dans lequel toutes les modifications appliquées à un certain stade sont introduites progressivement.
Étape 4. Guidage par les données.
Le modèle s'appuie sur les données d'entraînement pour diffuser et intégrer ces décomptes. Cela permet au modèle de comprendre comment un résultat raisonnable devrait apparaître et, en tant que tel, augmente les chances d'un résultat réussi et approprié.
Étape 5. Résultat final.
Finalement, l’image finale est celle présentée à l’utilisateur après quelques tours de mise en bouteille et de lissage des bords. Cette image finale est une représentation plus claire et plus précise de ce qui est supposé.
Comment utiliser Stable Diffusion en ligne ?
De nos jours, la diffusion stable est largement utilisée dans le domaine de l’IA pour l’amélioration et la génération d’images. De même, il est utilisé dans la modélisation avancée des liquides, où l'amélioration du rendement au fil du temps est obtenue. Voyons donc comment utiliser la diffusion stable en ligne !
Étape 1. Choisissez une plateforme en ligne .
Tout d'abord, il est impératif de rechercher un lieu en ligne où vous pourrez trouver une diffusion stable. En fait, de nombreuses applications et sites Web offrent ces fonctionnalités pour la même raison, en utilisant la plupart du temps la convivialité du Web.
Étape 2. Téléchargez ou sélectionnez l'entrée initiale.
Après avoir choisi une plate-forme, vous devez télécharger une image comme exemple pour donner votre avis. Alternativement, vous pouvez également utiliser une invite texte dans le même but ou pour commencer.
Étape 3. Ajustez les paramètres.
La plupart des plateformes vous permettent de modifier quelques paramètres tels que le nombre d'itérations, l' évaluation de la diffusion et d'autres paramètres liés au processus de génération d'images. Alors continuez et configurez-les selon vos besoins.
Étape 4. Générer une image.
Après avoir défini les paramètres, cliquez sur le bouton « Démarrer » ou « évaluation génétique », selon celui qui s'applique. Le système commencera alors le gros travail d’amélioration de l’image diffuse, pour ainsi dire, les cycles progressifs commenceront.
Étape 5. Téléchargement de l'image finale.
Enfin, le système évaluation l'image qui correspond à votre invite et vous permettra de la télécharger ou même de la partager avec d'autres.
Comment utiliser Stable Diffusion localement ?
Afin de pouvoir utiliser Stable Diffusion sans connexion Internet, certaines applications devront être téléchargées et installées sur votre bureau. Ce guide vous guidera à travers cela et il y aura des images pour un suivi facile.
Étape 1. Installez Python et git.
- Tout d'abord, vous devez télécharger et installer python dans votre système car c'est la langue à utiliser.
- Ensuite, vous devez avoir le prédécesseur connu sous le nom de Git afin de gérer de nombreuses éditions de code.
Étape 2. Clonez le référentiel Stable Diffusion.
- Maintenant, allez sur le disque local D, créez un nouveau dossier et nommez-le Stable Diffusion AI. Ceci est fait afin d'extraire le WebUI de diffusion stable de GitHub. De plus, ce dossier abritera également vos modèles de formation.
- Maintenant, après avoir créé le répertoire de diffusion stable, faites un clic droit sur ce dossier et sélectionnez Git Bash Here, qui est installé avec Git sous Windows. Cela engagera la ligne de commande et vous aidera à personnaliser le dépôt.
- Alors, tapez la commande : git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git pour cloner votre référentiel de diffusion stable.
Étape 3. Obtenez vos dépendances requises
Accédez à votre répertoire Stable Diffusion et utilisez un gestionnaire de packages tel que pip : pip install -r Requirements.txt
Étape 4. Obtenez les modèles pré-entraînés.
- Un logiciel de diffusion stable nécessite l'utilisation de modèles pré-entraînés pour créer des images.
- Accédez au point de contrôle original de Stable Diffusion AI sur le site Web et vous verrez ici sd-v1-4.chkp. Cliquez simplement dessus pour télécharger.
- Maintenant, copiez ce fichier et placez-le dans le répertoire Stable Diffusion, généralement sous le dossier models de votre référentiel cloné.
Déployez Stable Diffusion sur votre ordinateur local
Étape 5. En suivant les instructions étape par étape mentionnées ci-dessus, il est possible de déployer une diffusion stable localement.
- Naviguez dans le répertoire 'Stable Diffusion AI' > cliquez avec le bouton droit sur le fichier web-user.bat > cliquez sur modifier pour obtenir le bloc-notes > vous écrivez le code/git pull > l'emplacement 'fichier' ci-dessus aide à l'enregistrer.
- Maintenant, veuillez double-cliquer sur le fichier web user.bat et une invite de commande apparaîtra. Il démarre automatiquement le téléchargement de PyTorch, qui est la structure complète à des fins d'apprentissage automatique.
- Il s'agit de l'étape la plus critique car la configuration ne sera finalisée que lorsque vous verrez l'interface de ligne de commande ci-dessous. Cela garantira que vous l’avez exécuté localement.
Étape 6. évaluation génétique d'une image et sauvegarde.
Maintenant, faites défiler l’interface de ligne de commande et vous verrez Running on Local: … et une adresse IP est également placée devant. Cliquez sur cette adresse IP et saisissez-la dans le navigateur Web. C'est ça! Une image peut être créée même lorsqu'une invite est donnée.
Comment utiliser la diffusion stable pour NSFW ?
Depuis sa création, la diffusion stable a activement contribué à évaluation de l’art de l’IA tout en ayant également le potentiel de créer des problèmes. Voici un résumé sur la façon de créer une diffusion stable du NSFW sans violer la loi et les normes éthiques de base.
Étape 1. Familiarisez-vous avec les termes et conditions.
Ceci est utile, en particulier dans les situations où la diffusion stable est le plus souvent utilisée pour la création de contenu NSFW. Il convient de noter qu’il devrait y avoir une stratégie évaluation claire sur la manière d’utiliser le contenu pour adultes. La plupart des services publieront une telle clause de non-responsabilité ou limitation quelque part. Par conséquent, assurez-vous de vous conformer aux paramètres du service dans ces cadres.
Étape 2. Configuration et configurations nécessaires.
- Il est sage de créer d'abord du contenu NSFW dans le modèle. Alors, rendez-vous sur le site Dreamshayper et recherchez l’image que vous souhaitez télécharger.
- Maintenant, ouvrez votre répertoire de diffusion stable et collez le fichier téléchargé ici.
- Ouvrez l'interface Web de diffusion stable, cliquez sur le bouton de point de contrôle situé en haut à gauche de l'écran et une boîte de dialogue apparaîtra. Oui, à ce stade, il vous suffit de cliquer sur le modèle appelé Dreamshaper.
Étape 3. Choisissez les invites appropriées.
Choisissez les invites appropriées lorsqu'il s'agit de modéliser du contenu NSFW, il est crucial d'être attentif aux invites afin de pouvoir obtenir les résultats souhaités. De plus, essayez d’ajouter une invite complète comprenant le style et tout ce que vous souhaitez inclure.
Comment entraîner la diffusion stable ?
La formation en diffusion stable signifie la correction d'un modèle pour un objectif ou une tâche spécifique. Vous trouverez ci-dessous un court didacticiel détail les techniques appropriées utilisées pour la formation en diffusion stable.
Étape 1. Collecte et traitement des données.
Obtenez un ensemble de données adéquat et nettoyez-le pour vous assurer qu’il répond aux exigences. Vous devez également trier les données en fonction de la manière dont vous comptez les utiliser dans la formation.
Étape 2. Installez les dépendances.
Avant de créer une méthode de formation à l’aide de la méthode Stable Diffusion, vous devez installer toutes ses dépendances. Pour ce faire, la commande suivante est nécessaire pour installer les bibliothèques fumantes : pip install torch torch-vision transformers.
Étape 3. Adaptez les paramètres d’entraînement.
Préparez un fichier de configuration qui mentionne l' évaluation de l'apprentissage, la taille du lot et les numéros d'époque. Ceux-ci doivent être optimisés pour l'ensemble de données et votre type d'objectif.
Étape 4. Commencez la formation.
Utilisez votre fichier de configuration pour exécuter le script de formation. La commande peut ressembler à ceci. Python train.py –config configuration. yaml. Gardez une trace du processus de formation pour vous assurer qu’il se déroule comme prévu.
Étape 5. Testez et réglez.
Testez les performances du modèle sur les données de validation après la formation. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, apportez les modifications nécessaires aux paramètres du modèle. Enfin et surtout, réduisez le surajustement grâce à un réglage minutieux et optimisez la précision du modèle.
Étape 6. Enregistrez et déployez.
Enregistrez rapidement les poids du modèle entraîné une fois que vous estimez que les résultats obtenus sont satisfaisants. Développeurs peuvent déployer le modèle à l'aide d'un framework de déploiement ou d'une API pour réaliser toutes les activités d'inférence et d'intégration.
Comment mettre à jour Stable Diffusion ?
Une mise à jour de Stable Diffusion signifie obtenir de nouvelles fonctionnalités, des améliorations et des corrections de bugs. Alors, apprenons à le mettre à jour !
Étape 1. Tout d'abord, vous devez sauvegarder toutes vos données, y compris les modèles ou autres fichiers personnalisés. Cette étape vous évitera toute perte de données en cas de problème.
Étape 2. Maintenant, ouvrez l'explorateur de fichiers dans vos fenêtres et accédez à votre répertoire de diffusion stable. Cliquez sur le chemin du dossier en haut.
Étape 3. Ensuite, reculez le chemin du dossier et tapez cmd. Vous verrez l’interface suivante si vous l’avez bien fait.
Étape 4. Enfin, tapez git pull dans l'invite de commande. C'est ça! Votre diffusion Stable sera mise à jour.
Que pensent les parents de la diffusion stable？
Les parents ne sont pas d’accord sur l’idée de diffusion stable, et encore plus sur la question de son utilisation pour créer du contenu d’IA. Bien que la diffusion stable présente des caractéristiques utiles dans la génération d'œuvres d'art et d'autres œuvres créatives, la peur de l'utiliser pour générer une « diffusion stable de porno IA » associée aux dangers de la technologie a évaluation une grande panique.
- Préoccupations concernant les risques liés à évaluation AI-Gene et au contenu
Stable Diffusion non seulement ne parvient pas à mettre en œuvre les restrictions parentales, mais il expose également probablement les enfants à du contenu inapproprié qui pourrait être créé à l'aide de Stable Diffusion. Ce point de vue pourrait encore accroître le risque de développement des enfants dans le monde Internet, dans la mesure où les contenus explicites pourraient exploiter les esprits les plus jeunes.
Les parents doivent donc réfléchir à une solution fiable. Heureusement, FlashGet Kids s'avère une solution unique pour garantir un environnement plus sain pour les enfants.
Protéger les enfants grâce à FlashGet Kids
“FlashGet Kids est un logiciel tiers hautement fiable permettant aux parents de protéger leurs enfants de la toxicité d'Internet.
Afin de protéger les enfants de l'exposition à un contenu inapproprié, la possibilité d'utiliser FlashGet Kids peut être exploitée. Ce programme à part entière offre des fonctionnalités étendues pour limiter et surveiller l'utilisation d'Internet par un enfant. Entrons dans ses détail :
- Rapport d'activité : FlashGet Kids fournit des données sur les applications et les sites que vos enfants ont visités. Il indique également combien de temps vos enfants ont passé sur des applications spécifiques.
- Duplication D'écran: En utilisant cette fonctionnalité, vous pouvez observer ce que font vos enfants sur leur appareil à ce moment précis.
- Détection de mots clés : elle vous permet de créer une liste de mots contenant des mots liés à des domaines tels que les sites pour adultes. Cependant, si des enfants visitent des pages contenant un tel contenu, aucune page n'apparaîtra.
- Temps d'écran gestion : La durée pendant laquelle les enfants resteront sur les activités en ligne est réglementée et gérée en conséquence en utilisant FlashGet Kids.
Enseigner aux enfants
Il faut également expliquer à un enfant les potentialités d’Internet ainsi que les règles de conduite qui s’y trouvent. De telles discussions devraient également expliquer aux parents les pratiques de sécurité des enfants en ligne et la nécessité d'avertir les enfants de la menace que représentent les outils d'IA.
Il est prévu que l'application d'outils tels que FlashGet Kids, ainsi que l'implication proactive des parents contre la diffusion stable de la pornographie IA, amélioreront la capacité des parents à protéger leurs enfants contre les préjudices en ligne .
Conclusion
En conclusion, vous pouvez facilement utiliser la diffusion stable pour créer des images améliorées en fonction de vos besoins et exigences. Vous pouvez également utiliser ce modèle d'IA en ligne ou localement en suivant nos directives mentionnées ci-dessus. Il vous permet également de créer du contenu NSFW. C’est un point préoccupant pour les parents. En utilisant ces plateformes, les enfants peuvent être exposés à des contenus pornographiques qui ne conviennent pas à leur âge. C'est pourquoi il est conseillé d'installer FlashGet Kids pour assurer une salle numérique saine à vos enfants.
