Stable Diffusion je AI model koji gene ocijeni slike na temelju tekstualnih opisa i vjerojatno je najadekvatniji od svih ostalih modela koje možemo zamisliti. Možda vam neće biti teško raditi sa stabilnom difuzijom, bez obzira jeste li početnik ili iskusan korisnik, ako imate odgovarajuće vodiče.
Sretni ste što ste ovdje jer će vam ovaj blog pomoć da postignete ovaj cilj pružajući svaki detalj korak po korak, počevši od potrebnog softvera do vaše prve izrade slike. Dakle, idemo i saznajmo kako koristiti stabilnu difuziju putem online ili lokalno.
Kako funkcionira stabilna difuzija?
Potreban je stabilan difuzijski model u području tehnika umjetne inteligencije i strojnog učenja, posebice modela generiranja slike. To se može nazvati preinakom rješenja na postupan način tijekom vremena počevši od nasumičnog šuma prozora do stvarne generacije slike.
Postupak se naziva "stabilnim" budući da je sustav koji je formuliran dizajniran s ciljem da radi sustavno. Procesi imaju stabilan okvir u smislu toga koliko relevantni odgovori trebaju biti genetski ocijeni iz predviđenih pitanja. Nadamo se da će vas možda zanimati kako funkcionira stabilna difuzija, pa krenimo prema vodiču za stabilnu difuziju.
Korak 1. Inicijalizacija.
Prvo se koristi neki slučajni šum ili bilo koja početna pretpostavka za stvaranje željene slike.
Korak 2. Pročišćavanje iteracije.
Na postupan način model organizira ovaj upit kroz nekoliko koraka tijekom mnogih izvedenih iteracija. Iteracija se sastoji od malog otkucaja (korak), gdje se šum postupno uklanja i stvara se slika.
Korak 3. Konvergencija.
Kako se iteracije nastavljaju, gen za sliku ocijeni poboljšava dok se ne postigne najvjerojatnije poboljšanje. To se postiže uz pomoć procesa difuzije, u kojem se sve modifikacije primijenjene u određenoj fazi uvode postupno.
Korak 4. Vođenje podacima.
Model se oslanja na podatke o uvježbavanju kako bi proširio i ugradio ove brojke u njega. To omogućuje modelu da shvati kako bi razuman rezultat trebao izgledati i kao takav povećava izglede za uspješan i odgovarajući rezultat.
Korak 5. Konačni izlaz.
Na kraju, krajnja slika je ona koja se korisniku prikazuje nakon nekoliko rundi punjenja u boce i izravnavanja rubova. Ova konačna slika je jasniji i bliži prikaz onoga što se pretpostavlja.
Kako koristiti Stable Diffusion online ?
Danas se stabilna difuzija uvelike koristi u području umjetne inteligencije u poboljšanju i stvaranju slika. Slično tome, koristi se u naprednom modeliranju tekućina, gdje se postiže poboljšanje izlaza tijekom vremena. Dakle, da vidimo kako koristiti stabilnu difuziju online !
Korak 1. Odaberite online platformu.
Prije svega, neophodno je potražiti online mjesto gdje možete pronaći stabilnu difuziju. Zapravo, mnoge takve aplikacije i web-mjesta nude ove mogućnosti iz istog razloga koristeći web-upotrebljivost većinu vremena.
Korak 2. Učitajte ili odaberite početni unos.
Nakon što odaberete platformu, trebali biste prenijeti sliku kao uzorak za unos. Alternativno, možete koristiti i tekstualni upit za istu svrhu ili za početak.
Korak 3. Podesite parametre.
Većina platformi dopušta vam podešavanje nekoliko parametara kao što su broj ponavljanja, difuzijska ocijeni i drugi povezani parametri u procesu generiranja slike. Stoga nastavite i postavite ih prema svojim zahtjevima.
Korak 4. Generiranje slike.
Nakon postavljanja parametara, kliknite gumb 'start' ili 'gene ocijeni ', ovisno o tome koji je primjenjiv. Sustav će tada započeti naporan rad na poboljšanju difuzne slike, da tako kažemo, započet će progresivni ciklusi.
Korak 5. Preuzimanje konačne slike.
Konačno, sustav će ocijeni sliku koja odgovara vašem upitu i omogućit će vam da je preuzmete ili čak podijelite s drugima.
Kako koristiti Stable Diffusion lokalno?
Kako biste mogli koristiti Stable Diffusion bez internetske veze, određene aplikacije morat ćete preuzeti i instalirati na radnu površinu. Ovaj vodič će vas provesti kroz to, a bit će i slika za lakše praćenje.
Korak 1. Instalirajte python i git.
- Prvo, morate preuzmite i instalirajte python u vašem sustavu jer je to jezik koji će se koristiti.
- Zatim morate imati prethodnika poznatog kao Git kako bi upravljali mnogim izdanjima koda.
Korak 2. Klonirajte repozitorij Stable Diffusion.
- Sada idite na lokalni disk D, stvorite novu mapu i nazovite je Stable Diffusion AI. Ovo je učinjeno kako bi se povuklo Stable Diffusion WebUI s GitHuba. Osim toga, u ovoj će se mapi nalaziti i vaši modeli za vježbanje.
- Sada nakon stvaranja stabilnog difuzijskog direktorija, desnom tipkom miša kliknite ovu mapu i odaberite Git Bash Here, koji je instaliran s Gitom u sustavu Windows. Ovo će uključiti naredbeni redak i pomoći vam u prilagođavanju spremišta.
- Dakle, upišite naredbu: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git za kloniranje vašeg stabilnog difuzijskog repozitorija.
Korak 3. Nabavite potrebne ovisnosti
Idite u direktorij Stable Diffusion i upotrijebite upravitelj paketa kao što je pip: pip install -r requirements.txt
Korak 4. Nabavite unaprijed obučene modele.
- Softver za stabilnu difuziju zahtijeva upotrebu prethodno obučenih modela za stvaranje slika.
- Idite na originalnu kontrolnu točku web stranice Stable Diffusion AI i ovdje ćete vidjeti sd-v1-4.chkp. Samo kliknite na njega za preuzimanje.
- Sada kopirajte ovu datoteku i stavite je u direktorij Stable Diffusion, obično u mapu modela vašeg kloniranog repozitorija.
Postavite Stable Diffusion na svoje lokalno računalo
Korak 5. Slijedeći gore spomenute postupne upute, moguće je lokalno implementirati stabilnu difuziju.
- Krećite se direktorijem 'Stable Diffusion AI' > desnom tipkom miša kliknite datoteku web-user.bat > kliknite na edit da biste dobili notepad > napišite kod/git pull > mjesto 'datoteka' iznad će pomoć da ovo spremite.
- Sada dvaput kliknite datoteku web user.bat i pojavit će se naredbeni redak. Automatski započinje preuzimanje PyTorcha, što je cjelovita struktura za potrebe strojnog učenja.
- Ovo je najkritičniji korak jer postavljanje neće biti dovršeno sve dok ispod ne vidite sučelje naredbenog retka. Ovo će osigurati da ste ga pokrenuli lokalno.
Korak 6. Gene ocijeni sliku i spremite.
Sada se pomaknite prema dolje u sučelju naredbenog retka i vidjet ćete Running on Local: ... a ispred njega je i IP adresa. Pritisnite tu IP adresu i upišite u web preglednik. To je to! Slika se može stvoriti čak i dok se daje upit.
Kako koristiti stabilnu difuziju za NSFW?
Od svog početka, stabilna difuzija je aktivno ocijeni umjetnost umjetne inteligencije, a istovremeno je imala potencijal za stvaranje problema. Ovdje je sažetak o tome kako stvoriti stabilnu difuziju NSFW bez kršenja zakona i osnovnih etičkih standarda.
Korak 1. Upoznajte se s odredbama i uvjetima.
Ovo je korisno, posebno u situacijama kada se stabilna difuzija najčešće koristi za stvaranje NSFW sadržaja. Treba napomenuti da treba postojati jasna ocijeni o tome kako koristiti sadržaj za odrasle. Većina usluga će negdje objaviti takvo odricanje od odgovornosti ili ograničenje, stoga osigurajte da ste u skladu s parametrima usluge unutar takvih okvira.
Korak 2. Postavljanje i potrebne konfiguracije.
- Mudro je prvo stvoriti NSFW sadržaj u modelu. Dakle, idite na web stranicu Dreamshayper i potražite sliku koju želite preuzeti.
- Sada otvorite direktorij Stable diffusion i zalijepite preuzetu datoteku ovdje.
- Otvorite Stable diffusion WebUI, kliknite gumb kontrolne točke koji se nalazi u gornjem lijevom kutu zaslona i pojavit će se skočni okvir. Da, u ovom trenutku jednostavno morate kliknuti na model koji se zove Dreamshaper.
Korak 3. Odaberite odgovarajuće upite.
Odaberite odgovarajuće upite kada je u pitanju modeliranje NSFW sadržaja, ključno je voditi računa o upitima kako biste mogli ostvariti željene rezultate. Štoviše, pokušajte dodati potpuni sveobuhvatni upit uključujući stil i sve što želite uključiti.
Kako trenirati stabilnu difuziju?
Uvježbavanje stabilne difuzije znači korekciju modela za određenu svrhu ili zadatak. Ispod je kratak vodič detalj odgovarajućih tehnika koje se koriste za stabilnu difuzijsku obuku.
Korak 1. Prikupljanje i obrada podataka.
Nabavite odgovarajući skup podataka i pročistite ga kako biste bili sigurni da ispunjava zahtjeve. Također morate sortirati podatke prema tome kako ih namjeravate koristiti u obuci.
Korak 2. Instalirajte ovisnosti.
Prije nego što izradite metodu obuke pomoću metode stabilne difuzije, trebate instalirati sve njezine ovisnosti. Da biste to učinili, potrebna je sljedeća naredba za instaliranje smoking biblioteka: pip install torch torch-vision transformers.
Korak 3. Prilagodite parametre treninga.
Pripremite konfiguracijsku datoteku koja spominje ocijeni učenja, veličinu serije i brojeve epoha. Oni moraju biti optimizirani za skup podataka i vašu vrstu cilja.
Korak 4. Počnite trenirati.
Koristite svoju konfiguracijsku datoteku za izvođenje skripte za obuku. Naredba može izgledati ovako. Python train.py –config config. yaml. Pratite proces obuke kako biste bili sigurni da se odvija kako je planirano.
Korak 5. Testirajte i podesite.
Testirajte performanse modela na validacijskim podacima nakon obuke. Ako rezultati nisu zadovoljavajući, potrebno je promijeniti parametre modela. Posljednje, ali ne i najmanje važno, smanjite prekomjerno opremanje pažljivim podešavanjem i optimizirajte točnost modela.
Korak 6. Spremite i implementirajte.
Brzo spremite utege uvježbanih modela kada smatrate da su dobiveni rezultati zadovoljavajući. Razvojni Programer mogu implementirati model pomoću okvira za implementaciju ili API-ja za izvođenje svih aktivnosti zaključivanja i integracije.
Kako ažurirati stabilnu difuziju?
Ažuriranje Stable Diffusion znači dobivanje novih značajki, poboljšanja i ispravke grešaka. Dakle, naučimo kako ga ažurirati!
Korak 1. Prije svega, morate napraviti sigurnosnu kopiju svih podataka uključujući modele ili druge prilagođene datoteke. Ovaj korak će vas spriječiti od gubitka podataka u slučaju bilo kakvog problema.
Korak 2. Sada otvorite file explorer u vašem Windowsu i idite na svoj stable diffusion direktorij. Pritisnite putanju mape na vrhu.
Korak 3. Zatim vratite putanju mape unatrag i upišite cmd. Vidjet ćete sljedeće sučelje ako ste to učinili kako treba.
Korak 4. Na kraju upišite git pull u naredbeni redak. To je to! Vaša stabilna difuzija bit će ažurirana.
Što roditelji misle o stabilnoj difuziji?
Roditelji se ne slažu s idejom o stabilnoj difuziji, pogotovo u pogledu njezine upotrebe u osmišljavanju AI sadržaja. Iako stabilna difuzija ima korisne značajke u stvaranju umjetnina i drugih kreativnih djela, strah od njezine upotrebe u stvaranju "stabilne difuzije AI pornografije" povezane s opasnostima tehnologije ocijeni je veliku paniku.
- Zabrinutost oko AI-Gene ocijeni rizike sadržaja
Stable Diffusion ne samo da ne provodi roditeljska ograničenja, već vjerojatno izlaže djecu neprikladnom sadržaju koji bi se mogao stvoriti korištenjem Stable Diffusion. Ovakvo stajalište moglo bi dodatno povećati rizik za razvoj djece u internetskom svijetu jer bi eksplicitan sadržaj mogao iskorištavati mlađe umove.
Dakle, roditelji moraju smisliti pouzdano rješenje. Srećom, FlashGet Kids dokazuje rješenje na jednom mjestu za osiguravanje zdravijeg okoliša za djecu.
Zaštita djece koristeći FlashGet Kids
“FlashGet Kids je vrlo pouzdan softver treće strane koji roditeljima omogućuje da zaštite svoju djecu od toksičnosti interneta.”
Kako bi se djeca zaštitila od izlaganja neprikladnom sadržaju, može se iskoristiti mogućnost korištenja FlashGet Kids. Ovaj potpuni program nudi opsežne značajke za ograničavanje i praćenje djetetove upotrebe interneta. Idemo u njegove detalj :
- Izvješće o aktivnostima: FlashGet Kids pruža podatke o aplikacijama i stranicama koje su vaša djeca posjetila. Također informira koliko su vremena vaša djeca provela na određenim aplikacijama.
- Zrcaljenje Zaslona: Korištenjem ove značajke možete promatrati što vaša djeca rade na svom uređaju u tom trenutku.
- Otkrivanje ključnih riječi: Omogućuje vam stvaranje popisa riječi koji sadrži riječi povezane s područjima kao što su stranice za odrasle. Međutim, ako djeca posjećuju stranice s takvim sadržajem, stranice se neće pojaviti.
- Vrijeme ispred ekrana upravljanje: trajanje u kojem će djeca ostati na online aktivnostima regulirano je i upravljano u skladu s tim korištenjem FlashGet Kids.
Učite djecu
Također je potrebno djetetu objasniti mogućnosti interneta kao i pravila ponašanja na njemu. Takve bi rasprave također trebale objasniti roditeljima sigurnosne prakse djece online i potrebu da se djeca upozore na prijetnju koju predstavljaju alati umjetne inteligencije.
Očekuje se da će primjena alata kao što je FlashGet Kids, zajedno s proaktivnim uključivanjem roditelja u borbu protiv stabilne difuzije AI pornografije, poboljšati sposobnost roditelja da zaštite svoju djecu od online štete.
Zaključak
Zaključno, možete jednostavno koristiti Stable Diffusion za stvaranje poboljšanih slika prema vašim potrebama i zahtjevima. Također možete koristiti ovaj AI model online ili lokalno koristeći naše gore navedene smjernice. Također vam omogućuje stvaranje NSFW sadržaja. Ovo je zabrinjavajuća točka za roditelje. Korištenjem ovih platformi djeca mogu biti izložena pornografskom sadržaju koji nije primjeren njihovoj dobi. Zato je preporučljivo instalirati FlashGet Kids kako biste svojoj djeci osigurali zdravu digitalnu sobu.
