A Stable Diffusion egy olyan mesterséges intelligencia-modell, amely szöveges leírások alapján értékelés a képeket, és valószínűleg a legmegfelelőbb a többi modell közül, ahogy el tudjuk képzelni. Lehet, hogy akár kezdő, akár tapasztalt felhasználó, ha megfelelő útmutatók állnak rendelkezésre, nem lesz nehéz a stabil diffúzióval dolgozni.
Szerencsés vagy, hogy itt lehetsz, mert ez a blog segítség elérni ezt a célt, lépésről lépésre megadva minden részlet , kezdve a szükséges szoftvertől az első képalkotásig. Tehát nézzük meg, hogyan használhatjuk a stabil diffúziót online vagy helyileg.
Hogyan működik a stabil diffúzió?
Stabil diffúziós modellre van szükség a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási technikák, különösen a képgeneráló modellek területén. Úgy is nevezhetjük, mint a megoldás fokozatos átalakítását az idő múlásával, kezdve a véletlenszerű ablakzajtól a tényleges képgenerálásig.
Az eljárást „stabilnak” nevezik, mivel a kialakított rendszert a szisztematikus munkavégzésre tervezték. A folyamatok stabil kerettel rendelkeznek abban a tekintetben, hogy az előre látható kérdésekből milyen releváns válaszokat kell értékelés . Remélhetőleg kíváncsi lehet a stabil diffúzió működésére, ezért haladjunk a stabil diffúziós útmutató felé.
1. lépés: Inicializálás.
Először is, véletlenszerű zajt vagy bármilyen kezdeti találgatást használnak a kívánt kép létrehozásához.
2. lépés. Iteráció finomítása.
A modell ezt a promptot fokozatosan, több lépésben, számos iteráción keresztül szervezi. Az iteráció egy kis ütemből (egy lépésből) áll, ahol a zaj fokozatosan megszűnik, és kép jön létre.
3. lépés: Konvergencia.
Az iterációk előrehaladtával a képgén értékelés d addig javul, amíg a legvalószínűbb javulást el nem érik. Ezt a diffúziós folyamat segítség érik el, amelyben az egy bizonyos szakaszban alkalmazott összes módosítást fokozatosan vezetik be.
4. lépés: Útmutató adatok alapján.
A modell a betanítási adatokra támaszkodik, hogy szétszórja és beágyazza ezeket a számokat. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy megragadja, hogyan jelenjen meg az ésszerű eredmény, és így növeli a sikeres és megfelelő eredmény kilátásait.
5. lépés: Végső kimenet.
Végül a végkép az, amelyet néhány körös palackozás és a szélek kisimítása után a felhasználó elé tárnak. Ez a végső kép világosabb és közelebbi ábrázolása annak, amit feltételezünk.
Hogyan használjuk a Stable Diffusion-t online ?
Napjainkban a stabil diffúziót széles körben alkalmazzák az AI területén a képek javítására és generálására. Hasonlóképpen használható a folyadékok fejlett modellezésében, ahol a kibocsátás időbeli javulását érik el. Lássuk tehát, hogyan használhatjuk a stabil diffúziót online !
1. lépés: Válasszon online platformot.
Először is feltétlenül keressen egy online helyet, ahol stabil diffúziót találhat. Valójában sok ilyen alkalmazás és webhely ugyanezen okból kínálja ezeket a lehetőségeket, az idő nagy részében az internet használhatóságát használva.
2. lépés. Töltse fel vagy válassza ki a kezdeti bevitelt.
Miután kiválasztotta a platformot, töltsön fel egy képet mintaként, hogy megadja a bemenetet. Alternatív megoldásként használhat szöveges promptot is ugyanerre a célra vagy az induláshoz.
3. lépés: Állítsa be a paramétereket.
A legtöbb platform lehetővé teszi néhány paraméter módosítását, például az iterációk számát, a diffúziós értékelés és más kapcsolódó paramétereket a képalkotási folyamatban. Tehát folytassa és állítsa be ezeket az Ön igényei szerint.
4. lépés: Kép generálása.
A paraméterek beállítása után kattintson a "Start" vagy a "Gene értékelés " gombra, amelyik érvényes. A rendszer ekkor megkezdi a diffúz kép javításának nagy igénybevételét, vagyis a progresszív ciklusok megkezdését.
5. lépés: A végső kép letöltése.
Végül a rendszer értékelés a promptnak megfelelő képet, és lehetővé teszi annak letöltését vagy akár megosztását másokkal.
Hogyan kell helyileg használni a stabil diffúziót?
Annak érdekében, hogy a Stable Diffusion internetkapcsolat nélkül is használható legyen, bizonyos alkalmazásokat le kell tölteni és telepíteni kell az asztalra. Ez az útmutató végigvezeti Önt ezen, és lesznek képek a könnyebb követés érdekében.
1. lépés: Telepítse a pythont és a git-et.
- Először is muszáj python letöltése és telepítése a rendszerében, mert ez a használandó nyelv.
- Ezután rendelkeznie kell az előddel Git számos kódkiadás kezeléséhez.
2. lépés. Klónozza a Stable Diffusion adattárat.
- Most lépjen a helyi D lemezre, hozzon létre egy új mappát, és nevezze el Stable Diffusion AI-nek. Ez a Stable Diffusion WebUI-nak a GitHubból való eltávolítása érdekében történik. Ezenkívül ez a mappa az edzésmodelleket is tartalmazza.
- Most a stabil diffúziós könyvtár létrehozása után kattintson a jobb gombbal erre a mappára, és válassza a Git Bash Here lehetőséget, amely a Gittel van telepítve a Windows rendszeren. Ez bekapcsolja a parancssort, és segít a tároló testreszabásában.
- Tehát írja be a következő parancsot: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git a stabil diffúziós adattár klónozásához.
3. lépés: Szerezze meg a szükséges függőségeket
Lépjen a Stable Diffusion könyvtárába, és használjon csomagkezelőt, például pip: pip install -r követelmények.txt
4. lépés: Szerezze meg az előre betanított modelleket.
- A stabil diffúziós szoftver előképzett modellek használatát teszi szükségessé a képek létrehozásához.
- Nyissa meg a Stable Diffusion AI eredeti ellenőrzőpontját tartalmazó webhelyet, és itt láthatja az sd-v1-4.chkp-t. Csak kattintson rá a letöltéshez.
- Most másolja ki ezt a fájlt, és helyezze a Stable Diffusion könyvtárba, általában a klónozott tárhely modellek mappájába.
Telepítse a Stable Diffusion-t a helyi számítógépére
5. lépés A fent említett lépésenkénti útmutatást követve lehetőség nyílik a stabil diffúzió helyi telepítésére.
- Navigáljon a 'Stable Diffusion AI' könyvtárban > kattintson a jobb gombbal a web-user.bat fájlra > kattintson a Szerkesztés gombra a jegyzettömb eléréséhez > kódot ír/git pull > a fenti 'fájl' hely segítség elmenteni.
- Most kattintson duplán a web user.bat fájlra, és megjelenik egy parancssor. Automatikusan megkezdi a PyTorch letöltését, amely a gépi tanulási célok teljes szerkezete.
- Ez a legkritikusabb lépés, mivel a telepítés csak akkor fejeződik be, ha meg nem látja az alábbi parancssori felületet. Ez biztosítja, hogy helyileg futtassa.
Step 6. Gene értékelés an image and save.
Most görgessen lefelé a parancssori felületen, és megjelenik a Futtatás helyi hálózaton: … és előtte van egy IP-cím is. Kattintson az IP-címre, és írja be a webböngészőbe. Ennyi! Képet akkor is létre lehet hozni, ha felszólítás van megadva.
Hogyan kell használni a stabil diffúziót az NSFW-hez?
Megalakulása óta a stabil diffúzió aktívan értékelés az AI-művészetet, miközben potenciálisan problémákat is okozhat. Íme egy összefoglaló arról, hogyan lehet stabil diffúziós NSFW-t létrehozni, miközben nem sérti a törvényt és az alapvető etikai normákat.
1. lépés: Ismerkedjen meg a feltételekkel.
Ez különösen olyan helyzetekben hasznos, amikor a stabil diffúziót leggyakrabban alkalmazzák az NSFW tartalom létrehozásához. Meg kell jegyezni, hogy világos st értékelés kell készíteni a felnőtt tartalmak hasznosításáról. A legtöbb szolgáltatás valahol közzéteszi az ilyen felelősségkizárást vagy korlátozást, ezért ügyeljen arra, hogy az ilyen kereteken belül megfeleljen a szolgáltatási paramétereknek.
2. lépés: Állítsa be és a szükséges konfigurációkat.
- Célszerű először NSFW-tartalmat létrehozni a modellben. Tehát menjen a Dreamshayper webhelyre, és keresse meg a letölteni kívánt képet.
- Most nyissa meg a Stable diffusion könyvtárát, és illessze be ide a letöltött fájlt.
- Nyissa meg a Stable diffusion WebUI-t, kattintson a képernyő bal felső sarkában található ellenőrzőpont gombra, és megjelenik egy előugró ablak. Igen, ezen a ponton egyszerűen csak rá kell kattintani a Dreamshaper nevű modellre.
3. lépés: Válassza ki a megfelelő promptokat.
Az NSFW tartalom modellezésekor válasszon megfelelő felszólításokat. A kívánt eredmények elérése érdekében döntő fontosságú, hogy ügyeljen az utasításokra. Ezenkívül próbáljon meg egy teljes körű, átfogó promptot hozzáadni, beleértve a stílust és mindent, amit bele szeretne foglalni.
Hogyan neveljük a stabil diffúziót?
A stabil diffúzió betanítása egy modell korrekcióját jelenti egy adott célra vagy feladatra. Az alábbiakban egy rövid oktatóanyag részlet a stabil diffúziós tréninghez használt megfelelő technikákat.
1. lépés: Adatgyűjtés és -feldolgozás.
Szerezzen be megfelelő adatkészletet, és tisztítsa meg, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelel a követelményeknek. Az adatokat aszerint is rendeznie kell, hogy hogyan kívánja azokat az edzés során felhasználni.
2. lépés: Függőségek telepítése.
Mielőtt létrehozna egy betanítási módszert a Stabil diffúziós módszerrel, telepítse az összes függőségét. Ehhez a következő parancs szükséges a dohányzó könyvtárak telepítéséhez: pip install torch torch-vision transzformátorok.
3. lépés: Állítsa be az edzési paramétereket.
Készítsen konfigurációs fájlt, amely megemlíti a tanulási értékelés , a kötegméretet és a korszakszámokat. Ezeket az adatkészlethez és a céltípushoz kell optimalizálni.
4. lépés Kezdje el az edzést.
Használja a konfigurációs fájlt a képzési parancsfájl végrehajtásához. A parancs így nézhet ki. Python train.py –config config. yaml. Kövesse nyomon az edzési folyamatot, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a tervezett módon történik.
5. lépés: Tesztelje és hangolja.
Tesztelje a modell teljesítményét érvényesítési adatokon a betanítás után. Ha az eredmények nem kielégítőek, végezze el a szükséges változtatásokat a modell paramétereiben. Végül, de nem utolsósorban, gondos hangolással csökkentse a túlillesztést és optimalizálja a modell pontosságát.
6. lépés Mentés és üzembe helyezés.
Gyorsan mentse el a betanított modell súlyait, ha úgy érzi, hogy a kapott eredmények kielégítőek. Fejlesztő a modellt telepítési keretrendszer vagy API segítségével telepíthetik a következtetési és integrációs tevékenységek elvégzésére.
Hogyan frissíthető a Stable Diffusion?
A Stable Diffusion frissítése új funkciókat, fejlesztéseket és hibajavításokat jelent. Szóval, tanuljuk meg, hogyan kell frissíteni!
1. lépés. Először is biztonsági másolatot kell készítenie minden adatáról, beleértve a modelleket és más egyéni fájlokat is. Ez a lépés megakadályozza az adatvesztést bármilyen probléma esetén.
2. lépés. Most nyissa meg a fájlkezelőt az ablakokban, és keresse meg a stabil diffúziós könyvtárat. Kattintson a mappa elérési útjára a tetején.
3. lépés Ezután tegye vissza a mappa elérési útját, és írja be a cmd parancsot. Ha jól csinálta, az alábbi felületet fogja látni.
4. lépés: Végül írja be a git pull parancsot a parancssorba. Ennyi! A stabil diffúzió frissítésre kerül.
Mit gondolnak a szülők a stabil diffúzióról?
A szülők nem értenek egyet a Stable Diffusion ötletével kapcsolatban, még inkább abban a kérdésben, hogy AI-tartalom kidolgozásához használják fel. Bár a stabil diffúzió hasznos tulajdonságokkal rendelkezik a művészetek és más kreatív alkotások generálásában, a félelem attól, hogy ezt „stabil diffúziós mesterséges intelligencia pornó” generálására használják fel, a technológiával összefüggő veszélyek nagy pánikot értékelés .
- Concerns about AI-Gene értékelés d tartalomkockázatok
A Stable Diffusion nemcsak hogy nem hajtja végre a szülői korlátozásokat, de valószínűleg ki is teszi a gyerekeket a nem megfelelő tartalomnak, amely a Stable Diffusion használatával hozható létre. Ez a nézőpont tovább növelheti a gyermekek fejlődésének kockázatát az internetes világban, mivel az explicit tartalmak kizsákmányolhatják a fiatalabb elméket.
Tehát a szülőknek megbízható megoldáson kell gondolkodniuk. Szerencsére, FlashGet Kids egyablakos megoldást kínál a gyerekek egészségesebb környezetének biztosítására.
Gyermekek védelme FlashGet Kids használatával
“FlashGet Kids egy rendkívül megbízható, harmadik féltől származó szoftver, amely lehetővé teszi a szülők számára, hogy megvédjék gyermekeiket az internetes mérgezéstől."
Annak érdekében, hogy megóvjuk a gyerekeket a nem megfelelő tartalomtól, kihasználhatjuk a FlashGet Kids használatának lehetőségét. Ez a teljes értékű program kiterjedt funkciókat kínál a gyermekek internethasználatának korlátozására és ellenőrzésére. Menjünk bele a részlet :
- Tevékenységi jelentés: FlashGet Kids adatokat szolgáltat a gyermekei által felkeresett alkalmazásokról és webhelyekről. Azt is tájékoztatja, hogy a gyerekek mennyi időt töltöttek bizonyos alkalmazásokon.
- Képernyő Tükrözés: Ennek a funkciónak a használatával megfigyelheti, hogy gyermekei éppen abban a pillanatban mit csinálnak a készülékükön.
- Kulcsszóészlelés: Lehetővé teszi egy olyan szólista létrehozását, amely olyan területekhez kapcsolódó szavakat tartalmaz, mint például a felnőtteknek szóló webhelyek. Ha azonban gyermekek ilyen tartalmat tartalmazó oldalakat keresnek fel, akkor nem jelennek meg oldalak.
- Képernyőidő kezelés: FlashGet Kids használatával szabályozzák és megfelelően kezelik azt az időtartamot, ameddig a gyermekek online tevékenységekben maradhatnak.
Tanítsd a gyerekeket
Szükséges továbbá elmagyarázni a gyermeknek az Internetben rejlő lehetőségeket, valamint az internetes viselkedési szabályokat. Az ilyen megbeszéléseknek el kell magyarázniuk a szülőknek a gyermekek online biztonsági gyakorlatait, és azt is, hogy figyelmeztetni kell a gyermekeket az AI-eszközök által jelentett veszélyekre.
Várhatóan az olyan eszközök alkalmazása, mint FlashGet Kids, valamint a szülők proaktív részvétele a stabil diffúziós mesterséges intelligencia-pornó elleni küzdelemben, javítani fogja a szülők azon képességét, hogy megvédjék gyermekeiket online ártalmaktól.
Következtetés
Összefoglalva, a Stable Diffusion segítségével könnyedén hozhat létre továbbfejlesztett képeket az Ön igényeinek és követelményeinek megfelelően. Ezt az AI-modellt online vagy helyileg is használhatja a fent említett irányelveink szerint. Lehetővé teszi NSFW tartalom létrehozását is. Ez aggasztó szempont a szülők számára. Ezen platformok használatával a gyerekek olyan pornográf tartalommal szembesülhetnek, amely nem megfelelő az életkoruknak. Ezért tanácsos telepíteni FlashGet Kids alkalmazást, hogy egészséges digitális szobát biztosíthasson gyermekei számára.
