La diffusione stabile è un modello di intelligenza artificiale che valutazione le immagini dei geni in base a descrizioni testuali ed è probabilmente il più adeguato tra tutti gli altri modelli che possiamo immaginare. Forse che tu sia un principiante o un utente esperto, se vengono fornite le guide adeguate, non sarà difficile lavorare con la diffusione stabile.
Sei fortunato ad essere qui perché questo blog ti aiuto a raggiungere questo obiettivo fornendoti ogni dettaglio passo dopo passo, a partire dal software necessario fino alla creazione della tua prima immagine. Andiamo quindi a scoprire come utilizzare la diffusione stabile via online o in locale.
Come funziona la diffusione stabile?
È necessario un modello di diffusione stabile nel campo dell’intelligenza artificiale e delle tecniche di apprendimento automatico, in particolare nei modelli di generazione di immagini. Può essere definito come un rimodellamento della soluzione in modo graduale nel tempo, a partire dal rumore della finestra casuale fino alla generazione effettiva dell'immagine.
La procedura è detta “stabile” in quanto il sistema che viene formulato, è progettato con l'obiettivo di funzionare in modo sistematico. I processi hanno un quadro stabile in termini di quanto le risposte rilevanti debbano essere valutazione geneticamente dalle domande previste. Si spera che tu possa essere curioso di sapere come funziona la diffusione stabile, quindi passiamo alla guida alla diffusione stabile.
Passaggio 1. Inizializzazione.
Innanzitutto, per creare l'immagine desiderata viene utilizzato del rumore casuale o qualsiasi ipotesi iniziale.
Passaggio 2. Affinamento dell'iterazione.
In modo graduale il modello organizza questo prompt attraverso diversi passaggi nel corso di molte iterazioni eseguite. Un'iterazione consiste in un piccolo battito (un passo), in cui il rumore viene gradualmente eliminato e viene creata un'immagine.
Passaggio 3. Convergenza.
Man mano che le iterazioni procedono, la valutazione del gene dell'immagine d migliora fino a ottenere il miglioramento più probabile. Ciò si ottiene con l' aiuto del processo di diffusione, in cui tutte le modifiche apportate in una determinata fase vengono introdotte gradualmente.
Fase 4. Guida basata sui dati.
Il modello si basa sui dati di addestramento per diffondere e incorporare questi conteggi. Ciò consente al modello di comprendere come dovrebbe apparire un risultato ragionevole e come tale aumenta le prospettive di un risultato appropriato e di successo.
Passaggio 5. Risultato finale.
Alla fine, l'immagine finale è quella presentata all'utente dopo alcuni cicli di imbottigliamento e levigatura dei bordi. Questa immagine finale è una rappresentazione più chiara e fedele di ciò che si sta ipotizzando.
Come utilizzare la diffusione stabile online ?
Al giorno d'oggi la diffusione stabile è ampiamente utilizzata nel campo dell'intelligenza artificiale per il miglioramento e la generazione di immagini. Allo stesso modo, trova utilizzo nella modellazione avanzata di liquidi, dove si ottiene il miglioramento dell'output nel tempo. Vediamo quindi come utilizzare la diffusione stabile online !
Passaggio 1. Scegli una piattaforma online .
Innanzitutto è imperativo cercare un luogo online dove si possa trovare una diffusione stabile. In effetti, molte di queste applicazioni e siti Web offrono queste funzionalità per lo stesso motivo, sfruttando per la maggior parte del tempo l'usabilità del Web.
Passaggio 2. Carica o seleziona l'input iniziale.
Dopo aver scelto una piattaforma, dovresti caricare un'immagine come campione per fornire input. In alternativa, puoi anche utilizzare un messaggio di testo per lo stesso scopo o per iniziare.
Passaggio 3. Regolare i parametri.
La maggior parte delle piattaforme consente di modificare alcuni parametri come il numero di iterazioni, la valutazione della diffusione e altri parametri correlati nel processo di generazione dell'immagine. Quindi vai avanti e impostali secondo le tue esigenze.
Passaggio 4. Generazione di un'immagine.
Dopo aver impostato i parametri, fare clic sul pulsante "avvia" o " valutazione genetica", a seconda di quale dei due si applica. Il sistema inizierà quindi il duro lavoro di miglioramento dell'immagine diffusa, per così dire, inizieranno i cicli progressivi.
Passaggio 5. Download dell'immagine finale.
Infine, il sistema valutazione l'immagine che corrisponde al tuo prompt e ti consentirà di scaricarla o addirittura condividerla con altri.
Come utilizzare la diffusione stabile localmente?
Per poter utilizzare Stable Diffusion senza avere una connessione Internet, alcune app dovranno essere scaricate e installate sul desktop. Questa guida ti guiderà attraverso tutto ciò e ci saranno immagini per seguirle facilmente.
Passaggio 1. Installa Python e Git.
- Per prima cosa devi farlo scaricare e installare Python nel tuo sistema perché è la lingua da utilizzare.
- Quindi è necessario che il predecessore sia noto come Va bene per gestire molte edizioni del codice.
Passaggio 2. Clonare il repository Stable Diffusion.
- Ora vai sul disco locale D, crea una nuova cartella e chiamala Stable Diffusion AI. Questa operazione viene eseguita per estrarre la Stable Diffusion WebUI da GitHub. Inoltre, questa cartella ospiterà anche i tuoi modelli di allenamento.
- Ora, dopo aver creato la directory di diffusione stabile, fai clic con il pulsante destro del mouse su questa cartella e seleziona Git Bash Here, che viene installato con Git su Windows. Questo attiverà la riga di comando e ti aiuterà a personalizzare il deposito.
- Quindi, digita il comando: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git per clonare il tuo repository di diffusione stabile.
Passaggio 3. Ottieni le dipendenze richieste
Vai alla directory Stable Diffusion e utilizza un gestore di pacchetti come pip: pip install -r require.txt
Passaggio 4. Ottieni i modelli pre-addestrati.
- Il software di diffusione stabile richiede l'uso di modelli pre-addestrati per creare immagini.
- Vai al checkpoint originale del sito web Stable Diffusion AI e qui vedrai sd-v1-4.chkp. Basta fare clic su di esso per scaricarlo.
- Ora copia questo file e inseriscilo nella directory Stable Diffusion, solitamente nella cartella models del tuo repository clonato.
Distribuisci Stable Diffusion sul tuo computer locale
Passaggio 5. Seguendo la guida passo passo sopra menzionata, è possibile implementare una diffusione stabile a livello locale.
- Naviga nella directory "Stable Diffusion AI" > fai clic con il pulsante destro del mouse sul file web-user.bat > fai clic su modifica per ottenere il blocco note > scrivi codice/git pull > il posto "file" sopra aiuto a salvarlo.
- Ora, fai doppio clic sul file web user.bat e verrà visualizzato un prompt dei comandi. Avvia automaticamente il download di PyTorch, che è la struttura completa per scopi di apprendimento automatico.
- Questo è il passaggio più critico poiché la configurazione non sarà finalizzata finché non vedrai l'interfaccia della riga di comando di seguito. Ciò garantirà di averlo eseguito localmente.
Passaggio 6. valutazione genetica di un'immagine e salvataggio.
Ora scorri verso il basso l'interfaccia della riga di comando e vedrai In esecuzione su locale: ... e c'è anche un indirizzo IP posizionato prima di esso. Fare clic su quell'indirizzo IP e digitare nel browser web. Questo è tutto! È possibile creare un'immagine anche mentre viene fornita una richiesta.
Come utilizzare la diffusione stabile per NSFW?
Fin dal suo inizio, la diffusione stabile ha attivamente valutazione i geni dell'arte dell'intelligenza artificiale, pur avendo anche il potenziale per creare problemi. Ecco un riepilogo su come creare una diffusione stabile del NSFW senza violare la legge e gli standard etici di base.
Passaggio 1. Acquisisci familiarità con i termini e le condizioni.
Ciò è utile, soprattutto nelle situazioni in cui la diffusione stabile è più comunemente utilizzata per la creazione di contenuti NSFW. Va notato che dovrebbe esserci una chiara strategia valutazione su come utilizzare i contenuti per adulti. La maggior parte dei servizi pubblicherà tale esclusione di responsabilità o limitazione da qualche parte, pertanto, garantisce la conformità ai parametri del servizio all'interno di tali strutture.
Passaggio 2. Impostazione e configurazioni necessarie.
- È consigliabile creare prima il contenuto NSFW nel modello. Quindi, vai al sito web di Dreamshayper e cerca l'immagine che desideri scaricare.
- Ora apri la directory di diffusione stabile e incolla qui il file scaricato.
- Apri la WebUI di diffusione stabile, fai clic sul pulsante del punto di controllo situato nella parte superiore sinistra dello schermo e verrà visualizzata una finestra pop-up. Sì, a questo punto devi semplicemente cliccare sul modello chiamato Dreamshaper.
Passaggio 3. Scegli i suggerimenti adatti.
Scegli i suggerimenti appropriati quando si tratta di modellare i contenuti NSFW, è fondamentale essere consapevoli dei suggerimenti per poter realizzare i risultati desiderati. Inoltre, prova ad aggiungere un messaggio completo e completo che includa lo stile e tutto ciò che desideri includere.
Come addestrare la diffusione stabile?
Addestrare la diffusione stabile significa correggere un modello per uno scopo o compito specifico. Di seguito è riportato un breve tutorial dettaglio le tecniche corrette utilizzate per l'addestramento alla diffusione stabile.
Passaggio 1. Raccolta ed elaborazione dei dati.
Ottieni un set di dati adeguato e puliscilo per assicurarti che soddisfi i requisiti. È inoltre necessario ordinare i dati in base a come intendi utilizzarli nella formazione.
Passaggio 2. Installa le dipendenze.
Prima di creare un metodo di training utilizzando il metodo Stable Diffusion, dovresti installarne tutte le dipendenze. Per fare ciò, è necessario il seguente comando per installare le librerie fumatori: pip install torch torch-vision Transformers.
Passaggio 3. Adattare i parametri di allenamento.
Preparare un file di configurazione che menzioni la valutazione dell'apprendimento, la dimensione del batch e i numeri dell'epoca. Questi devono essere ottimizzati per il set di dati e il tipo di obiettivo.
Passaggio 4. Inizia la formazione.
Utilizza il file di configurazione per eseguire lo script di training. Il comando potrebbe assomigliare a questo. Python train.py –config config. yaml. Tieni traccia del processo di formazione per assicurarti che avvenga come previsto.
Passaggio 5. Testare e ottimizzare.
Testare le prestazioni del modello sui dati di convalida dopo l'addestramento. Se i risultati non sono soddisfacenti, apportare le modifiche necessarie ai parametri del modello. Ultimo ma non meno importante, ridurre l'overfitting attraverso un'attenta messa a punto e ottimizzare la precisione del modello.
Passaggio 6. Salva e distribuisci.
Salva rapidamente i pesi del modello addestrato quando ritieni che i risultati ottenuti siano soddisfacenti. Sviluppatori possono eseguire il deploy del modello utilizzando un framework di deploy o una API per svolgere tutte le attività di inferenza e integrazione.
Come aggiornare la diffusione stabile?
Un aggiornamento di Stable Diffusion significa ottenere nuove funzionalità, miglioramenti e correzioni di bug. Quindi, impariamo come aggiornarlo!
Passaggio 1. Prima di tutto, devi eseguire il backup di tutti i dati inclusi modelli o altri file personalizzati. Questo passaggio ti impedirà di perdere dati in caso di problemi.
Passaggio 2. Ora apri Esplora file in Windows e vai alla directory di diffusione stabile. Fare clic sul percorso della cartella in alto.
Passaggio 3. Quindi, torna indietro nel percorso della cartella e digita cmd. Vedrai la seguente interfaccia se lo hai fatto bene.
Passaggio 4. Infine digitare git pull nel prompt dei comandi. Questo è tutto! La tua diffusione stabile verrà aggiornata.
Cosa pensano i genitori della diffusione stabile?
I genitori non sono d'accordo sull'idea di Stable Diffusion, soprattutto per quanto riguarda il suo utilizzo nella creazione di contenuti AI. Sebbene la diffusione stabile abbia caratteristiche utili nella generazione di opere d'arte e di altre opere creative, la paura di usarla nella generazione di "pornografia AI a diffusione stabile" associata ai pericoli della tecnologia ha portato valutazione genetica di un grande panico.
- Preoccupazioni sulla valutazione del gene AI e sui rischi relativi ai contenuti
Stable Diffusion non solo non riesce a implementare le restrizioni dei genitori, ma probabilmente espone anche i bambini a contenuti inappropriati che potrebbero essere creati utilizzando Stable Diffusion. Questo punto di vista potrebbe aumentare ulteriormente il rischio di sviluppo dei bambini nel mondo di Internet poiché i contenuti espliciti potrebbero sfruttare le menti più giovani.
Quindi i genitori devono pensare a una soluzione affidabile. Per fortuna, FlashGet Kids si rivela una soluzione unica per garantire un ambiente più sano per i bambini.
Proteggere i bambini utilizzando FlashGet Kids
“FlashGet Kids è un software di terze parti altamente affidabile che consente ai genitori di proteggere i propri figli dalla tossicità di Internet."
Per proteggere i bambini dall'esposizione a contenuti inappropriati, è possibile sfruttare la possibilità di utilizzare FlashGet Kids. Questo programma completo offre funzionalità estese per limitare e monitorare l'uso di Internet da parte dei bambini. Entriamo nei dettaglio :
- Rapporto attività: FlashGet Kids fornisce dati sulle app e sui siti visitati dai tuoi figli. Informa anche quanto tempo è stato trascorso dai tuoi figli su app specifiche.
- Duplicazione Dello Schermo: Usando questa funzione puoi osservare cosa stanno facendo i tuoi figli sul loro dispositivo in quel preciso momento.
- Rilevamento delle parole chiave: ti consente di creare un elenco di parole contenente parole correlate ad aree come i siti per adulti. Tuttavia, se i bambini visitano pagine contenenti tali contenuti, non verrà visualizzata alcuna pagina.
- Tempo sullo schermo gestione: La durata della permanenza dei minori nelle attività online è regolata e gestita di conseguenza facendo uso di FlashGet Kids.
Insegna ai bambini
È inoltre necessario spiegare al bambino le potenzialità di Internet e le regole di condotta in esso. Tali discussioni dovrebbero anche spiegare ai genitori le pratiche di sicurezza dei bambini online e la necessità di avvisarli della minaccia rappresentata dagli strumenti di intelligenza artificiale.
Si prevede che l'applicazione di strumenti come FlashGet Kids, insieme al coinvolgimento proattivo dei genitori contro la diffusione stabile del porno basato su intelligenza artificiale, migliorerà la capacità dei genitori di proteggere i propri figli dai danni online .
Conclusione
In conclusione, puoi facilmente utilizzare la diffusione stabile per creare immagini migliorate in base alle tue esigenze e necessità. Puoi anche utilizzare questo modello di intelligenza artificiale online o localmente utilizzando le nostre linee guida sopra menzionate. Ti consente inoltre di creare contenuti NSFW. Questo è un punto preoccupante per i genitori. Utilizzando queste piattaforme i bambini potrebbero essere esposti a contenuti pornografici non adatti alla loro età. Ecco perché è consigliabile installare FlashGet Kids per garantire una stanza digitale sana ai tuoi figli.
