Stable Diffusion é um modelo de IA que gera imagens de classificação com base em descrições textuais e é provavelmente o mais adequado entre todos os outros modelos que possamos imaginar. Talvez, seja você um iniciante ou um usuário experiente, se forem fornecidos guias adequados, não será difícil trabalhar com difusão estável.
Você tem sorte de estar aqui, pois este blog irá ajuda lo a atingir esse objetivo, fornecendo todos detalhe passo a passo, desde o software necessário até a criação da primeira imagem. Então, vamos descobrir como usar a difusão estável online ou localmente.
Como funciona a difusão estável?
É necessário um modelo de difusão estável na área de inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina, particularmente modelos de geração de imagens. Pode ser referido como a remodelação da solução de maneira gradual ao longo do tempo, começando pelo ruído aleatório da janela até a geração real da imagem.
O procedimento é denominado “estável” porque o sistema que é formulado é desenhado com o objetivo de funcionar de forma sistemática. Os processos possuem uma estrutura estável em termos de quão relevantes as respostas devem ser classificação a partir das questões previstas. Esperançosamente, você pode estar curioso para saber como funciona a difusão estável, então vamos seguir em direção ao guia de difusão estável.
Etapa 1. Inicialização.
Em primeiro lugar, algum ruído aleatório ou qualquer suposição inicial é usado para criar a imagem desejada.
Etapa 2. Refinamento da iteração.
De maneira gradual, o modelo organiza esse prompt através de vários passos ao longo de muitas iterações realizadas. Uma iteração consiste em uma pequena batida (um passo), onde o ruído é gradualmente eliminado e uma imagem é criada.
Etapa 3. Convergência.
À medida que as iterações prosseguem, a classificação d do gene da imagem melhora até que o aprimoramento mais provável seja alcançado. Isto é conseguido com a ajuda do processo de difusão, no qual todas as modificações aplicadas numa determinada fase são introduzidas gradualmente.
Passo 4. Orientação por dados.
O modelo depende de dados de treinamento para difundir e incorporar essas contagens nele. Isto permite que o modelo compreenda como um resultado razoável deve aparecer e, como tal, aumenta as perspectivas de um resultado bem-sucedido e apropriado.
Etapa 5. Resultado final.
Eventualmente, a imagem final é aquela apresentada ao usuário após algumas rodadas de engarrafamento e alisamento das bordas. Esta imagem final é uma representação mais clara e próxima do que está sendo assumido.
Como usar a Difusão Estável online ?
Hoje em dia a difusão estável é amplamente utilizada no campo da IA no aprimoramento e geração de imagens. Da mesma forma, ele é utilizado na modelagem avançada de líquidos, onde é alcançada a melhoria da produção ao longo do tempo. Então, vamos ver como usar a difusão estável online !
Passo 1. Escolha uma plataforma online .
Em primeiro lugar, é imprescindível procurar um local online onde possa encontrar uma difusão estável. Na verdade, muitos desses aplicativos e sites oferecem essas facilidades pelo mesmo motivo, aproveitando a usabilidade da web na maioria das vezes.
Etapa 2. Carregue ou selecione a entrada inicial.
Depois de escolher uma plataforma, você deve fazer upload de uma imagem como amostra para fornecer informações. Alternativamente, você também pode usar um prompt de texto para a mesma finalidade ou para começar.
Etapa 3. Ajuste os parâmetros.
A maioria das plataformas permite ajustar alguns parâmetros como o número de iterações, a classificação de difusão e outros parâmetros relacionados no processo de geração de imagem. Então vá em frente e defina-os de acordo com seus requisitos.
Passo 4. Gerando uma imagem.
Após definir os parâmetros, clique no botão ‘iniciar’ ou ‘ classificação genética’, conforme o caso. O sistema iniciará então o árduo trabalho de melhoria da imagem difusa, por assim dizer, os ciclos progressivos começarão.
Passo 5. Baixando a imagem final.
Por fim, o sistema irá gerar classificação da imagem que corresponde ao seu prompt e permitirá que você baixe ou até mesmo compartilhe com outras pessoas.
Como usar a difusão estável localmente?
Para poder utilizar o Stable Diffusion sem ter uma conexão com a Internet, alguns aplicativos precisarão ser baixados e instalados em sua área de trabalho. Este guia irá guiá-lo por isso e haverá fotos para facilitar o acompanhamento.
Etapa 1. Instale python e git.
- Primeiro, você tem que baixe e instale python em seu sistema porque é o idioma a ser usado.
- Então você precisa ter o antecessor conhecido como Git para gerenciar muitas edições de código.
Etapa 2. Clone o repositório Stable Diffusion.
- Agora, vá para o disco local D, crie uma nova pasta e nomeie-a como Stable Diffusion AI. Isso é feito para obter o Stable Diffusion WebUI do GitHub. Além disso, esta pasta também abrigará seus modelos de treinamento.
- Agora, após criar o diretório de difusão estável, clique com o botão direito nesta pasta e selecione Git Bash Here, que é instalado com o Git no Windows. Isso ativará a linha de comando e ajudará você a personalizar o depósito.
- Então, digite o comando: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git para clonar seu repositório de difusão estável.
Etapa 3. Obtenha as dependências necessárias
Vá para o diretório Stable Diffusion e use um gerenciador de pacotes como pip: pip install -r requisitos.txt
Etapa 4. Obtenha os modelos pré-treinados.
- O software de difusão estável requer o uso de modelos pré-treinados para criar imagens.
- Vá para o ponto de verificação original do site Stable Diffusion AI e aqui você verá sd-v1-4.chkp. Basta clicar nele para fazer o download.
- Agora, copie este arquivo e coloque-o no diretório Stable Diffusion, geralmente na pasta models do seu repositório clonado.
Implante o Stable Diffusion em seu computador local
Etapa 5. Seguindo as orientações passo a passo mencionadas acima, é possível implantar uma difusão estável localmente.
- Navegue no diretório 'Stable Diffusion AI' > clique com o botão direito no arquivo web-user.bat > clique em editar para obter o bloco de notas > você escreve código/git pull > 'arquivo' colocado acima ajuda a salvar isso.
- Agora, clique duas vezes no arquivo web user.bat e um prompt de comando será exibido. Ele inicia automaticamente o download do PyTorch, que é a estrutura completa para fins de aprendizado de máquina.
- Esta é a etapa mais crítica, pois a configuração não será finalizada até que você veja a interface de linha de comando abaixo. Isso garantirá que você o execute localmente.
Passo 6. Gere classificação de uma imagem e salve.
Agora, role para baixo na interface da linha de comando e você verá Running on Local:… e também há um endereço IP colocado antes dele. Clique nesse endereço IP e digite no navegador da web. É isso! Uma imagem pode ser criada mesmo quando um prompt é fornecido.
Como usar a difusão estável para NSFW?
Desde o seu início, a difusão estável gerou ativamente classificação da IA, ao mesmo tempo que tem o potencial de criar problemas. Aqui está um resumo sobre como criar NSFW de difusão estável sem violar a lei e os padrões éticos básicos.
Passo 1. Familiarize-se com os termos e condições.
Isto é útil, especialmente em situações onde a difusão estável é mais comumente empregada para a criação de conteúdo NSFW. Deve-se observar que deve haver uma classificação clara sobre como utilizar conteúdo adulto. A maioria dos serviços publicará tal isenção de responsabilidade ou limitação em algum lugar, portanto, certifique-se de estar em conformidade com os parâmetros de serviço dentro de tais estruturas.
Etapa 2. Configuração e configurações necessárias.
- É aconselhável criar primeiro conteúdo NSFW no modelo. Então, acesse o site do Dreamshayper e procure a imagem que deseja baixar.
- Agora, abra seu diretório de difusão estável e cole o arquivo baixado aqui.
- Abra o WebUI de difusão estável, clique no botão do ponto de verificação localizado no canto superior esquerdo da tela e uma caixa pop-up aparecerá. Sim, neste ponto basta clicar no modelo denominado Dreamshaper.
Etapa 3. Escolha os prompts adequados.
Escolha os prompts apropriados quando se trata de modelar o conteúdo NSFW, é crucial estar atento aos prompts para poder obter os resultados desejados. Além disso, tente adicionar um prompt completo e abrangente, incluindo estilo e tudo o que você deseja incluir.
Como treinar Difusão Estável?
Treinar difusão estável significa corrigir um modelo para um propósito ou tarefa específica. Abaixo está um breve tutorial detalhe as técnicas adequadas usadas para treinamento de difusão estável.
Passo 1. Coleta e processamento de dados.
Obtenha um conjunto de dados adequado e limpe-o para garantir que atenda aos requisitos. Você também precisa classificar os dados de acordo com como pretende usá-los no treinamento.
Etapa 2. Instale dependências.
Antes de criar um método de treinamento usando o método Stable Diffusion, você deve instalar todas as suas dependências. Para fazer isso, o seguinte comando é necessário para instalar as bibliotecas smoke: pip install torch torch-vision transformers.
Passo 3. Adapte os parâmetros de treinamento.
Prepare um arquivo de configuração que mencione a classificação de aprendizagem, o tamanho do lote e os números da época. Eles precisam ser otimizados para o conjunto de dados e seu tipo de meta.
Passo 4. Comece o treinamento.
Use seu arquivo de configuração para executar o script de treinamento. O comando pode ser assim. Python train.py –config configuração. sim. Acompanhe o processo de treinamento para garantir que ele ocorra conforme planejado.
Etapa 5. Teste e ajuste.
Teste o desempenho do modelo nos dados de validação após o treinamento. Se os resultados não forem satisfatórios, faça as alterações necessárias nos parâmetros do modelo. Por último, mas não menos importante, reduza o overfitting por meio de ajuste cuidadoso e otimize a precisão do modelo.
Etapa 6. Salve e implante.
Salve rapidamente os pesos do modelo treinado quando sentir que os resultados obtidos são satisfatórios. Desenvolvedor podem implantar o modelo usando um framework de implantação ou uma API para realizar todas as atividades de inferência e integração.
Como atualizar a difusão estável?
Uma atualização do Stable Diffusion significa obter novos recursos, melhorias e correções de bugs. Então, vamos aprender como atualizá-lo!
Passo 1. Primeiro de tudo, você precisa fazer backup de todos os seus dados, incluindo modelos ou outros arquivos personalizados. Esta etapa evitará qualquer perda de dados em caso de qualquer problema.
Passo 2. Agora, abra o explorador de arquivos em seu Windows e vá para o diretório de difusão estável. Clique no caminho da pasta na parte superior.
Etapa 3. Em seguida, retroceda o caminho da pasta e digite cmd. Você verá a seguinte interface se tiver feito tudo certo.
Etapa 4. Por fim, digite git pull no prompt de comando. É isso! Sua difusão estável será atualizada.
O que os pais pensam da Difusão Estável？
Os pais discordam da ideia de Difusão Estável, ainda mais na questão de usá-la para criar conteúdo de IA. Embora a difusão estável tenha recursos úteis na geração de arte e outros trabalhos criativos, o medo de usá-la na geração de “pornografia de IA de difusão estável” associados aos perigos da tecnologia classificação um grande pânico.
- Preocupações com classificação de riscos de conteúdo da AI-Gene
A Difusão Estável não apenas falha em implementar restrições parentais, mas também provavelmente expõe as crianças a conteúdo impróprio que poderia ser criado usando a Difusão Estável. Este ponto de vista pode aumentar ainda mais o risco de desenvolvimento das crianças no mundo da Internet, uma vez que o conteúdo explícito pode explorar as mentes mais jovens.
Portanto, os pais devem pensar em uma solução confiável. Felizmente, FlashGet Kids prova uma solução completa para garantir um ambiente mais saudável para as crianças.
Protegendo crianças usando FlashGet Kids
“FlashGet Kids é um software de terceiros altamente confiável que permite aos pais proteger seus filhos da toxicidade da Internet.”
Para proteger as crianças da exposição a conteúdo impróprio, pode-se aproveitar a capacidade de usar FlashGet Kids. Este programa completo oferece amplos recursos para limitar e monitorar o uso da Internet por uma criança. Vamos entrar em seus detalhe :
- Relatório de atividades: FlashGet Kids fornece dados sobre os aplicativos e sites que seus filhos visitaram. Também informa quanto tempo seus filhos passaram em aplicativos específicos.
- Espelhamento De Tela: ao usar esse recurso você pode observar o que seus filhos estão fazendo em seus dispositivos naquele exato momento.
- Detecção de palavras-chave: permite criar uma lista de palavras contendo palavras relacionadas a áreas como sites adultos. No entanto, se as crianças visitarem páginas que contenham tal conteúdo, nenhuma página aparecerá.
- Tempo de tela gestão: O tempo de permanência das crianças nas atividades online é regulado e gerido em conformidade através da utilização do FlashGet Kids.
Ensine as crianças
Também é necessário explicar à criança as potencialidades da Internet, bem como as regras de conduta nela contidas. Essas discussões devem também explicar aos pais as práticas de segurança das crianças online e a necessidade de alertar as crianças sobre a ameaça representada pelas ferramentas de IA.
Prevê-se que a aplicação de ferramentas como FlashGet Kids, juntamente com o envolvimento proativo dos pais contra a pornografia de difusão estável de IA, aumentará a capacidade dos pais de proteger seus filhos contra danos online .
Conclusão
Concluindo, você pode usar facilmente o Stable Diffusion para criar imagens aprimoradas de acordo com suas necessidades e exigências. Você também pode usar este modelo de IA online ou localmente usando nossas diretrizes mencionadas acima. Também permite criar conteúdo NSFW. Este é um ponto preocupante para os pais. Ao utilizar estas plataformas, as crianças podem ser expostas a conteúdos pornográficos inadequados para a sua idade. É por isso que é aconselhável instalar FlashGet Kids para garantir um ambiente digital saudável para seus filhos.
