Stable Diffusion เป็นโมเดล AI ที่ ให้คะแนน ภาพของยีนตามคำอธิบายที่เป็นข้อความ และน่าจะเพียงพอที่สุดในบรรดาโมเดลอื่นๆ เท่าที่เราจะจินตนาการได้ บางทีไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือผู้ใช้ที่มีประสบการณ์ หากมีคำแนะนำที่เหมาะสม การทำงานกับ Stable diffusion ก็ไม่ใช่เรื่องยาก
คุณโชคดีที่มาที่นี่ เพราะบล็อกนี้จะ ช่วยเหลือ คุณให้บรรลุเป้าหมายโดยให้ รายละเอียด ทุกขั้นตอน ตั้งแต่ซอฟต์แวร์ที่จำเป็นไปจนถึงการสร้างภาพแรกของคุณ มาดูวิธีใช้การแพร่กระจายที่เสถียรผ่าน ออนไลน์ หรือในพื้นที่กันดีกว่า
การแพร่กระจายที่เสถียรทำงานอย่างไร
จำเป็นต้องมีโมเดลการแพร่กระจายที่เสถียรในด้านปัญญาประดิษฐ์และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยเฉพาะโมเดลการสร้างภาพ เรียกได้ว่าเป็นการปรับปรุงโซลูชันในลักษณะค่อยเป็นค่อยไปเมื่อเวลาผ่านไป โดยเริ่มจากจุดรบกวนหน้าต่างแบบสุ่มไปจนถึงการสร้างภาพจริง
ขั้นตอนนี้เรียกว่า “เสถียร” เนื่องจากระบบที่จัดทำขึ้นได้รับการออกแบบโดยมีเป้าหมายในการทำงานอย่างเป็นระบบ กระบวนการนี้มีกรอบการทำงานที่มั่นคงในแง่ของคำตอบที่เกี่ยวข้อง ให้คะแนน ยีน d จากคำถามที่คาดการณ์ไว้ หวังว่าคุณคงจะอยากรู้ว่าการแพร่กระจายที่เสถียรทำงานอย่างไร ดังนั้นเรามาดูแนวทางการแพร่กระจายที่เสถียรกันดีกว่า
ขั้นตอนที่ 1 การเริ่มต้น
ประการแรก มีการใช้สัญญาณรบกวนแบบสุ่มหรือการคาดเดาเบื้องต้นเพื่อสร้างภาพที่คุณต้องการ
ขั้นตอนที่ 2 การปรับแต่งการวนซ้ำ
ในลักษณะที่ค่อยเป็นค่อยไป โมเดลจะจัดระเบียบพร้อมท์นี้ผ่านหลายขั้นตอนในการวนซ้ำหลายครั้ง การวนซ้ำประกอบด้วยจังหวะเล็กๆ (ก้าว) โดยที่สัญญาณรบกวนจะค่อยๆ หมดไป และสร้างภาพขึ้นมา
ขั้นตอนที่ 3 การบรรจบกัน
ในขณะที่การวนซ้ำดำเนินต่อไป ให้คะแนน ของภาพ d จะดีขึ้นจนกว่าจะได้รับการปรับปรุงที่เป็นไปได้มากที่สุด สิ่งนี้สามารถทำได้ด้วยการ ช่วยเหลือ ของกระบวนการแพร่ ซึ่งการแก้ไขทั้งหมดที่นำไปใช้ในขั้นตอนหนึ่งจะค่อยๆ ถูกนำมาใช้
ขั้นตอนที่ 4 คำแนะนำตามข้อมูล
แบบจำลองอาศัยข้อมูลการฝึกเพื่อกระจายและฝังจำนวนเหล่านี้ลงไป สิ่งนี้ทำให้แบบจำลองเข้าใจได้ว่าผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผลควรปรากฏอย่างไร และด้วยเหตุนี้จึงเป็นการเพิ่มโอกาสของผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จและเหมาะสม
ขั้นตอนที่ 5 ผลลัพธ์สุดท้าย
ในที่สุด รูปภาพสุดท้ายจะเป็นภาพที่แสดงต่อผู้ใช้หลังจากบรรจุขวดไปสองสามรอบและปรับขอบให้เรียบ ภาพสุดท้ายนี้เป็นการนำเสนอสิ่งที่กำลังสันนิษฐานได้ชัดเจนและใกล้เคียงยิ่งขึ้น
วิธีใช้ Stable Diffusion ออนไลน์ ?
ปัจจุบันการแพร่กระจายที่เสถียรถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในด้าน AI ในการปรับปรุงและสร้างภาพ ในทำนองเดียวกัน พบการใช้งานในการสร้างแบบจำลองของเหลวขั้นสูง ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของเอาต์พุตเมื่อเวลาผ่านไป ถ้าอย่างนั้นเรามาดูวิธีการใช้การแพร่กระจายที่เสถียร ออนไลน์ !
ขั้นตอนที่ 1 เลือกแพลตฟอร์ม ออนไลน์
ประการแรก จำเป็นต้องมองหาสถานที่ ออนไลน์ ที่คุณสามารถค้นหาการแพร่กระจายที่มั่นคงได้ ในความเป็นจริง แอปพลิเคชันและเว็บไซต์ดังกล่าวจำนวนมากมีสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้ด้วยเหตุผลเดียวกันโดยใช้งานเว็บเป็นส่วนใหญ่
ขั้นตอนที่ 2 อัปโหลดหรือเลือกอินพุตเริ่มต้น
หลังจากที่คุณเลือกแพลตฟอร์มแล้ว คุณควรอัปโหลดรูปภาพเป็นตัวอย่างเพื่อให้ข้อมูล หรือคุณสามารถใช้ข้อความแจ้งเพื่อจุดประสงค์เดียวกันหรือเพื่อเริ่มต้นก็ได้
ขั้นตอนที่ 3 ปรับพารามิเตอร์
แพลตฟอร์มส่วนใหญ่อนุญาตให้คุณปรับแต่งพารามิเตอร์บางอย่าง เช่น จำนวนการวนซ้ำ ให้คะแนน แพร่ และพารามิเตอร์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องในกระบวนการสร้างอิมเมจ ดำเนินการต่อและตั้งค่าเหล่านี้ตามความต้องการของคุณ
ขั้นตอนที่ 4 การสร้างภาพ
หลังจากตั้งค่าพารามิเตอร์แล้ว ให้คลิกปุ่ม 'start' หรือ 'gene ให้คะแนน ' แล้วแต่ว่าจะใช้อันใด จากนั้นระบบจะเริ่มงานหนักในการปรับปรุงภาพที่กระจาย กล่าวคือ วงจรที่ก้าวหน้าจะเริ่มต้นขึ้น
ขั้นตอนที่ 5 ดาวน์โหลดรูปภาพสุดท้าย
สุดท้ายระบบจะยีน ให้คะแนน ภาพที่ตรงกับข้อความแจ้งของคุณและจะให้คุณดาวน์โหลดหรือแชร์กับผู้อื่น
จะใช้ Stable Diffusion ในเครื่องได้อย่างไร
เพื่อให้สามารถใช้ Stable Diffusion ได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต คุณจะต้องดาวน์โหลดและติดตั้งแอปบางตัวบนเดสก์ท็อปของคุณ คู่มือนี้จะอธิบายให้คุณทราบ และจะมีรูปภาพให้ปฏิบัติตามได้ง่าย
ขั้นตอนที่ 1 ติดตั้ง python และ git
- ก่อนอื่นคุณต้อง ดาวน์โหลดและติดตั้งหลาม ในระบบของคุณเพราะเป็นภาษาที่จะใช้
- จากนั้นคุณจะต้องมีบรรพบุรุษที่เรียกว่า คอมไพล์ เพื่อจัดการโค้ดหลายๆ รุ่น
ขั้นตอนที่ 2 โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล Stable Diffusion
- ตอนนี้ไปที่ดิสก์ในเครื่อง D สร้างโฟลเดอร์ใหม่และตั้งชื่อเป็น Stable Diffusion AI สิ่งนี้เสร็จสิ้นเพื่อดึง Stable Diffusion WebUI จาก GitHub นอกจากนี้ โฟลเดอร์นี้ยังเก็บโมเดลการฝึกของคุณด้วย
- หลังจากสร้างไดเร็กทอรีการแพร่กระจายที่เสถียรแล้ว ให้คลิกขวาที่โฟลเดอร์นี้แล้วเลือก Git Bash Here ซึ่งติดตั้งมาพร้อมกับ Git บน Windows สิ่งนี้จะใช้งานบรรทัดคำสั่งและช่วยเหลือคุณในการปรับแต่งศูนย์รับฝาก
- ดังนั้น ให้พิมพ์คำสั่ง: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git เพื่อโคลนพื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจายที่เสถียรของคุณ
ขั้นตอนที่ 3 รับข้อมูลอ้างอิงที่คุณต้องการ
ไปที่ไดเร็กทอรี Stable Diffusion และใช้ตัวจัดการแพ็คเกจ เช่น pip: pip install -r needs.txt
ขั้นตอนที่ 4 รับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว
- ซอฟต์แวร์การแพร่กระจายที่เสถียรจำเป็นต้องใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อสร้างภาพ
- ไปที่จุดตรวจเดิมของเว็บไซต์ Stable Diffusion AI และคุณจะเห็น sd-v1-4.chkp ที่นี่ เพียงคลิกเพื่อดาวน์โหลด
- ตอนนี้ ให้คัดลอกไฟล์นี้และวางลงในไดเร็กทอรี Stable Diffusion ซึ่งโดยปกติจะอยู่ภายใต้โฟลเดอร์ models ของที่เก็บโคลนของคุณ
ปรับใช้ Stable Diffusion บนเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ
ขั้นตอนที่ 5 โดยการปฏิบัติตามคำแนะนำขั้นตอนที่กล่าวข้างต้น คุณสามารถปรับใช้การแพร่กระจายที่เสถียรภายในเครื่องได้
- ไปที่ไดเรกทอรี 'Stable Diffusion AI' > คลิกขวาที่ไฟล์ web-user.bat > คลิกแก้ไขเพื่อรับแผ่นจดบันทึก > คุณเขียนโค้ด/git pull > ตำแหน่ง 'ไฟล์' ด้านบนจะ ช่วยเหลือ เพื่อบันทึกสิ่งนี้
- ตอนนี้โปรดดับเบิลคลิกที่ไฟล์ web user.bat แล้วพรอมต์คำสั่งจะปรากฏขึ้น โดยจะเริ่มดาวน์โหลด PyTorch โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นโครงสร้างที่สมบูรณ์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
- นี่เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุด เนื่องจากการตั้งค่าจะยังไม่เสร็จสิ้นจนกว่าคุณจะเห็นอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งด้านล่าง สิ่งนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าคุณได้รันมันในเครื่อง
ขั้นตอนที่ 6. ยีน ให้คะแนน รูปภาพและบันทึก
ตอนนี้เลื่อนลงไปที่อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งแล้วคุณจะเห็น วิ่งบนเครื่อง: … และยังมีที่อยู่ IP อยู่ข้างหน้าด้วย คลิกที่ที่อยู่ IP นั้นและพิมพ์ในเว็บเบราว์เซอร์ แค่นั้นแหละ! สามารถสร้างรูปภาพได้แม้ในขณะที่ได้รับแจ้ง
จะใช้ Stable Diffusion สำหรับ NSFW ได้อย่างไร
นับตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง การแพร่กระจายที่เสถียรได้ ให้คะแนน ยีน d AI อย่างแข็งขัน ในขณะเดียวกันก็มีศักยภาพที่จะสร้างปัญหาได้เช่นกัน ต่อไปนี้เป็นบทสรุปเกี่ยวกับวิธีสร้างการแพร่กระจาย NSFW ที่มีเสถียรภาพโดยไม่ละเมิดกฎหมายและมาตรฐานทางจริยธรรมขั้นพื้นฐาน
ขั้นตอนที่ 1 ทำความคุ้นเคยกับข้อกำหนดและเงื่อนไข
สิ่งนี้มีประโยชน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่การแพร่กระจายที่เสถียรมักใช้สำหรับการสร้างเนื้อหา NSFW ควรสังเกตว่าควรมี ให้คะแนน ที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีใช้เนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่ บริการส่วนใหญ่จะโพสต์ข้อจำกัดความรับผิดชอบหรือข้อจำกัดดังกล่าวไว้ที่ใดที่หนึ่ง ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณปฏิบัติตามพารามิเตอร์บริการภายในกรอบงานดังกล่าว
ขั้นตอนที่ 2 ตั้งค่าและการกำหนดค่าที่จำเป็น
- ควรสร้างเนื้อหา NSFW ในโมเดลก่อน ไปที่เว็บไซต์ Dreamshayper และค้นหาภาพที่คุณต้องการดาวน์โหลด
- ตอนนี้ให้เปิดไดเร็กทอรี Stable diffusion ของคุณแล้ววางไฟล์ที่ดาวน์โหลดไว้ที่นี่
- เปิด WebUI การแพร่กระจายที่เสถียร คลิกที่ปุ่มจุดตรวจสอบที่อยู่ด้านซ้ายบนของหน้าจอ จากนั้นกล่องป๊อปอัปจะปรากฏขึ้น ใช่ ณ จุดนี้ คุณเพียงแค่ต้องคลิกที่โมเดลที่เรียกว่า Dreamshaper
ขั้นตอนที่ 3 เลือกพร้อมท์ที่เหมาะสม
เลือกพร้อมท์ที่เหมาะสมเมื่อพูดถึงการสร้างแบบจำลองเนื้อหา NSFW จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องคำนึงถึงพร้อมท์เพื่อให้สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการได้ นอกจากนี้ พยายามเพิ่มข้อความแจ้งที่ครอบคลุมทั้งหมด รวมถึงสไตล์และทุกสิ่งที่คุณต้องการรวมไว้ด้วย
จะฝึกการแพร่กระจายที่เสถียรได้อย่างไร
การฝึกอบรมการแพร่กระจายที่เสถียรหมายถึงการแก้ไขแบบจำลองเพื่อวัตถุประสงค์หรืองานเฉพาะ ด้านล่างนี้เป็นบทช่วยสอนสั้นๆ รายละเอียด เกี่ยวกับเทคนิคที่เหมาะสมที่ใช้สำหรับการฝึกการแพร่กระจายที่เสถียร
ขั้นตอนที่ 1 การรวบรวมและการประมวลผลข้อมูล
รับชุดข้อมูลที่เพียงพอและขัดถูเพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามข้อกำหนด คุณต้องจัดเรียงข้อมูลตามวิธีที่คุณต้องการใช้ในการฝึกอบรมด้วย
ขั้นตอนที่ 2 ติดตั้งการพึ่งพา
ก่อนที่คุณจะสร้างวิธีการฝึกโดยใช้วิธี Stable Diffusion คุณควรติดตั้งการขึ้นต่อกันทั้งหมด ในการดำเนินการนี้ จำเป็นต้องใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อติดตั้งไลบรารี่แบบสูบบุหรี่: pip install torch torch-vision Transformers
ขั้นตอนที่ 3 ปรับพารามิเตอร์การฝึก
เตรียมไฟล์การกำหนดค่าที่กล่าวถึงการเรียน ให้คะแนน ขนาดของแบตช์ และหมายเลขยุค สิ่งเหล่านี้จำเป็นต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับชุดข้อมูลและประเภทเป้าหมายของคุณ
ขั้นตอนที่ 4 เริ่มการฝึกอบรม
ใช้ไฟล์การกำหนดค่าของคุณเพื่อรันสคริปต์การฝึกอบรม คำสั่งอาจมีลักษณะเช่นนี้ Python train.py –config กำหนดค่า yaml. ติดตามกระบวนการฝึกอบรมเพื่อให้แน่ใจว่าเกิดขึ้นตามที่ตั้งใจไว้
ขั้นตอนที่ 5 ทดสอบและปรับแต่ง
ทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลกับข้อมูลการตรวจสอบหลังการฝึก หากผลลัพธ์ไม่เป็นที่น่าพอใจ ให้ทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นในพารามิเตอร์โมเดล สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด ลดการโอเวอร์ฟิตด้วยการปรับแต่งอย่างระมัดระวังและปรับความแม่นยำของโมเดลให้เหมาะสม
ขั้นตอนที่ 6 บันทึกและปรับใช้
บันทึกน้ำหนักแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างรวดเร็วเมื่อคุณรู้สึกว่าผลลัพธ์ที่ได้เป็นที่น่าพอใจ นักพัฒนา สามารถปรับใช้โมเดลโดยใช้เฟรมเวิร์กการปรับใช้หรือ API เพื่อดำเนินกิจกรรมทั้งหมดของการอนุมานและบูรณาการ
จะอัพเดต Stable Diffusion ได้อย่างไร?
การอัปเดต Stable Diffusion หมายถึงการได้รับฟีเจอร์ใหม่ การปรับปรุง และการแก้ไขข้อบกพร่อง เอาล่ะ เรามาเรียนรู้วิธีอัปเดตกันดีกว่า!
ขั้นตอนที่ 1 ก่อนอื่น คุณต้องสำรองข้อมูลทั้งหมดของคุณรวมถึงโมเดลหรือไฟล์ที่กำหนดเองอื่น ๆ ขั้นตอนนี้จะป้องกันไม่ให้ข้อมูลสูญหายในกรณีที่เกิดปัญหา
ขั้นตอนที่ 2 ตอนนี้ เปิดตัวสำรวจไฟล์ในหน้าต่างของคุณแล้วไปที่ไดเร็กทอรีการแพร่กระจายที่เสถียรของคุณ คลิกที่เส้นทางโฟลเดอร์ที่ด้านบน
ขั้นตอนที่ 3 จากนั้น ถอยกลับเส้นทางโฟลเดอร์แล้วพิมพ์ cmd คุณจะเห็นอินเทอร์เฟซต่อไปนี้หากคุณทำถูกต้อง
ขั้นตอนที่ 4 สุดท้ายพิมพ์ git pull ใน command prompt แค่นั้นแหละ! การแพร่กระจายที่เสถียรของคุณจะได้รับการอัปเดต
ผู้ปกครองคิดอย่างไรกับ Stable Diffusion？
ผู้ปกครองไม่เห็นด้วยกับแนวคิดเรื่อง Stable Diffusion ยิ่งกว่านั้นในเรื่องของการนำไปใช้ในการสร้างเนื้อหา AI แม้ว่าการแพร่กระจายที่เสถียรจะมีคุณสมบัติที่มีประโยชน์ในการสร้างงานศิลปะและงานสร้างสรรค์อื่น ๆ แต่ความกลัวที่จะใช้มันในการสร้าง "สื่อลามก AI ที่แพร่กระจายอย่างเสถียร" ที่เกี่ยวข้องกับอันตรายของเทคโนโลยีทำให้ ให้คะแนน ความตื่นตระหนกอย่างมาก
- ความกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านเนื้อหา AI-Gene ให้คะแนน
Stable Diffusion ไม่เพียงแต่ล้มเหลวในการดำเนินการตามข้อจำกัดของผู้ปกครองเท่านั้น แต่ยังอาจทำให้เด็กๆ ได้รับเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมซึ่งสามารถสร้างได้โดยใช้ Stable Diffusion มุมมองนี้อาจเพิ่มความเสี่ยงต่อพัฒนาการของเด็กในโลกอินเทอร์เน็ต เนื่องจากเนื้อหาที่โจ่งแจ้งอาจแสวงหาผลประโยชน์จากจิตใจที่อายุน้อยกว่า
ดังนั้นผู้ปกครองจึงต้องคิดหาวิธีแก้ปัญหาที่เชื่อถือได้ โชคดีที่ FlashGet Kids พิสูจน์โซลูชั่นแบบครบวงจรในการสร้างสภาพแวดล้อมที่ดีต่อสุขภาพสำหรับเด็ก
การปกป้องเด็กๆ ด้วย FlashGet Kids
“FlashGet Kids เป็นซอฟต์แวร์บุคคลที่สามที่มีความน่าเชื่อถือสูง ช่วยให้ผู้ปกครองสามารถปกป้องบุตรหลานของตนจากความเป็นพิษทางอินเทอร์เน็ตได้”
เพื่อป้องกันเด็กๆ จากการเปิดเผยเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก FlashGet Kids ได้ โปรแกรมที่ครบครันนี้นำเสนอคุณสมบัติมากมายสำหรับการจำกัดและติดตามการใช้อินเทอร์เน็ตของเด็ก มาดู รายละเอียด อธิบายกันดีกว่า:
- รายงานกิจกรรม: FlashGet Kids ให้ข้อมูลเกี่ยวกับแอปและไซต์ที่บุตรหลานของคุณเคยเยี่ยมชม นอกจากนี้ยังแจ้งด้วยว่าลูก ๆ ของคุณใช้เวลากับแอปใดแอปหนึ่งไปเท่าใด
- การสะท้อนหน้าจอ: ด้วยการใช้คุณสมบัตินี้ คุณจะสามารถดูสิ่งที่ลูก ๆ ของคุณกำลังทำบนอุปกรณ์ของพวกเขาในขณะนั้นได้
- การตรวจจับคำหลัก: ทำให้คุณสามารถสร้างรายการคำที่มีคำที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่ต่างๆ เช่น ไซต์สำหรับผู้ใหญ่ได้ อย่างไรก็ตาม หากเด็กๆ เข้าชมหน้าเว็บที่มีเนื้อหาดังกล่าว ก็จะไม่ปรากฏหน้าเว็บใดๆ
- เวลาอยู่หน้าจอ การจัดการ: ระยะเวลาที่เด็ก ๆ จะยังคงอยู่ในกิจกรรม ออนไลน์ ได้รับการควบคุมและจัดการตามนั้นโดยการใช้ FlashGet Kids
สอนเด็กๆ
นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องอธิบายให้เด็กทราบถึงศักยภาพของอินเทอร์เน็ตตลอดจนหลักปฏิบัติในนั้น การอภิปรายดังกล่าวควรอธิบายให้ผู้ปกครองทราบถึงแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยของเด็ก ออนไลน์ และความจำเป็นในการเตือนเด็กๆ เกี่ยวกับภัยคุกคามที่เกิดจากเครื่องมือ AI
เป็นที่คาดกันว่าการใช้เครื่องมืออย่าง FlashGet Kids ร่วมกับการมีส่วนร่วมของผู้ปกครองในเชิงรุกต่อการแพร่กระจายสื่อลามก AI ที่มีเสถียรภาพ จะช่วยยกระดับความสามารถของผู้ปกครองในการปกป้องบุตรหลานของตนจากอันตราย ออนไลน์
บทสรุป
โดยสรุป คุณสามารถใช้ Stable Diffusion เพื่อสร้างภาพที่ปรับปรุงตามความต้องการและความต้องการของคุณได้อย่างง่ายดาย คุณยังสามารถใช้โมเดล AI นี้ ออนไลน์ หรือภายในเครื่องโดยใช้แนวทางที่กล่าวมาข้างต้นของเรา นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างเนื้อหา NSFW ได้ นี่เป็นประเด็นที่น่ากังวลสำหรับผู้ปกครอง การใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้ เด็กอาจพบกับเนื้อหาลามกอนาจารที่ไม่เหมาะสมกับวัยของพวกเขา นั่นเป็นเหตุผลที่แนะนำให้ติดตั้ง FlashGet Kids เพื่อให้แน่ใจว่าห้องดิจิทัลจะดีต่อสุขภาพสำหรับลูก ๆ ของคุณ
