Stabil Difüzyon, gene oyla görsellerini metinsel açıklamalara dayalı olarak belirleyen bir yapay zeka modelidir ve hayal edebileceğimiz diğer modeller arasında muhtemelen en yeterli olanıdır. Belki ister yeni başlayan ister deneyimli bir kullanıcı olun, uygun kılavuzlar sağlanırsa Stabil difüzyonla çalışmak zor olmayacaktır.
Burada olduğunuz için şanslısınız çünkü bu blog, gerekli yazılımdan başlayarak ilk resminizin oluşturulmasına kadar her detay adım adım sunarak bu hedefe ulaşmanıza yardım olacaktır. O halde hadi çevrimiçi veya yerel olarak kararlı difüzyonun nasıl kullanılacağını öğrenelim.
Kararlı Difüzyon nasıl çalışır?
Yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleri, özellikle görüntü oluşturma modelleri alanında istikrarlı bir yayılma modeline ihtiyaç vardır. Rastgele pencere gürültüsünden başlayarak gerçek görüntü oluşumuna kadar çözümün zaman içinde kademeli olarak yeniden modellenmesi olarak adlandırılabilir.
Formüle edilen sistem sistematik çalışmak amacıyla tasarlandığından, prosedüre “kararlı” adı verilmektedir. Süreçler, öngörülen soruların oyla ne kadar alakalı cevapların oluşturulacağı konusunda istikrarlı bir çerçeveye sahiptir. Umarım kararlı difüzyonun nasıl çalıştığını merak ediyor olabilirsiniz, o yüzden kararlı difüzyon kılavuzuna geçelim.
Adım 1. Başlatma.
İlk olarak, istediğiniz görüntüyü oluşturmak için bir miktar rastgele gürültü veya herhangi bir başlangıç tahmini kullanılır.
Adım 2. Yineleme iyileştirmesi.
Model, kademeli bir şekilde bu istemi, gerçekleştirilen birçok yinelemedeki birkaç adımla organize eder. Bir yineleme, gürültünün kademeli olarak ortadan kaldırıldığı ve bir görüntünün oluşturulduğu küçük bir vuruştan (bir adım) oluşur.
Adım 3. Yakınsama.
Yinelemeler ilerledikçe, oyla d görüntü geni, en muhtemel iyileştirme elde edilene kadar iyileşir. Bu, belirli bir aşamada uygulanan tüm değişikliklerin kademeli olarak uygulamaya konduğu yayılma sürecinin yardım elde edilir.
Adım 4. Verilere dayalı rehberlik.
Model, bu sayıları dağıtmak ve içine yerleştirmek için eğitim verilerine dayanır. Bu, modelin makul bir sonucun nasıl görünmesi gerektiğini kavramasına olanak tanır ve bu şekilde başarılı ve uygun bir çıktı olasılığını artırır.
Adım 5. Son çıktı.
Sonunda, son görüntü, birkaç tur şişeleme ve kenarların yumuşatılmasından sonra kullanıcıya sunulan görüntüdür. Bu son görüntü, varsayılmakta olan şeyin daha net ve daha yakın bir temsilidir.
Stable Diffusion çevrimiçi nasıl kullanılır?
Günümüzde kararlı difüzyon, yapay zeka alanında görüntülerin geliştirilmesi ve oluşturulmasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Benzer şekilde, zaman içinde çıktının arttırılmasının sağlandığı sıvıların gelişmiş modellemesinde de kullanım alanı bulur. Öyleyse, stabil difusion'ın çevrimiçi nasıl kullanılacağını görelim!
Adım 1. çevrimiçi bir platform seçin.
Öncelikle istikrarlı bir yayılma bulabileceğiniz çevrimiçi bir yer aramak zorunludur. Aslında bu tür birçok uygulama ve web sitesi, çoğu zaman web'in kullanılabilirliğini kullanarak aynı nedenden dolayı bu olanakları sunmaktadır.
Adım 2. İlk girişi yükleyin veya seçin.
Bir platform seçtikten sonra girdi sağlamak için örnek olarak bir görsel yüklemelisiniz. Alternatif olarak, aynı amaç için veya başlamak için bir metin istemi de kullanabilirsiniz.
Adım 3. Parametreleri ayarlayın.
Platformların çoğu, görüntü oluşturma sürecinde yineleme sayısı, difüzyon oyla ve diğer ilgili parametreler gibi birkaç parametrede ince ayar yapmanıza olanak tanır. Öyleyse devam edin ve bunları gereksinimlerinize göre ayarlayın.
Adım 4. Bir görüntü oluşturma.
Parametreleri ayarladıktan sonra 'başlat' veya 'gene oyla ' butonuna hangisi geçerliyse tıklayın. Sistem daha sonra dağınık görüntüyü iyileştirmek için ağır işlere başlayacak, yani aşamalı döngüler başlayacak.
Adım 5. Son görüntünün indirilmesi.
Son olarak sistem, isteminize karşılık gelen görüntüyü oyla ve onu indirmenize, hatta başkalarıyla paylaşmanıza izin verecektir.
Kararlı Difüzyon yerel olarak nasıl kullanılır?
İnternet bağlantısı olmadan Stable Diffusion'ı kullanabilmek için belirli uygulamaların masaüstünüze indirilip yüklenmesi gerekecektir. Bu kılavuz size bu konuda yol gösterecek ve takip etmeyi kolaylaştıracak resimler de olacak.
Adım 1. Python ve git'i yükleyin.
- İlk önce yapmanız gerekenler python'u indirip yükleyin sisteminizde çünkü kullanılacak dil budur.
- O zaman selefinin şu şekilde bilinmesi gerekir: Git birçok kod sürümünü yönetmek için.
Adım 2. Kararlı Difüzyon deposunu klonlayın.
- Şimdi yerel disk D'ye gidin, yeni bir klasör oluşturun ve onu Stable Diffusion AI olarak adlandırın. Bu, Stabil Difüzyon WebUI'sini GitHub'dan çekmek için yapılır. Ayrıca bu klasör aynı zamanda eğitim modellerinizi de barındıracaktır.
- Şimdi kararlı difüzyon dizinini oluşturduktan sonra bu klasöre sağ tıklayın ve Windows'ta Git ile birlikte yüklenen Git Bash Here'ı seçin. Bu, komut satırını devreye sokacak ve depoyu özelleştirmenize yardımcı olacaktır.
- Bu nedenle, kararlı difüzyon deponuzu klonlamak için şu komutu yazın: git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git.
3. Adım. Gerekli bağımlılıklarınızı alın
Stabil Difüzyon dizininize gidin ve pip: pip install -r gereksinimleri.txt gibi bir paket yöneticisi kullanın.
Adım 4. Önceden eğitilmiş modelleri edinin.
- Kararlı dağıtım yazılımı, görüntü oluşturmak için önceden eğitilmiş modellerin kullanılmasını gerektirir.
- Stable Diffusion AI'nin orijinal kontrol noktası web sitesine gidin ve burada sd-v1-4.chkp'yi göreceksiniz. İndirmek için üzerine tıklamanız yeterli.
- Şimdi bu dosyayı kopyalayın ve genellikle klonlanmış deponuzun modeller klasörünün altındaki Stabil Difüzyon dizinine koyun.
Yerel bilgisayarınıza Stabil Difüzyon'u dağıtın
Adım 5. Yukarıda belirtilen adım adım yönlendirmeyi takip ederek, kararlı difüzyonun yerel olarak dağıtılması mümkündür.
- 'Stable Diffusion AI' dizinine gidin > web-user.bat dosyasına sağ tıklayın > not defterini almak için düzenle'ye tıklayın > kod/git pull yazın > yukarıdaki 'dosya' yeri bunu kaydetmenize yardım olacaktır.
- Şimdi lütfen web user.bat dosyasına çift tıklayın, bir komut istemi görünecektir. Makine öğrenimi amaçlarına yönelik eksiksiz yapı olan PyTorch'u otomatik olarak indirmeye başlar.
- Aşağıdaki komut satırı arayüzünü görene kadar kurulum tamamlanmayacağından bu en kritik adımdır. Bu, yerel olarak çalıştırmanızı sağlayacaktır.
6. Adım. Gene bir görseli oyla ve kaydet.
Şimdi, komut satırı arayüzünü aşağı kaydırın; Yerelde Çalıştırılıyor: … ve ayrıca önünde bir IP adresi bulunduğunu göreceksiniz. Bu IP adresine tıklayın ve web tarayıcısına yazın. İşte bu! Bir bilgi istemi verilirken bile bir görüntü oluşturulabilir.
NSFW için Kararlı Difüzyon nasıl kullanılır?
Başlangıcından bu yana, istikrarlı yayılma, AI sanatının aktif olarak oyla taşırken, aynı zamanda sorun yaratma potansiyeline de sahip. Burada, yasaları ve temel etik standartları ihlal etmeden NSFW'nin istikrarlı yayılmasının nasıl sağlanacağına dair bir özet bulunmaktadır.
Adım 1. Şartlar ve koşullar hakkında bilgi edinin.
Bu, özellikle NSFW içeriği oluşturma için kararlı difüzyonun en yaygın şekilde kullanıldığı durumlarda faydalıdır. Yetişkinlere yönelik içeriğin nasıl kullanılacağına dair net bir oyla olması gerektiğini belirtmek gerekir. Çoğu hizmet, bu tür sorumluluk reddi beyanını veya sınırlamayı bir yerde yayınlayacaktır; bu nedenle, bu çerçevelerdeki hizmet parametrelerine uymanızı sağlar.
Adım 2. Kurulum ve gerekli konfigürasyonlar.
- Öncelikle modelde NSFW içeriği oluşturmak akıllıca olacaktır. Bu yüzden Dreamshayper web sitesine gidin ve indirmek istediğiniz görseli arayın.
- Şimdi Kararlı dağıtım dizininizi açın ve indirilen dosyayı buraya yapıştırın.
- Kararlı difüzyon WebUI'sini açın, ekranın sol üst köşesinde bulunan kontrol noktası düğmesine tıklayın; bir açılır kutu çıkacaktır. Evet bu noktada Dreamshaper isimli modele tıklamanız yeterli.
Adım 3. Uygun istemleri seçin.
NSFW içeriğini modelleme söz konusu olduğunda uygun İstemleri seçin; istenen sonuçları gerçekleştirebilmek için istemlere dikkat etmek çok önemlidir. Ayrıca, stil ve dahil etmek istediğiniz her şeyi içeren tam kapsamlı bir bilgi istemi eklemeye çalışın.
Kararlı Difüzyon nasıl eğitilir?
Kararlı difüzyonun eğitimi, bir modelin belirli bir amaç veya görev için düzeltilmesi anlamına gelir. Aşağıda kararlı difüzyon eğitimi için kullanılan uygun teknikleri detay kısa bir eğitim verilmiştir.
Adım 1. Verilerin toplanması ve işlenmesi.
Yeterli bir veri kümesi edinin ve gereksinimleri karşıladığından emin olmak için onu temizleyin. Ayrıca verileri eğitimde nasıl kullanmayı planladığınıza göre sıralamanız gerekir.
Adım 2. Bağımlılıkları yükleyin.
Stabil Difüzyon yöntemini kullanarak bir eğitim yöntemi oluşturmadan önce tüm bağımlılıklarını yüklemelisiniz. Bunu yapmak için, sigara içme kütüphanelerini kurmak için aşağıdaki komut gereklidir: pip install torch torch-vision transformatörleri.
Adım 3. Eğitim parametrelerini uyarlayın.
Öğrenme oyla , parti boyutunu ve dönem numaralarını belirten bir konfigürasyon dosyası hazırlayın. Bunların veri kümesi ve hedef türünüz için optimize edilmesi gerekir.
Adım 4. Eğitime başlayın.
Eğitim betiğini yürütmek için yapılandırma dosyanızı kullanın. Komut şu şekilde görünebilir. Python train.py –config yapılandırması. yaml. İstenildiği gibi gerçekleştiğinden emin olmak için eğitim sürecini takip edin.
Adım 5. Test edin ve ayarlayın.
Eğitimden sonra doğrulama verileri üzerinde model performansını test edin. Sonuçlar tatmin edici değilse model parametrelerinde gerekli değişiklikleri yapın. Son fakat bir o kadar da önemlisi, dikkatli ayarlama yoluyla aşırı uyumu azaltın ve model doğruluğunu optimize edin.
Adım 6. Kaydedin ve dağıtın.
Elde edilen sonuçların tatmin edici olduğunu hissettiğinizde eğitilen model ağırlıklarını hızla kaydedin. Geliştirici , tüm çıkarım ve entegrasyon faaliyetlerini gerçekleştirmek için modeli bir dağıtım çerçevesi veya bir API kullanarak dağıtabilir.
Kararlı Difüzyon nasıl güncellenir?
Stabil Difüzyon güncellemesi, yeni özelliklerin, iyileştirmelerin ve hata düzeltmelerinin alınması anlamına gelir. Öyleyse nasıl güncelleyeceğimizi öğrenelim!
Adım 1. Öncelikle modeller veya diğer özel dosyalar dahil tüm verilerinizi yedeklemeniz gerekir. Bu adım herhangi bir sorun durumunda veri kaybı yaşamanızı önleyecektir.
Adım 2. Şimdi, pencerelerinizde dosya gezginini açın ve kararlı dağıtım dizininize gidin. Üstteki klasör yoluna tıklayın.
3. Adım. Ardından klasör yolunu geri alın ve cmd yazın. Eğer doğru yaptıysanız aşağıdaki arayüzü göreceksiniz.
Adım 4. Son olarak komut istemine git pull yazın. İşte bu! Stable dağıtımınız güncellenecektir.
Ebeveynler Kararlı Difüzyon hakkında ne düşünüyor？
Ebeveynler, Kararlı Yayılma fikri konusunda hemfikir değiller, özellikle de yapay zeka içeriğinin geliştirilmesinde bunun kullanılması konusunda. Her ne kadar istikrarlı yayılma, sanat ve diğer yaratıcı çalışmaların üretilmesinde yararlı özelliklere sahip olsa da, teknolojinin "kararlı yayılma yapay zeka pornosu" ile ilişkili tehlikelerini üretmek için kullanılması korkusu, gen oyla d'ye büyük bir paniğe neden oldu.
- AI-Gene içerik oyla ilgili endişeler
Stabil Difüzyon yalnızca ebeveyn kısıtlamalarını uygulamada başarısız olmakla kalmıyor, aynı zamanda çocukları Stable Diffusion kullanılarak oluşturulabilecek uygunsuz içeriğe de maruz bırakıyor. Bu bakış açısı, müstehcen içeriklerin genç beyinleri istismar etmesi nedeniyle çocukların internet dünyasındaki gelişim riskini daha da artırabilir.
Bu nedenle ebeveynlerin güvenilir bir çözüm düşünmesi gerekiyor. Neyse ki, FlashGet Kids Çocuklar için daha sağlıklı bir ortam sağlamak için tek elden çözüm olduğunu kanıtlıyor.
FlashGet Kids kullanarak çocukları koruma
“FlashGet Kids ebeveynlerin çocuklarını internetin zararlı etkilerinden korumalarına olanak tanıyan son derece güvenilir bir üçüncü taraf yazılımıdır.”
Çocukları uygunsuz içeriğe maruz kalmaktan korumak için FlashGet Kids kullanma olanağından yararlanılabilir. Bu tam teşekküllü program, bir çocuğun İnternet kullanımını sınırlamak ve izlemek için kapsamlı özellikler sunar. detay geçelim:
- Etkinlik Raporu: FlashGet Kids, çocuklarınızın ziyaret ettiği uygulamalar ve siteler hakkında veri sağlar. Ayrıca çocuklarınızın belirli uygulamalarda ne kadar zaman harcadığını da bildirir.
- Ekran Yansıtma: Bu özelliği kullanarak çocuklarınızın o an cihazlarında neler yaptığını gözlemleyebilirsiniz.
- Anahtar Kelime Tespiti: Yetişkinlere yönelik siteler gibi alanlarla ilgili kelimeleri içeren bir kelime listesi oluşturmanıza olanak sağlar. Ancak çocuklar bu tür içeriğin bulunduğu sayfaları ziyaret ederse hiçbir sayfa görünmeyecektir.
- Ekran ZAMANI yönetim: FlashGet Kids kullanılarak çocukların çevrimiçi etkinliklerde kalacakları süre düzenlenir ve buna göre yönetilir.
Çocuklara öğret
Çocuğa internetin olanaklarını ve davranış kurallarını da açıklamak gerekir. Bu tür tartışmalar aynı zamanda ebeveynlere çocukların çevrimiçi güvenlik uygulamalarını ve çocukları yapay zeka araçlarının oluşturduğu tehdit konusunda uyarmanın gerekliliğini de açıklamalıdır.
FlashGet Kids gibi araçların uygulanmasının yanı sıra, AI pornosunun istikrarlı bir şekilde yayılmasına karşı ebeveynlerin proaktif katılımının, ebeveynlerin çocuklarını çevrimiçi zarara karşı koruma yeteneğini artıracağı öngörülüyor.
Çözüm
Sonuç olarak, ihtiyaçlarınıza ve gereksinimlerinize göre gelişmiş görüntüler oluşturmak için Stabil Difüzyonu kolayca kullanabilirsiniz. Bu AI modelini çevrimiçi veya yukarıda belirtilen yönergelerimizi kullanarak yerel olarak da kullanabilirsiniz. Ayrıca NSFW içeriği oluşturmanıza da olanak tanır. Bu ebeveynler için endişe verici bir noktadır. Çocuklar bu platformları kullanarak yaşlarına uygun olmayan pornografik içeriklere maruz kalabilmektedir. Bu nedenle çocuklarınıza sağlıklı bir dijital oda sağlamak için FlashGet Kids'i kurmanız tavsiye edilir.
