Stable-Diffusion 3 介绍 Stable Diffusion 3 是一种先进的文本到图像生成模型，采用深度学习技术将文本描述转化为高质量图像。此版本引入了多项改进，包括更高的图像分辨率、更准确的图像生成以及更快的处理速度。Stable Diffusion 3 支持丰富的细节和复杂场景，能够生成逼真且富有…
Fooocus — это бесплатный генератор изображений с открытым исходным кодом на базе искусственного интеллекта, основанный на Stable Diffusion. Он объединяет преимущества Stable Diffusion и Midjourney: открытый исходный код, офлайн-доступ, бесплатность и простота использования. Fooocus оптимизирует процесс Stable Diffusion для создания изображений исключительного качества. Вы можете тратить меньше времени на настройку параметров и больше — на создание желаемых изображений...
Руководство по установке Stable Diffusion для Windows 10/11! Установите Stable Diffusion на свой ПК. Stable Diffusion поддерживает последнюю версию Python 3.11. Код Stable Diffusion и веса моделей общедоступны и могут быть запущены на большинстве компьютеров с небольшой видеокартой. Предыдущие проприетарные графовые модели (такие как DALL-E и Midjourney) были доступны только через облачные сервисы.
Если вы ищете способ быстро генерировать высококачественные изображения, не беспокоясь об ограничениях графического процессора или не загружая модели самостоятельно, запуск Stable Diffusion в облаке станет хорошим выбором.
Теперь, благодаря рисованию с помощью ИИ, вам наконец-то не придётся беспокоиться о том, что Хуанг нанесёт вам «удар в спину» своим фехтовальным мастерством! Всё, что вам нужно, — это четырёхлетняя GTX 1650 (4 ГБ видеопамяти), а ИИ-рендеринг не уступит лучшей на данный момент модели с открытым исходным кодом SDXL. Представляем новый проект Fooocus, который несколько дней подряд лидирует в чартах GitHub, набрав более 4000 звёзд всего за три дня. Проект от автора ControlNet.
Делимся интересными проектами начального уровня с открытым исходным кодом с GitHub. Здесь вы найдёте увлекательные вводные проекты с открытым исходным кодом, книги по открытому исходному коду, практические проекты и проекты корпоративного уровня, которые позволят вам быстро ощутить всю прелесть открытого исходного кода и заинтересоваться им. Чтобы ознакомиться с проектами GitHub, представленными ниже, найдите соответствующее название проекта на сайте GitHub, чтобы перейти на страницу проекта.
STABLE DOODLE — это интеллектуальный инструмент для преобразования набросков в реальные изображения на базе искусственного интеллекта от Stability AI. Он генерирует высокоточные и реалистичные изображения непосредственно из текстовых подсказок и набросков. Работая на основе мощной модели синтеза изображений Stable Diffusion, он помогает преобразовывать простые наброски в реалистичные изображения, экономя драгоценное время обычных пользователей, дизайнеров, иллюстраторов и других специалистов.
Как использовать Grounded-SAM с Amazon SageMaker и быстро создать управляемую среду визуализации на базе ИИ на основе блокнотов SageMaker. 1. Новые функции решения: поддержка ControlNet и плагина для браузера изображений. 2. В сфере электронной коммерции и рекламы эта новая версия решения, работающая на основе новейших визуальных инструментов, Grounded...
В этой статье на примере набора Stable Diffusion Quick Kit подробно объясняется, как использовать Dreambooth для тонкой настройки модели Stable Diffusion. В статье представлены базовые знания по тонкой настройке модели Stable Diffusion, введение в тонкую настройку Dreambooth, а также демонстрация эффекта тонкой настройки с помощью набора Quick Kit.
Как использовать сервис машинного обучения Amazon SageMaker Notebook для простого размещения Stable Diffusion WebUI и развертывания готового легкого приложения AIGC для работы с изображениями одним щелчком мыши. Используя сервис «инфраструктура как код» Amazon CloudFormation, вы можете быстро развернуть базовую среду, модель ИИ и интерфейс Stable Diffusion WebUI, помогая пользователям развернуть ИИ-приложение для преобразования текста в изображение и изображения в изображение за 15–20 минут. Это решение подходит как корпоративным клиентам, проводящим предварительные исследования и быструю проверку приложений AIGC для работы с изображениями, так и небольшим командам, быстро разрабатывающим легковесные ИИ-приложения.
