Eu vou falar sobre a IA Picture Webui (Decundidade estável)

 

Hoje vou te orientar o site que desenha a imagem gratuitamente com a IA!
Você pode desenhar um desenho com muita facilidade!

Webui (Decundidade estável)

A IA de estabilidade, lançada em 22 de agosto de 2022, é um modelo de IA que converte o texto em uma imagem. Esse modelo é distribuído como uma licença de código aberto, permitindo que uma variedade de usuários o use livremente. Quando você entra no texto, a AI de estabilidade cria uma imagem de alta qualidade com base nesse texto.

Endereço do website :
https://stability.ai/


característica:
A difusão estável é um modelo de inteligência artificial de aprendizado profundo desenvolvido com base na "pesquisa de síntese de imagens de alta resolução" do Machine Vision & Learning Group (CompVIS) Lab na Universidade de Munique em Munique, Alemanha. Foi desenvolvido com o apoio da AI de estabilidade e da pista ML.

A IA de estabilidade é uma empresa britânica chamada Emad Mostaque, fornecendo recursos de computação para uma diferença estável, permitindo que você aprenda um banco de dados Laion-5b. Ao contrário dos modelos de texto para imagem, como Dall-E 2 ou Imagen, esse modelo também pode ser usado em computadores com VRAMs de 4 GB ou menos, reduzindo bastante os recursos do computador.

Além disso, mesmo que seja caro, é aberto a código aberto e pode ser usado pelo público em geral. Isso abriu a idade da pintura da IA, e a função de serviço de imagem da IA ​​com base no modelo continua a aumentar.

Você pode usar o plugue -in "ControlNet" para fazer uma pose. Além disso, usando vários modelos auxiliares do ControlNet, como o modelo Canny derivado do UPILO, ele ajusta as culturas da área do corpo para ajudar o esboço do nível da linha.

A diferença estável é composta principalmente por três redes neurais artificiais: clipe, UNET e VAE (VAE). Quando o usuário insere o texto, o codificador de texto, clipe, converte o texto no token que o UNET pode entender. O UNET cria uma imagem removendo ruído gerado aleatoriamente com base nos tokens. A repetição do processo de dinoim cria uma imagem precisa e o VAE desempenha um papel na conversão dessas imagens em pixels.

Diferentemente do modelo de criação de imagem de probabilidade de difusão tradicional, a diferença estável introduziu o Otto Incoder antes e depois para resolver o problema que o consumo de recursos aumenta à medida que a resolução aumenta. Isso permite criar uma imagem de resolução relativamente grande, manipulando ruído em um pequeno nível de espaço em potencial, não a imagem inteira e não exigindo muitos recursos de computação. Portanto, a diferença estável pode ser usada como um recurso de placas gráficas usadas em suposições gerais.


Licença:
A IA estável introduziu uma licença de código aberto [4] para o novo aprendizado de máquina. Esta licença possui um recurso diferente da licença usual de código aberto. Se você fornecer um serviço usando a diferença estável, o usuário deverá cumprir explicitamente essa licença. Além disso, ao ajustar o modelo PIN, ele deve ser usado apenas para uso específico especificado na licença e não deve ser usado para outros fins.

Como usar :
Vários projetos de código aberto foram desenvolvidos usando uma diferença estável. Abaixo está uma descrição de cada projeto:

1. UI da Web de Difusão estável: um projeto que fornece uma interface de usuário baseada na Web para facilitar o uso do modelo de difusão estável. Os desenvolvedores continuam a atualizar e adicionar uma variedade de recursos, como correção GFPGAN, Upscaling de Esrgan e inversão textual, além da função front -end da difusão estável.

2. Autor original: o projeto original publicado pela Compvis. A usabilidade é limitada, portanto pode ser usada para fins de referência.

3. Difusores: este é um quadro para o novo modelo de difusão fornecido pelo Face Hergege, um famoso fornecedor de estrutura de aprendizado de máquina. Ele fornece uma maneira de tornar facilmente o Finetuneng de difusão estável. Ele também inclui estruturas como transformadores ou conjuntos de dados.

4. DIFFNESSBEE: Você pode executar a diferença estável diretamente com o aplicativo para o Mac. É possível inserir texto e imagens e também apoiar as funções de pintura e existência. A versão Apple Silicon usa um motor neural dentro do Apple Silicon, e a versão HQ usa a GPU para aumentar a qualidade, mas a velocidade é lenta. Ele também suporta a Intel Mac e apoiará o Windows no futuro.

5. Desenhe as coisas: você pode executar a diferença estável com aplicativos para iOS, iPados e macos. Ele suporta três modos: CPU + GPU, Motor Neural CPU +, CPU + GPU + Motor Neural (All). Você pode usar ponto de verificação, Lora, inversão textual, etc., e oferece um recurso semelhante ao webui. A função de expansão não é suportada e, devido a restrições de capacidade de memória, o aplicativo pode geralmente terminar devido à falta de memória se executar mais do que uma certa resolução em dispositivos antigos e novos.

6. Riffusão: Este é um exemplo de aplicação na composição da IA ​​usando o espectrograma.

7. Dish dentro da AI Image Gallery: Abrimos uma galeria dedicada que pode criar imagens de IA usando o serviço da Civitai.

Os projetos acima usam a difusão estável para criar imagens de IA em várias funções e ambientes.