手把手教你安装运行AI绘Stable-Diffution-Webui(Mac OS篇)
AI绘图领域的热门工具stable-diffusion-webui是Mac用户首选的本地运行平台。由于其开放性、绘画绘画灵活性和高效性,分享分享转址 程序 源码我们将在本文中详细指导你在Mac M1或M2系统上安装并运行它,网站网站满足粉丝对新功能的源码源码需求。 首先,绘画绘画确保你的分享分享设备配置:Mac M1或M2,内存8GB以上,网站网站至少GB可用硬盘,源码源码GB更佳,绘画绘画且内外网访问流畅。分享分享接下来,网站网站按步骤操作:在Terminal中安装Homebrew,如果已安装,则跳过。
通过命令行安装Python和Git。
从GitHub克隆stable-diffusion-webui的源代码。
下载基础模型,如stable diffusion 2.0的-v-ema.ckpt。
在launch.py文件中配置国内镜像下载GFPGAN等依赖。
运行webui.sh启动应用,可能需要一段时间下载插件。
访问本地URL .0.0.1:,通过浏览器打开稳定扩散webui界面。
遇到问题时,可参考常见问题解答:免费使用,无需付费,无nsfw限制,无排队等待。
关闭电脑后重开,重复上述步骤即可。
网络问题检查网络连接,html网站源码简洁如遇下载错误,按指导修改launch.py。
提高绘图质量,可通过下载更多模型包和优化提示词。
切换模型:下载并替换checkpoint文件,刷新选择新模型。
优化速度:调整图像大小,关闭hirex.fix,减少后台占用。
想深入了解提示词编写和更高级功能,后续文章会详细介绍。如有任何疑问,可参考我们的其他教程。 我们已经分享了多个教程,包括Windows和Mac的本地部署方法,以及如何使用Waifu Diffusion。继续探索,掌握AI绘画的魅力吧!参考资料:
可免费使用NovelAI的资源指路(本地版,云端版)
NovelAI源码泄露后,大佬们已提供成熟使用方法。下载G资源,包含多个模型,选择一个适用即可。
本地版推荐使用以下教程安装:AI绘画再次进化!novelai真官网版本解压即用 无需下载!这次1分钟内不用学也能会用 bilibili.com/video/BV1E...
官网版本,一键使用。链接在视频简介,提取码需关注大佬后在私信里得到。
云端版推荐此网站:ai.nya.la/stories(此网站已失效,一键搭建云端版请点击: 靠谱的赳晨:一键搭建NovelAI云端版(使用colab免费服务))。
直接点Sign In 登录,点击Image Generation开始生成图像。perl 源码如何查看如出现“太多请求正在处理,请稍后再试”提示,继续点击Generate,直至无法点击,然后稍等。
本月日(周日)云端版服务即将停止,建议抓紧使用。搭建教程请参考: telegra.ph/NovelAI-%E5%...
历史版本使用方法,建议自行搜索了解。
1.4更新功能,最新Python源码及资源:通过百度API免费使用Stable-Diffusion-XL进行图像生成绘画!
百度绘画模型(Stable-Diffusion-XL)是一个基于文本提示生成图像的强大工具,融合了深度学习、自然语言处理和图像处理技术,为用户提供创造与探索的平台。在此次更新中,我们新增了随机种子、提示词相关性和绘图风格设置功能,极大提升了绘图的灵活性与自由度。
该模型通过接收用户输入的文本提示和反向提示,将其转化为视觉图像。界面设计简洁直观,提供API密钥输入、采样器选择、参数设置等功能,使用户能够轻松与模型互动,生成多样的图像。
生成图像流程包括获取API访问令牌、构建请求、处理响应等步骤。用户输入的文本提示通过API传递至百度服务器,生成图像数据返回,经过Base解码后保存为,并在界面上展示给用户。滚动的天堂源码用户可通过前后切换按钮浏览多个生成图像。
更新功能包括配置信息的保存与加载,用户设置存储于JSON文件,下次运行时自动加载,避免重复输入。最新资源大小为.MB,链接永久有效,详情请查阅文档。
源代码基于Python,使用Tkinter和requests库构建用户界面,用户可输入API密钥、选择采样器、设置参数,并通过按钮触发图像生成过程。
通过本次更新,百度绘画模型的使用体验得到了显著提升,我们希望读者能深入理解模型原理与应用,享受创造与探索的乐趣。感谢您的阅读,期待下次见面!
用什么软件画画
画画所用的软件有:Photoshop、GIMP、Procreate等。 一、Photoshop 1. 简介 Photoshop作为一款专业的图像处理软件,广泛应用于绘画领域。它拥有强大的绘图工具、丰富的色彩调整功能和灵活的图层编辑系统,能满足从初学者到专业画师的多种需求。 二、GIMP 1. 简介 GIMP是一款开源的图像处理软件,与Photoshop类似。它具有丰富的画笔工具、滤镜效果和图层编辑功能,魔塔游戏 c 源码适合绘画爱好者进行创作。GIMP的优势在于免费且开源,用户可以自由获取和使用其源代码。 三、Procreate 1. 简介 Procreate是专门为iPad设计的绘画软件,拥有强大的绘画功能和高度的灵活性。它模拟了真实的画笔效果,为用户提供了丰富的素材和工具,使得在iPad上进行绘画创作变得十分便捷和高效。许多专业画家和学生都选择使用Procreate进行创作和草图设计。由于其强大的功能和直观的操作界面,Procreate成为了移动设备上非常受欢迎的绘画软件之一。此外,该软件与Apple的生态系统完美结合,用户可以通过iCloud与其他设备进行无缝同步和协作。通过不断更新和改进,Procreate不断满足绘画爱好者的需求,为他们带来更好的创作体验。同时,该软件还提供了丰富的教程和帮助资源,帮助用户快速上手并充分发挥其创作潜力。由于其广泛的应用和专业认可,Procreate已成为移动绘画领域的领军软件之一。用户可以根据自身需求和设备选择最适合的软件进行绘画创作。如果想学Flash MX是不是要有一定的绘画基础呀?,还有那"脚本怎样掌握啊?还有学网页是不是先学好Flash MX呢
如果想学Flash MX是不一定要有绘画基础的
还有那’脚本’你不用担心,不难的,不用记,要用时你在’动作脚本’列表中选择就行了
还有学网页不一定非得学好Flash MX不可,你可以日后再学,要用时可以在网上去寻做好的Flash源码,直接拿来用就是了.
我给你一个下载免费源码的网站,不错的哦!/
一个好的网站重要的是布局、创意、风格和内容。
源码阅读忆丛()Minigui
探索GUI的历史与实现
对于GUI的细节仍然存在一些困惑,似乎总是有新的东西需要学习。年轻时,对《Windows程序设计》、MFC等书籍充满热情,那些API的神奇之处让人着迷。然而,花费大量时间深入学习,却似乎事倍功半,微软似乎更倾向于教人如何使用,而非深入解释实现原理。尽管如此,还是尝试实现过文字版的GUI,涉及基本的按钮、滚动条、菜单等元素。但一些细节仍不清楚。
通过网络搜索,了解到魏永明的Minigui项目是对Windows GUI和GDI的模仿。通过下载vc6版本的MinGUI,能够进行调试。在分析代码时,发现事件回调、消息链等常见功能并无特别之处。而DefaultMainWinProc、InvalidateRect、PopupMenuTrackProc等函数则更具实际意义。GUI就像是在显存沙漠中绘画,有其既定规则。DefaultMainWinProc负责实现画最大、最小按钮、窗口方框等常规操作,而绘制的动作有其先后顺序,即消息的先后处理。
GDI部分则展示了如何在显存中书写文字,包括粗体、斜体等效果;如何绘制图标和位图;关键的rgn裁剪矩形技术,用于加速绘制,矩形外的绘制不会进行。rgn裁剪矩形的运算包括加、减、合、并等,对应着窗口的各种移动和形状改变。不同线程之间的窗口管理由HWND_DESKTOP统一处理,desktop-common.c相当于窗口管理器,不同程序无法直接获取其他窗口的位置和大小,由其进行统一管理。desktop包含三个线程,分别负责捕捉键盘、鼠标消息,以及实际消息的处理,以及窗口给desktop的消息交由DesktopWinProc统一处理。
MinGUI的模拟版本在调试方面虽能使用,但功能实现上有缺失。相比之下,libminigui-1.0.提供了完整的gui、gdi、kernel代码,定义了大部分的画窗套路和动作,只需要关注关键部分和自己定义的动作即可。
Linux的GUI采用了xwindows,通过socket将xclient进程中的窗口绘制信息传输到xserver,由xserver统一处理。xclient之间互相不知道窗口的位置和大小,因此都通过xserver进行绘制,xserver还包含了窗口管理器。而MinGUI在一个进程的多个线程中实现,不存在窗口管理器与进程间位置信息传递的问题。
Windows使用wink.sys作为窗口管理器,作为内核态程序,用户态的动态链接库在不同进程间数据段不同,但内核态的数据段统一,因此实现了窗口管理。Windows显示流畅的原因之一在于窗口管理机制与MinGUI的desktop类似,但实现机制有所不同。
工作繁忙,业余时间进行学习。尽管以前对GUI有过大量无用功,但这次的探索仅用几天时间便有所收获。
最新AI智能写作问答系统源码/AI绘画系统源码/附搭建教程+支持AI绘画
SparkAi智能创作系统及源码搭建教程详解
SparkAi是一款国内的AI智能写作问答系统,基于热门的ChatGPT技术,提供了强大的AI集成能力。本文将详细介绍如何搭建部署,以及系统的关键功能和更新情况。系统核心与功能
SparkAi采用Nestjs和Vue3框架,集成了OpenAI GPT全模型和国内多个知名AI模型,如百度云、微软Azure、阿里云等。系统功能丰富,包括:联网提问的ChatGPT模型
Prompt应用,支持用户自定义知识库和文生图、以图生图功能
Midjourney专业绘画、Dall-E2绘画以及思维导图生成
微信登录支持,分销系统和会员套餐模块
系统演示与下载
前台演示站点: ,后台演示站点和源码可通过相应链接获取。部署教程
通过宝塔搭建,涉及基础环境配置、Node版本切换、Redis安装、源码上传、依赖安装、端口开启、反向代理等步骤。详细教程请参考搭建文档。使用指南
部署完成后,通过域名访问。默认管理后台地址为域名地址/sparkai/admin,使用默认超级管理员账号(super, spark)登录,并及时修改密码。后续支持与更新
后台配置和系统版本更新请参阅博客首页的教程,保持对最新功能和升级的关注。腾讯T2I-adapter源码分析(3)-训练源码分析
随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作,人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性,Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发,深入剖析其训练部分的实现原理。
本篇我们将聚焦于训练源码的解析,通过代码结构的梳理,了解T2I-Adapter的训练流程。
训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分,我们首先设置参数并加载数据,如DepthDataset,它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。
在模型加载阶段,我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时,其配置与推理阶段有所差异,如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法,通过构建不同模块来实现。
训练过程中,adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用,相比controlnet,T2I-adapter的参数更少,没有注意力层,这使得训练更为高效。模型放入GPU后,使用adamW优化器进行训练,同时设置学习率和数据保存路径。
状态恢复部分,程序会判断是否从头开始或恢复训练,设置log信息。接下来,代码进入实际的训练循环,包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。
loss函数定义在模型配置中,采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中,loss计算和模型保存都在代码中明确体现。
总的来说,T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置,确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中,每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。
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