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日拱一卒
大猫兼续
创建于2023-11-06
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日拱一卒无有尽,功不唐娟终入海
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Leva 是一套开箱即用的编辑器组件库,可以通过简单的配置选项快速开发编辑器控制面板,很方便用来构建低代码工具。
🤖 Stable Diffusion WebUI 使用综述
目前 AI 有两个主流的方向,一个是以 Stable Diffusion 为代表的 AI 图像生成领域,一个是 ChatGPT 为代表的大语言模型领域,本篇主要聚焦 AI 图像生成。
日拱一卒: MacBook M1/M2 机器部署 SD-WebUI
本文介绍如何使用 Macbook 部署 Sd-webui,只能使用 CPU 进行运算,会比较慢且对机器性能有要求。
日拱一卒:浏览器端语音识别实现
要实现 AI 虚拟助手的对话功能,涉及到两个关键技术,一个是 speech2text 一个是 text2speech,也就是语音识别和文字转语音。
日拱一卒:webui 开启 xformers 提速 100%
Xformers 是 Facebook 出品的一款加速 Transformers 的工具库,xformers 可以加速图片生成,并显著减少显存占用,是小显存玩家的福音。
日拱一卒:LoRA 低秩适应模型
LoRA 出自微软的一篇论文,其含义为低秩适应模型,原论文运用于 NLP 领域,但在 SD 中发扬光大了。本文介绍 LoRA 的使用场景并推荐合适的模型方便使用。
日拱一卒:Github Pages 静态网站部署 & 域名绑定
Github Pages 简介 Github Pages 是 Github 推出的一套静态资源部署服务,通过 Github Action 或者 gh-pages 分支的方式你可以很方便地部署静态站点
日拱一卒:谷歌 Colab 部署 WebUI
想玩人工智能但没有专业的显卡或机器怎么办?Colab = "python版" Google doc + 免费GPU,我们可以白嫖 Google Colab 的显卡部署 webui
日拱一卒:SD 模型文件简介
大模型通常指的是具有大量参数和复杂结构的机器学习模型,它们可以处理大规模的数据集,并可以进行高级别的特征学习和表示学习。
日拱一卒:SD 模型优化方案对比
前言 SD 模型调校目前有四种主流的优化方法,分别是 DreamBooth,Text Inversion,LoRA 和 Hypernetworks,他们的原理是什么,应该如何选用呢?
日拱一卒:局部重绘 - AI 绘画的救星
局部重绘顾名思义就是将 AI 生成画面中不满意的局部进行重新绘制以期待生成自己满意的画面,通常在我们对画面的 99% 都比较满意,只想修复图片不希望改变大部分区域时使用。
日拱一卒:图生图 SD Upscale 放大脚本
图生图本身是一种高清修复,在图生图的页面中其实是没有高清修复的选项的,如果原图分辨率比较低,只要按更高的分辨率设置就可以实现"高清修复"了。
日拱一卒:Prompt 提示词魔法书
什么是 Prompt 提示词 prompt 顾名思义是"提示词"的意思,在 AI 文生图中用于指导 AI 生成过程,告诉 AI 你想要的画面效果。
日拱一卒:40 系显卡启用 Cudnn GPU 加速生成
CuDNN 是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程,本文教你如何在 40 系显卡中开启 CuDNN 加速,预计提升 WebUI 30% 生成速度。
日拱一卒:SD 模型下载来源 & 大模型推荐
本篇教你如何找到自己想要的大模型以及推荐一些好的模型,大多数模型下载源都可以在 hugging face 以及 传说中的 C 站 civitai.com 上找到。
日拱一卒:Hires.fix 高分辨率修复
在 SD 中有几种可以放大图片提高画面分辨率的方法,文生图界面中的 Hires.fix 高清修复功能是我们最常用的一种。