Size AI resim webui'den bahsedeceğim (kararlı diffess)

 

Bugün size AI ile resmi ücretsiz çizen siteye rehberlik edeceğim!
Gerçekten kolay bir resim çizebilirsiniz!

WebUI (kararlı diffess)

22 Ağustos 2022'de yayınlanan istikrar AI, metni bir görüntüye dönüştüren bir AI modelidir. Bu model açık kaynak lisansı olarak dağıtılır ve çeşitli kullanıcıların serbestçe kullanmasına izin verir. Metni girdiğinizde, stabilite AI bu metne dayanan yüksek kaliteli bir görüntü oluşturur.

İnternet adresi :
https://stable.ai/


karakteristik:
Kararlı difüzyon, Münih, Almanya'daki Münih Üniversitesi'ndeki Makine Vision & Learning Group (Compvis) laboratuvarının "Yüksek Çözünürlüklü Görüntü Sentez Araştırması" na dayanan derin bir öğrenim yapay zeka modelidir. İstikrar AI ve pist ML desteği ile geliştirilmiştir.

Stribity AI, Emad Mostaque adlı bir İngiliz şirketidir ve istikrarlı diffess için bilgi işlem kaynakları sağlar ve bir LAION-5B veritabanı öğrenmenizi sağlar. Dall-e 2 veya imagen gibi görüntüden metin modellerinden farklı olarak, bu model, bilgisayar kaynaklarını büyük ölçüde azaltarak 4GB veya daha az vram'lu bilgisayarlarda da kullanılabilir.

Buna ek olarak, pahalı olsa bile, açık kaynağa açıktır ve genel halk tarafından kullanılabilir. Bu, AI boyama yaşını açtı ve modele dayalı AI görüntü hizmeti işlevi artmaya devam ediyor.

Bir poz vermek için -in "Controlnet" i kullanabilirsiniz. Ek olarak, OpenPose'dan türetilen Canny modeli gibi çeşitli ControlNet yardımcı modelleri kullanılarak, çizgi seviyesinin taslağına yardımcı olmak için vücut alanının ürünlerini ayarlar.

Kararlı fark esas olarak üç yapay sinir ağından oluşur: klip, unet ve vae (vae). Kullanıcı metne girdiğinde, metin kodlayıcısı klip, metni Unet'in anlayabileceği jetona dönüştürür. Unet, jetonlara dayalı rastgele oluşturulan gürültüyü kaldırarak bir görüntü oluşturur. Dinoleştirme işleminin tekrarlanması doğru bir görüntü oluşturur ve VAE bu görüntüleri piksellere dönüştürmede rol oynar.

Geleneksel difüzyon olasılığı görüntü oluşturma modelinden farklı olarak, kararlı diffess, çözünürlük arttıkça kaynak tüketiminin arttığı sorunu çözmek için Otto Incoder'ı tanıttı. Bu, tüm görüntünün değil, küçük bir potansiyel alanda gürültüyü manipüle ederek ve birçok bilgi işlem kaynağı gerektirmeyerek nispeten büyük bir çözünürlüklü görüntü oluşturmanıza olanak tanır. Bu nedenle, istikrarlı fark, genel varsayımlarda kullanılan grafik kartlarının kaynağı olarak kullanılabilir.


Lisans:
Kararlı AI, yeni makine öğrenimi için açık kaynaklı bir lisans [4] getirdi. Bu lisans, normal açık kaynak lisansından farklı bir özelliğe sahiptir. Stable Diffess kullanarak bir hizmet sunarsanız, kullanıcının bu lisansa açıkça uyması gerekir. Buna ek olarak, modeli pim ayarlarken, yalnızca lisanda belirtilen özel kullanım için kullanılmalı ve başka amaçlar için kullanılmamalıdır.

Nasıl kullanılır :
Kararlı fark kullanılarak çeşitli açık kaynaklı projeler geliştirilmiştir. Aşağıda her projenin bir açıklaması:

1. Kararlı Diffess Web kullanıcı arayüzü: Kararlı difüzyon modelini kullanmayı kolaylaştırmak için web tabanlı bir kullanıcı arayüzü sağlayan bir proje. Geliştiriciler, kararlı difüzyonun ön uç fonksiyonuna ek olarak GFPGAN düzeltmesi, ESRgan yükseltme ve metin ters çevirme gibi çeşitli özellikleri güncellemeye ve eklemeye devam eder.

2. Orijinal yazar: Compvis tarafından yayınlanan orijinal proje. Kullanılabilirlik sınırlıdır, bu nedenle referans amacıyla kullanılabilir.

3. Difüzörler: Bu, ünlü bir makine öğrenme çerçevesi sağlayıcısı olan Hanging Face tarafından sağlanan yeni difüzyon modeli için bir çerçevedir. Kararlı difüzyonun finetuneng'ini kolayca yapmanın bir yolunu sağlar. Ayrıca transformatörler veya veri kümeleri gibi çerçeveler içerir.

4. Diffessbee: Kararlı farkı doğrudan Mac uygulamasıyla çalıştırabilirsiniz. Metin ve görüntüler girmek ve aynı zamanda -boyama ve karakol işlevlerini desteklemek mümkündür. Apple Silikon sürümü Apple Silikon içinde bir sinir motoru kullanır ve HQ sürümü kaliteyi artırmak için GPU'yu kullanır, ancak hız yavaştır. Ayrıca Intel Mac'i destekler ve gelecekte Windows'u destekleyecektir.

5. Bir şeyler çizin: İOS, iPados ve macOS için uygulamalarla kararlı difcess çalıştırabilirsiniz. Üç modu destekler: CPU + GPU, CPU + nöral motor, CPU + GPU + Nöral Motor (ALL). Kontrol noktası, Lora, metin ters çevirme vb. Kullanabilirsiniz ve WebUI'ye benzer bir özellik sunar. Genişleme işlevi desteklenmez ve bellek kapasitesi kısıtlamaları nedeniyle, uygulama genellikle hem eski hem de yeni cihazlarda belirli bir çözünürlükten daha fazla çalışırsa bellek eksikliği nedeniyle sona erebilir.

6. Rifüzyon: Bu, spektrogramı kullanarak AI kompozisyonuna uygulanmanın bir örneğidir.

7. AI Image Galerisi İçinde Bulun: Civitai'nin hizmetini kullanarak AI görüntüleri oluşturabilen özel bir galeri açtık.

Yukarıdaki projeler, çeşitli işlevlerde ve ortamlarda AI görüntüleri oluşturmak için kararlı difüzyonu kullanır.