Naive模型是一个轻量级的svc模型,可以作为浅扩散的前级,训练方式与扩散模型一致,示例配置文件在configs/config_naive.yaml。其所需的预处理和扩散模型是一样的。 python train.py -c configs/config_naive.yaml 推理时使用-nmodel指向模型文件以使用,此时必须要浅扩散深度-kstep。
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一些怪东西…摆烂人是不会有视频的.jpg———原曲:HoneyWorks - 可愛くてごめん feat. ちゅーたん(CV:早見沙織)项目地址:https://github.com/CNChTu/Diffusion-SVC数据集来源:古川慎训练/推理:Aspirina声明:此AI训练模型
星穹铁道1.2 全角色so-vits-svc + Diffusion-SVC模型(暂时停更) 项目地址:https://github.com/CNChTu/Diffusion-SVC 根据so-vits-svc仓库开源许可证规定,不做宣传 临时模型,只有中文 https://huggingface.co/OOPPEENN/Model/tree/main/so-vits-svc/SR_CN_1.2 本文禁止转载或摘编 本文为我原创 AI 模型发布...
Grad-TTS的核心思想:把diffusion当做一个postnet(或者Plug-In)用于特征增强。因此,它可以是一种通用模块应用于任何网络中,典型的作为FastSpeech2的后处理模块。这里,作者以VITS的SVC场景为例,提供Grad-TTS融合进VITS的思想和代码。 思想:1,训练原始VITS模型具体实现,略~~~2,训练插件Diffusion模型1)冻结原始VITS模型所...
@svc.api(input=Multipart(img=Image(), data=JSON()), output=Image()) def img2img(img, data): return stable_diffusion_runner.img2img.run(img, data) StableDiffusionRunnable的代码是我们模型推理的核心逻辑,它负责调用txt2img_pipe和img2img_pipe这两个模型接口函数以及处理吊用的各种参数。StableDiffu...
kubectl create -f stable-diffusion-svc.yaml stable-diffusion-svc.yaml的內容樣本如下,可以建立一個公網類型、按使用流量計費的負載平衡服務(LoadBalancer Service),Service對外公開8888連接埠,可以將流量轉寄到帶有app: stable-diffusion的Label的Pod(即Stable Diffusion應用Pod)的8888連接埠。
bentoml serve service:svc--production An HTTP server with/txt2imgendpoint that accept a JSON dictionary should be up at port 3000. Go tohttp://127.0.0.1:3000in your web browser to access the Swagger UI. Or you can test the text-to-image generation using curl and write the returned imag...
# 查看pod状态，等待pod runningkubectl get po |grep stable-diffusion# 查看CLB IPkubectl get svc stable-diffusionNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEstable-diffusion LoadBalancer 192.168.x.x xx.xx.xx.xxx 7860:32320/TCP 12m 在浏览器中访问上一步获取到的 ...
# 查看pod状态,等待pod runningkubectlgetpo |grep stable-diffusion# 查看CLB IPkubectlgetsvc stable-diffusion NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IPPORT(S) AGE stable-diffusion LoadBalancer 192.168.x.x xx.xx.xx.xxx 7860:32320/TCP 12m 在浏览器中访问上一步获取到的http://xxx.xxx.xxx.xxx:7860,即可看...