长度差异：分词后实际输出与生成输出的长度差 Architecture 通过强化学习（reinforcement learning）来优化这个...
保存了所有的结果，包括最终结果和迭代过程的中间结果# 可以通过操作DocumentArray对象对生成的图像做后处理，保存或者分析da = module.generate_image(text_prompts=text_prompts, output_dir='./disco_diffusion_clip_vitb32_out/')# 手动将最终生成的图像保存到指定路径da[0].save_uri_to_file('disco...
提示词参考如下: masterpiece,best quality,Digital Art Concept,High detail,4k,Industrial Design,(magnificent_architecture:1.3),(house:1.3),beautiful background,Futurism,Seby Punk,Studio Lighting,Concept Art,Assembly,Fantasy Engine,Octane Rendering,Architectural Visualization,Architectural Rendering,surrealism,16k...
绝大多数的Stable Diffusion用户都没有完全掌握Negative Prompt的使用方法,导致生成效果参差不齐,离心目中的完美画作差之毫厘。 在这篇文章里,我将全方位揭开Negative Prompt的神秘面纱,和你一起探索这项Stable Diffusion独特而强大的功能。你将学习到Negative Prompt的诸多用途,比如控制风格、提升质量、过滤内容等等。我...
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"device = "cuda"pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)pipe = pipe.to(device)显示根据文本生成图像 %%time#Provide the Keywords prompts = [ "a couple holding hands with plants growing out of their heads,...
Stable Diffusion插件有哪些功能? 如何安装Stable Diffusion插件? 1.是什么 所谓的插件是通过下载集成的方式,使得SD在绘画过程中通过API的调用在参数内通过页面设置达到二次渲染出图的过程 2.怎么玩 复制到从网址安装 点击安装即可 安装完重启生效 升级版本 3.在哪下 https://gitcode.net/rubble7343/sd-webui-exte...
Needle福利系列介绍,这次的Stable Diffusion 分享分为三篇:第一篇 关于模型差异、安装、目前一些工作流,景观建筑ai出图训练出的模型分享。第二篇介绍两个插件的组合使用(comfy ui and control net),快速可视化生成流程,在sd的出图流程更贴近景观,建筑的空间和样式的高阶运用。第三篇则是通过target的训练集训练图片...
Stable Diffusion WebUI 是AUTOMATIC1111为 Stable Diffusion 开发的一套 UI 操作界面,大幅度降低了 Stable Diffusion 的使用门槛,让用户甚至可以不用写代码就能够实现模型的推理、训练等操作。 传送门:Git 启动器是什么? 启动器是秋葉 aaaki团推开发的用来启动 Stable Diffusion WebUI 的启动工具。不仅能够实现一键启...
model_id="CompVis/stable-diffusion-v1-4"device="cuda"pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)pipe=pipe.to(device) 显示根据文本生成图像 %%time#ProvidetheKeywordsprompts= ["a couple holding hands with plants growing out of their heads, growth of a couple...
Stable Diffusion 3 introduces a new architecture known as the Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT). This architecture employs separate sets of weights for image and language representations, enhancing the model's ability to understand and generate text-based prompts. By using distinct pathways for ...