浏览到Hugging Face网页上的Stable Diffusion检查点文件。点击下载链接,保存768-v-ema.ckpt文件。这是一个巨大的文件,所以在下载时要有耐心。文件下载完毕后,浏览到以下位置:C:\stable-diffusion-webui-master\models\Stable-diffusion(假设你把这个文件夹复制到你的C:驱动器的根部)。在这个文件夹中,有一个名为Put...
Stability Al改进了Latent diffusion,新模型叫做 Stable Diffusion。改进点包括: 训练数据:Latent diffusion是采用laion-400M数据训练的,而Stable diffusion是在laion-2B.en数据集上训练的,明显后者用了更多的训练数据,而且后者也采用了数据筛选来提升数据质量,比如去掉有水印的图像以及选择美学评分较高的图像 text-encod...
1、选择stable diffusion模型 2、输入正/反提示词 3、点击Generate 如下图所示：这里再和大家说明一下这些图片生成的的位置：C:/Users/用户/AppData/Local/Temp。免得时间长了，存储被过度占用。贴几张生成的大图养养眼：5 Stable Diffusion各个组件及模型知识 Stable Diffusion中的模型检查点(Model CheckPoint) 和 ...
MochiDiffusion (Mac 版)[18]:在 Mac 上原生运行 Stable Diffusion Diffusers (Mac 版)[19]:集成了 Core ML 的 Stable Diffusion 简单应用 在新版 Mac (M1,M2 芯片)上,Draw Things 和 MochiDiffusion 都可以启用 CoreML(机器学习) 来加速图片生成。但它们和Stable Diffusion web UI相比,功能上还是差了一些(...
Image count: You can generate anywhere between one and ten images for each prompt. Under Advanced, you get four other options: Prompt strength: This controls how strongly Stable Diffusion weights your prompt when it's generating images. It's a number between 1 and 30 (the default appears ...
使用Stable Diffusion 生成图像有两种方式:无条件和有条件。 无条件图像生成:可以从噪声种生成新的图像而不需要任何条件(例如提示文本或其他图像)。模型在训练之后可以生成新的随机图片。相关详细信息,请查看此使用蝴蝶图像训练模型的示例。 训练集 生成的图像 ...
在浏览器上找到该工具，打开网站后在输入框中输入所需生成的画面的关键词以及详细描述，点击【Generate image】就可以得到生成的图片了。看到这里，或许还有人也在寻求是否有其他的方法可以做到stable diffusion这款工具一样的效果，下面就顺便为大家解答一下这个疑惑，给各位介绍另外两个方法，请接着往下看：方法一：...
The first step in using Stable Diffusion to generate AI images is to: Generate an image sample and embeddings with random noise. Use the ONNX Runtime Extensions CLIP text tokenizer and CLIP embedding ONNX model to convert the user prompt into text embeddings. ...
# 生成图像, 默认会在disco_diffusion_clip_vitb32_out目录保存图像# 返回的da是一个DocumentArray对象，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_...
4. 调用Stable Diffusion API并获取结果 使用定义的参数和API密钥,构建请求URL并发送GET请求: url = f'https://api.diffusion.ai/v1/generate?api-key={api_key}&width={image_width}&height={image_height}&seed={seed}&num_iterations={num_iterations}' response = requests.get(url) response.raise_for...