目录 汉化预览 下载汉化插件一 下载汉化插件二 下载汉化插件三 开启汉化 汉化预览 在上一篇文章中,我们安装好了 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具 但是整个页面都是英文版的,对于英文不好的同学看起来可相当的不友好 那么有没有办法对这个软件进行汉化处理呢?当然是可以的 汉化结果 下载汉化插件一 这个软件的汉化,是通过汉化插件解决的,下载插件时一般都需要开启魔法上网,因为这些插件的源都不在墙内 这里我提供三种下载插件的方式,如果一种下载方式不行,可以看其他下载方式,总有一种方式…

目录 界面参数 采样器 文生图(txt2img) 图生图(img2img) 模型下载 界面参数 在使用 Stable Diffusion 开源 AI 绘画之前,需要了解一下绘画的界面和一些参数的意义 目前 AI 绘画对中文提示词的效果不好,尽量使用英文提示词 最主要一些参数如下: Prompt: 正向提示词,也就是 tag,提示词越多,AI 绘图结果会更加精准 Negative prompt: 反向提示词,也就是反向 tag Width / Height:要生成的图片尺寸.尺寸越大,越耗性能,耗…

目录 AI绘画 本地环境要求 下载 Stable Diffusion 运行启动 AI绘画 关于 AI 绘画最近有多火,既然你有缘能看到这篇文章,那么相信也不需要我过多赘述了吧? 随着 AI 绘画技术的发展,最新感到压力山大的应该属于那些设计师了吧,AI 不仅作图效率其高,而且画面超级逼真,甚至在很多细节处理方面都已经超过专业设计师的级别,是不是瞬间感觉自己的饭碗保不住了. 虽然很多人听说了这项技术,但是对于部署还是一知半解,到现在也只是只闻其声不见其物.这篇文章主要就是教大家如何部署最新版本的…

目录 图生图基本参数 图生图(img2img) 涂鸦绘制(Sketch) 局部绘制(Inpaint) 涂鸦蒙版(Inpaint sketch) 上传蒙版(Inpaint upload) 图生图基本参数 图生图功能主要包括六大类:图生图 / img2img.涂鸦绘制 / sketch.局部绘制 / inpaint.局部绘制之涂鸦蒙版 / inpaint sketch.局部绘制之上传蒙版 / inpaint upload.批量处理 / batch 而图生图的基本参数包括但不限于以下几种: Resiz…

目录 标签生成器 提示词自动补全 标签生成器 由于输入正向提示词 prompt 和反向提示词 negative prompt 都是使用英文,所以对学习母语的我们非常不友好 使用网址:https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 这个网址是为了让大家在使用 AI 绘画的时候更容易去生成想要的提示词,支持降权,加权等功能 项目已开源在 Github 上,开源网址:https://github.com/tinygeeker/ai-prompt-g…

一.前言二.Google Colab特征三.开始使用3.1在谷歌云盘上创建文件夹3.2创建Colaboratory3.3创建完成四.设置GPU运行五.运行.py文件5.1安装必要库5.2 挂载云端硬盘5.3 安装Keras5.4 Hello Mnist!一.前言不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂额. 近些天,谷歌推出了Google Colab(Colaboratory) 官方对其的说明是: Colaboratory 是一个研究项目,可免费使用. 划重点,最重要的特点是 免费GPU!免…

基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画 由于博主的电脑是为了敲代码考虑买的,所以专门买的高U低显,i9配核显,用Stable Diffusion进行AI绘画的话倒是专门有个CPU模式,不过安装过程经历了许多坎坷,特此记录一下 博主的环境是Windows 11附带的WSL2中安装的Ubuntu 20.04 LTS,安装的Stable Diffusion Docker版本为2.1.0 安装条件 安装Docker 安装DockerCompose 会Docker(博…

Diffusion相关技术最近也是非常火爆,看看招聘信息,岗位名称都由AI算法工程师变成了AIGC算法工程师,本周跟大家分享一些Diffusion算法相关的内容. Window10环境下,Stable Diffusion的本地部署与效果展示 我选用的版本是: 在Windows下安装部署,只需要: Install Python 3.10.6, checking "Add Python to PATH" Install git. Download the stable-diffusion-…

上周,Elixir 社区向大家宣布,Elixir 语言社区新增从 GPT2 到 Stable Diffusion 的一系列神经网络模型.这些模型得以实现归功于刚刚发布的 Bumblebee 库.Bumblebee 库是使用纯 Elixir 语言实现的 Hugging Face Transformers 库. 查看 Elixir 社区的发布文章:https://news.livebook.dev/announcing-bumblebee-gpt2-stable-diffusion-and-more…

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/392 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更…