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本帖被 论坛管理员 执行加亮操作(2023-06-15)
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本来不打算主题帖,看到AI挺热转载一篇 XAF*jevr E+xC1U
3 NwPC9!* ygn]f*;?kw 前言 vRn"0Mzl8 >;}q 本文使用软件为Bilibili社区核心贡献者秋叶大佬发布的整合包,跳过了绝大多数对网络、Python的前置知识要求。这让完全没有编程知识的人也能够从0开始学习使用Stable Diffusion,并且在几乎0调整的前提下就可以享受最新最核心的技术。可以说,从这一天开始,AI绘画,尤其是SD的普及,又得到了更进一步的推动。 _BP!{~&; 本文将基于最新的秋叶整合包,结合笔者整合的资源,为大家介绍最基础的概念和安装方式。 >p;cbp[ht 236,o
{9e -AcVVK& Stable Diffusion(SD)是什么 "ABg,^jf d"Aer Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型,它是一种潜在扩散模型,它由创业公司Stability AI与多个学术研究者和非营利组织合作开发。目前的SD的源代码和模型都已经开源,在Github上由AUTOMATIC1111维护了一个完整的项目,正在由全世界的开发者共同维护。由于完整版对网络有一些众所周知的需求,国内有多位开发者维护着一些不同版本的封装包。开源社区为SD的普及做出了难以磨灭的贡献。 WY 'QhieH SD最大的特征,就是由于其开源的特性,可以在电脑本地上离线运行。可以在大多数配备至少8GB显存的适度GPU的消费级硬件上运行。笔者推荐显存线是12G。 6o4Bf| E] 由于AI训练和产出的本质是软硬件结合了的深度学习原理,因此常常会用到英伟达公司的显卡,以及相关的诸如CUDA、CUDNN,乃至python相关的深度学习组件如xformer、pytorch等,学习AI想要进阶的话非常容易碰到这些需要大量额外学习编程知识的内容,所以非常容易让小伙伴们感到困难。 G34fxhh 本文以及秋叶包都不会涉及到这些内容,会比原版相对来说容易理解,也容易部署得多得多得多。 "{F e >wOqV!0< EmO{lCENk SD基本概念 N,M[Opm ]= nM|e 大模型:用素材+SD低模(如SD1.5/SD1.4/SD2.1),深度学习之后炼制出的大模型,可以直接用来生图。大模型决定了最终出图的大方向,可以说是一切的底料。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。 E+$%88 VAE:类似滤镜,是对大模型的补充,稳定画面的色彩范围。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。 |}Wm,J LoRA:模型插件,是在基于某个大模型的基础上,深度学习之后炼制出的小模型。需要搭配大模型使用,可以在中小范围内影响出图的风格,或是增加大模型所没有的东西。炼制的时候如果基于SD底模,在不同大模型之间更换使用时的通用性会较好。但如果基于特定的大模型,可能会在和该大模型配合时得到针对性的极佳效果。 ./#F,^F2 ControlNet:神级插件,让SD有了眼睛,能够基于现有图片得到诸如线条或景深的信息,再反推用于处理图片。 qZz?i Stable Diffusion Web-UI(SD-WEBUI):开源大神AUTOMATIC1111基于Stability AI算法制作的开源软件,能够展开浏览器,用图形界面操控SD。 -SGoE= 秋叶包:中国大神秋叶开发的整合包。由于WEBUI本身基于GitHub的特性,绝大多数时候的部署都需要极高的网络需求,以及Python环境的需求。使用秋叶整合包,内置了和电脑本身系统隔离的Python环境,以及内置了Git,不需要了解这两个软件就可以运行。可以几乎忽视这样的门槛,让更多人能够享受AI出图。 7g&"clRGO WQ>y;fi5/{ 软件部署 N=[# "4I ?1kXV n$ 软件下载 S%t*! 可以下载笔者整合的资源包。 &W@#pG 下载.txt (1 K) 下载次数:8 ^< |