Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

stablediffusion和midjourney有啥关系

Answer

Stable Diffusion 和 Midjourney 是 AI 绘画领域的两个重要模型,它们有以下关系和区别:

  • 关系:都是用于 AI 绘画的工具。
  • 区别:
    • Stable Diffusion 是完全开源的项目,包括模型、代码、训练数据、论文、生态等全部开源,能快速构建强大繁荣的上下游生态,吸引了众多 AI 绘画爱好者加入,推动 AIGC 领域的发展。但它需要较好的电脑配置,尤其是显卡。
    • Midjourney 操作简单方便,创作内容丰富,但需要科学上网并且付费,每月使用费大概在 200 多元。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

Stable Diffusion(简称SD)是AI绘画领域的一个核心模型,能够进行文生图(txt2img)和图生图(img2img)等图像生成任务。与Midjourney不同的是,Stable Diffusion是一个完全开源的项目(模型、代码、训练数据、论文、生态等全部开源),这使得其能快速构建强大繁荣的上下游生态(AI绘画社区、基于SD的自训练AI绘画模型、丰富的辅助AI绘画工具与插件等),并且吸引了越来越多的AI绘画爱好者加入其中,与AI行业从业者一起推动AIGC领域的发展与普惠。也正是Stable Diffusion的开源属性、繁荣的上下游生态以及各行各业AI绘画爱好者的参与,使得AI绘画火爆出圈,让AI绘画的影响触达到了全球各行各业人们的生活中。可以说,AI绘画的ToC普惠在AIGC时代的早期就已经显现,这是之前的传统深度学习时代从未有过的。而ToC普惠也是最让Rocky兴奋的AIGC属性,让Rocky相信未来的十五年会是像移动互联网时代那样,充满科技变革与机会的时代。Rocky从传统深度学习时代走来,与图像分类领域的ResNet系列、图像分割领域的U-Net系列以及目标检测领域的YOLO系列模型打过多年交道,Rocky相信Stable Diffusion是AI绘画领域的“YOLO”。Stable Diffusion生成图片示例

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

1.Stable Diffusion,它是开源的,你可以在任何高端计算机运行。开始需要付出努力,因为你必须学会正确制作提示,但一旦你做到了,它可以产生很好的结果。它特别适合将AI与来自其他源的图像结合在一起。[如果你走这条路,这里有一个很好的Stable Diffusion指南(请务必阅读第1部分和第2部分)。](https://www.jonstokes.com/p/stable-diffusion-20-and-21-an-overview)2.DALL-E,来自OpenAI,已纳入Bing(您必须使用创意模式)和Bing图像创建器。这个系统很可靠,但比Midjourney差。3.Midjourney,这是2023年中期最好的系统。它的学习曲线最低:只需键入“thing-you-want-to-see --v 5.2”(末尾的--v 5.2很重要,它使用最新的模型),你就会得到一个很好的结果。Midjourney需要Discord。这是[使用Discord的指南](https://www.pcworld.com/article/540080/how-to-use-discord-a-beginners-guide.html)。4.Adobe Firefly内置在各种Adobe产品中,但在质量方面落后于DALL-E和Midjourney。然而,虽然其他两个模型还不清楚他们用于训练人工智能的源图像,但Adobe宣布它只使用它有权使用的图像。以下是它们的比较(每张图像都有模型标记):

【SD】软件原理傻瓜级理解

目前市面上主流的AI绘图软件有两个:Stable Diffusion和Midjourney。Stable Diffusion的优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,缺点是需要比较好的电脑配置,尤其是显卡;Midjourney的优势是操作简单方便,创作内容相当丰富,但是需要科学上网并且付费,目前的使用费大概在每月200多元左右。如果可以融入工作流,这个月费也不算高,毕竟它带来的效率是惊人的,当然前期想要了解玩一玩的,可以试试Stable Diffusion,关于具体的安装方法可以去看看B站的【秋葉aaaki】这个Up主的视频。很多还没有接触过AI绘画的朋友会觉得这个东西很神秘,哪怕装好了软件也会看着一堆英文和参数而一头雾水。今天我就用最傻瓜的方式来讲述一下Stable Diffusion的工作原理和基本功能。

Others are asking
给我5个midjourney确保场景一致性的Sample提示词
以下是 5 个 Midjourney 确保场景一致性的 Sample 提示词: 1. Scifi movie scene. In the silverwhite space environment, from the overtheshoulder lens on the right side of the man with short hair and navy blue jumpsuit, a transparent virtual screen appeared on the wall in front of him. Behind there is the silhouette of another female employee with long blue hair, operating another screen. Rendered in a C4D style inspired by Unreal Engine, with high resolution and rich detail. sref url cref url ar 16:9 style raw sw 30 cw 100 2. In a magical forest, a fairy with colorful wings is sitting on a huge mushroom. The sunlight filters through the leaves, creating dappled patterns on the ground. cref https://my.image.host/fairy.jpg s 800 3. On a sandy beach at sunset, a couple is walking hand in hand, leaving footprints in the sand. The ocean waves crash gently in the background. cref https://my.image.host/couple.jpg ar 9:16 4. In a medieval castle courtyard, a knight in shining armor is training with a sword. The flags are fluttering in the wind. cref https://my.image.host/knight.jpg s 700 5. At a busy city street corner, a street musician is playing a guitar, surrounded by a crowd of people. The buildings are towering in the background. cref https://my.image.host/musician.jpg ar 4:3
2025-02-14
MidJourney
以下是关于 Midjourney 的相关信息: 隐私政策: 适用于 Midjourney,Inc.、Midjourney.com 网站和 Midjourney 图像生成平台的服务。 个人数据指与个人相关、可用于识别个人身份的任何信息。 适用性包括通过服务、训练算法、网站及第三方来源收集的数据,但不适用于 Midjourney 员工等的个人数据。 可能会更新政策,用户应定期查看,不接受更改应停止互动。 定义了“您”和“使用数据”等概念。 收集的数据类型包括个人数据。 图像提示: 可将图像 URL 添加到提示中,通过/imagine 输入,可拖入或粘贴图片链接。 使用 Midjourney Bot 私信上传图像可防止被其他用户看到,除非用户有隐身模式,否则图像提示在网站上可见。 给出了起始图像、中途模型版本 4 和 5 等的例子,以及纵横比提示。 社区准则: Midjourney 是默认开放的社区。 要友善尊重彼此和员工,禁止不尊重、攻击性或辱骂性内容,禁止成人和血腥内容。 未经许可不得公开转发他人创作,分享时要小心。 违反规则可能导致服务被禁止,规则适用于所有内容。
2025-02-13
Midjourney怎么用
以下是关于 Midjourney 的使用方法: 使用 Vary Region 编辑器选择并重新生成放大图像的特定部分: 1. 生成图像:使用命令 /imagine 创建图像。 2. 升级图像:使用 U 按钮放大所选图像。 3. 选择不同区域:点击🖌️Vary按钮,打开编辑界面。 选择编辑器左下角的手绘或矩形选择工具。 选择要重新生成的图像区域。注意选择的大小会影响结果,更大的选择会为 Midjourney 机器人提供更多空间生成新的创意细节,较小的选择则导致更小、更微妙的变化。无法编辑现有选择,但可以使用右上角的撤消按钮撤消多个步骤。 4. 提交您的工作:单击 Submit→按钮将请求发送到 Midjourney Bot。 5. 查看结果:Midjourney 机器人将处理作业并在选择的区域内生成新的变化图像网格。 喂图: 意义:从第一张起,可反复上传优化图片,来达到自己想要的图片。 喂图过程: 1. 上传单张或者一组(4 到 5 张,目前没有限制多少张,但一般 4 张刚刚好,太多会给 AI 带来困扰)到 Midjourney 输入框里,上传有两种方法: 点击输入框前方的加号上传。 鼠标选择图片或一组拖到软件里,回车,点击上传后的图片,在左下角“在浏览器打开链接“打开后复制浏览器上的链接,返回主界面,在输入框里“/imagine:粘贴刚才复制的链接+您所描述的关键词。 常见问题: 1. 小白新手找不到输入框频道。 答:找到 Midjourney 白色图标,点击进去,找带数字结尾的频道,或者在自己社区里添加 Midjourney 机器人。 Seed 种子: Midjourney 机器人使用种子号来创建视觉噪声场(例如电视静电),作为生成初始图像网格的起点。seed 接受 0–4294967295 的整数。seed 值仅影响初始图像网格。使用不同模型版本的相同 seed 值,生成的图像效果不同。 种子参数: 如果未指定种子,Midjourney 将使用随机生成的种子编号,每次使用提示时都会生成多种选项。 查找工作的种子号: 1. 通过对作业使用✉️信封表情符号进行反应。 2. 使用 Show 命令恢复旧作业,复制作业 ID 并使用/show<Job ID>命令来恢复作业,然后使用✉️信封表情符号对新生成的作业做出反应。 更改种子数量:添加seed<value>到提示的末尾。
2025-02-12
midjourney
以下是关于 Midjourney 的相关信息: 隐私政策: 适用于 Midjourney,Inc.、Midjourney.com 网站和 Midjourney 图像生成平台的服务。 个人数据指与个人相关、可用于识别个人身份的信息。 适用性包括通过服务、训练机器学习算法、网站及第三方来源收集的数据,但不适用于 Midjourney 员工等的个人数据。 可能会更新政策,用户应定期查看,不接受更改应停止互动。 定义了“您”和“使用数据”等概念。 收集的数据类型包括个人数据。 图像提示: 可将图像 URL 添加到提示中,通过/imagine 输入,可拖入或粘贴图片链接。 使用 Midjourney Bot 在私信中上传图像可防止被其他用户看到,除非用户有隐身模式,否则图像提示在网站上可见。 给出了起始图像、中途模型版本 4 和 5 等的例子,以及纵横比提示。 社区准则: Midjourney 是默认开放的社区。 要友善尊重彼此和员工,禁止不尊重、攻击性或辱骂性内容,禁止成人和血腥内容。 未经许可不得公开转发他人创作,分享时要小心。 违反规则可能导致服务被禁止,规则适用于所有内容。
2025-02-08
如何访问midjourney社区
要访问 Midjourney 社区,您可以按照以下步骤进行: 1. 拥有一个 Discord 账号:如果没有,可参考进行验证。 2. 订阅 Midjourney 计划:访问了解有关定价和各层可用功能的信息。 3. 加入 Midjourney 服务器: 打开 Discord 并找到左侧边栏上的服务器列表。 按服务器列表底部的“+”按钮。 在弹出窗口中,单击“Join a Server”按钮。 粘贴或输入以下 URL:。 4. 转到任何“General”或“Newbie”频道:加入 Midjourney 服务器后,您会在侧边栏中看到列出的几个频道。 此外,您的 Midjourney 订阅使您可以访问 Niji 社区。要为 Niji 模型版本创建风格调谐器或代码,请加入并以与 Midjourney Bot 交互的方式与 Niji 机器人交互。
2025-01-14
midjourney 教程
以下是关于 Midjourney 的一些教程: 1. 利用一致性 MJ 出海马体写真: 超低学习成本,会用任意手机修图软件即可。 得益于 cref,能迅速达成角色一致性目的,无需 Lora。cref 代表 character reference(角色参考),cw 代表 character weight(参考权重),默认为 100,会参考角色的人脸和服装特点。若只想关注人脸,可调低到 0。 风格复制和服装替换,用提示词(prompt)和 sref,默认值 100,越高越接近参考图像的风格。 用 /describe 指令反推海马体的提示词,配合 sref复制图像风格。回车前检查提示词,避免出现和 sref 风格差异过大的 prompt,也可增加有用的 prompt。 对最满意的图进行 Upscale,解决“形似而神不似”的问题,即 MJ 直出和原人物在五官等地方的细微差距。 2. 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion: 用 Midjourney 生成线稿,PS 修正错误,再用 ControlNet 控制,Stable Diffusion 上色,多套 AI 组合提高出图质量和效率。 例如生成可爱猫卡通 IP 角色的线稿,mj 关键词:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive。 3. 小白 30min 加入离谱村: 选工具,如 SD 或 Midjourney。 抄 prompt,从教程和导航中找喜欢的风格,摘取提示词。 找 ChatGPT 改写提示词。 把提示词喂给 Midjourney 机器人,初学者可多按 VU 让其自由修改,先弄出满意的图,如 V1V4 基于某图修改出 4 张,U1U4 选定某图细节调整。
2025-01-08
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议: 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括: 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除,导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下: 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion,然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接:ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
stablediffusion学习
以下是关于系统学习 Stable Diffusion(SD)的相关内容: 学习 SD 的提示词: 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程,需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下: 1. 学习基本概念:了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构,理解提示词如何影响生成结果,掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程:通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南,研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例:熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念,研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧:学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果,掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧,了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈:使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像,对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训,在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库:根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库,将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿:关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享,及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 学习 SD 的 Web UI: 学习 Stable Diffusion Web UI 可以按照以下步骤进行: 1. 安装必要的软件环境:安装 Git 用于克隆源代码,安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项,安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码:打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本:进入 stablediffusionwebui 目录,运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境,等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面:复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作:了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等,尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响,学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能:了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等,学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件,掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 通过这些步骤,相信您可以快速上手 Stable Diffusion Web UI,开始探索 AI 绘画的乐趣。后续还可以深入学习 Stable Diffusion 的原理,以及在不同场景中的应用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-16
StableDiffusion 云服务
以下是关于 StableDiffusion 云服务的相关信息: 如果您的电脑配置较低,也可以通过云平台畅玩 StableDiffusion 并生成好看的图片。这里推荐使用“青椒云”,您可以点击以下链接下载:http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY 。 云平台的使用方法如下: 1. 点击上述链接,注册账号。 2. 下载并安装后,登录注册好的账户。 3. 点击右上角的个人中心进行实名认证。 4. 实名认证后回到主界面,点击新增云桌面。想玩 StableDiffusion 可以选“AIGC 尝鲜”,新注册一般会有优惠券,可免费试用。大多数云平台每小时费用约 2 3 元。 5. 在新弹出的框框中点击“开机”按钮,稍等之后点击“进入桌面”。进入桌面后弹出的全部框框可直接关掉。 6. 点击新打开桌面的“此电脑”,在 C 盘里找到 SD 的根目录,点击“A 启动器.exe”。 7. 点击右下角的“一键启动”即可进入 SD。 8. 用完云平台记得关机,否则会持续计费。 另外,SD 是 Stable Diffusion 的简称,它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,主要用于根据文本描述产生详细图像。其代码模型权重已公开发布,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 如果您要在本地安装部署 ComfyUI 副本,电脑硬件要求如下: 1. 系统:Windows 7 以上。 2. 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够空间,最低 100G 起步(包括模型)。 同时,您需要依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。具体下载地址如下: 1. Python:https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 2. VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。 3. Git:https://gitscm.com/download/win 。 4. 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。
2024-11-23
stablediffusion在线webui如何开发
开发 Stable Diffusion 在线 Web UI 可以按照以下步骤进行: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录,运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 在完成了依赖库和 repositories 插件的安装后,还需要进行以下配置: 将 Stable Diffusion 模型放到/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion/路径下。然后到/stablediffusionwebui/路径下,运行 launch.py 即可。运行完成后,将命令行中出现的输入到本地网页中,即可打开 Stable Diffusion WebUI 可视化界面。进入界面后,在红色框中选择 SD 模型,在黄色框中输入 Prompt 和负向提示词,在绿色框中设置生成的图像分辨率(推荐设置成 768x768),然后点击 Generate 按钮进行 AI 绘画。生成的图像会展示在界面右下角,并保存到/stablediffusionwebui/outputs/txt2imgimages/路径下。 如果选用 Stable Diffusion 作为 AIGC 后台,需要注意: DallE 缺乏室内设计能力,MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘,Stable Diffusion 出图成功率较低,但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。安装 Stable Diffusion WEB UI 后,修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数,让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。代码如下: @echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=xformers nohalfvae listen api git pull call webui.bat 让 Stable Diffusion 具有 AI 室内设计能力的步骤: 1. 下载室内设计模型(checkpoint 类型),放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面。 2. 安装 controlnet 插件,使用 MLSD 插件,实现空间学习。 通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台的具体代码在前端开发详细展开,API 参考文档可选读。
2024-11-01
stablediffusion3.5最新资讯
以下是关于 Stable Diffusion 3.5 的最新资讯: Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3.5,其中 8B 的 Large 和 Turbo 已经开放,2B 的 Medium 会在 10 月 29 日发布。 ComfyUI 官方提供了示例工作流,尤其对于 RAM 低于 32GB 的用户,comfyanonymous 制作了额外的 scaled fp8 clip。 如何使用:https://blog.comfy.org/sd35comfyui/ 工作流:https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/tree/main scaled fp8 clip:https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/blob/main/sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors 10 月 29 日将公开发布 Stable Diffusion 3.5 Medium。不久之后,ControlNets 也将推出,为各种专业用例提供先进的控制功能。 Stability AI 社区许可证关键组成部分: 免费用于非商业用途:个人和组织可以免费将该模型用于非商业用途,包括科学研究。 免费用于商业用途(年收入高达 100 万美元):初创公司、中小型企业和创作者可以免费将该模型用于商业目的,只要其年总收入低于 100 万美元。 输出的所有权:保留所生成媒体的所有权,不受限制性许可影响。 对于年收入超过 100 万美元的组织,请在此处联系咨询企业许可证:https://stability.ai/enterprise 访问模型的更多方式: 稳定性 AI API:https://platform.stability.ai/docs/apireferencetag/Generate/paths/~1v2beta~1stableimage~1generate~1sd3/post Replicate 复制:https://replicate.com/stabilityai/stablediffusion3.5large ComfyUI 舒适用户界面:http://blog.comfy.org/sd35comfyui/ DeepInfra 深基础设施 Stability AI 相信安全、负责任的人工智能实践,并采取审慎措施确保诚信从开发的早期阶段开始。这意味着已经并将继续采取合理的措施来防止不良行为者滥用 Stable Diffusion 3.5。有关安全方法的更多信息,请访问稳定安全页面:https://stability.ai/safety
2024-10-23
请用StableDiffusion生成一幅画,钻井现场,旁边的风景很优美,以柳江盆地的地形和风景为主
很抱歉,目前我无法直接使用 StableDiffusion 为您生成这幅画。但您可以通过以下步骤来实现: 1. 准备好 StableDiffusion 软件,并确保您的计算机满足其运行要求。 2. 了解 StableDiffusion 的相关设置和参数调整方法。 3. 在输入描述中详细准确地描述您想要的画面,如“钻井现场,旁边的风景很优美,以柳江盆地的地形和风景为主”,同时可以补充更多细节,比如光线、色彩、物体的具体特征等,以获得更符合您期望的结果。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-09-03
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中,需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如,像 PIKA1.0 这样的模型,在文生图和文生视频方面表现出色,其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人,能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时,未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力,这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外,一些新的模型和技术不断涌现,如 o1 推理模型,其在给出最终结果前会反复推演和验证,以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能,能够生成 1 分钟长度的视频,并支持多种形式的转换,提升了多媒体创作的灵活性。 总之,电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。
2025-02-17
AGI和AIGC是啥关系,分别是什么的缩写
AGI 指通用人工智能,是一种能够像人类一样执行各种智能任务的人工智能。 AIGC 是人工智能生成内容的缩写,在公众传播层面,最初指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,包括文字生成(如使用 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等)、图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等)、视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等)。 AIGC、UGC(用户生成内容)和 PGC(专业人士或机构生成内容)都是内容生成的不同方式。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布自己的内容,内容丰富多样,反映用户真实想法和创意,适用于互动性强的平台。PGC 由专业团队或机构根据特定标准和流程创作高质量内容,适用于需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景。
2025-02-13
关于AI与人类的关系,请说一些金句
以下是一些关于 AI 与人类关系的金句: 1. 未来拓展人类智力和能力的新型人工智能交互和协作方式是非常有前景的。我们期待创造性地利用人工智能技术来支持人类代理和创造力,增强和扩展人类能力,以实现创新和职业转型的丰富机会。 2. 一些社会角色可能会面临因 AI 的崛起而变得不那么有价值或过时的风险。然而,投资于支持和扩展人类问题解决和决策能力的任务、方法和机械,存在巨大的机会。 3. 当我们把 AI 当人来看待,它作为一个 Copilot,是一个很好的助手,也是一个非常好的朋友。 4. 个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可,这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。 5. AI 技术再爆炸一万倍,AI 的生态位也还是一种似人而非人的存在。 6. 当你想让 AI 实现愿望时,基于它的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩它的自由度。
2025-02-10
comfy ui 和 web ui是什么关系?有什么区别?
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。 它们的关系是:ComfyUI 可以和 WebUI 共享环境和模型。 区别主要包括以下方面: 操作方面:ComfyUI 操作门槛高,需要有清晰的逻辑;WebUI 相对操作更简便。 性能方面:ComfyUI 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快;系统资源占用更少。 自由度方面:ComfyUI 具有更高的生成自由度。 生态方面:WebUI 的生态比 ComfyUI 更多,但 ComfyUI 也有针对其开发的有趣插件。 种子处理和提示词权重处理:处理方式不同,会导致图像不同。例如种子处理,ComfyUI 通过 GPU 计算种子噪声,WebUI 通过 CPU。 硬件配置方面:ComfyUI 配置更低,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。而 SDXL 出来后,ComfyUI 运行配置提高,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡,内存在 16G 以上。硬盘最好使用 SSD 以提高加载模型速度。
2025-02-08
comfy UI和stable diffusion有什么区别?它们的关系是什么?
ComfyUI 和 Stable Diffusion 的区别及关系如下: ComfyUI 是一个基于节点流程式的 Stable Diffusion AI 绘图工具 WebUI。 区别: 优势: 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 WebUI 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势:操作门槛高,需要有清晰的逻辑;生态没有 WebUI 多(常用的都有),也有一些针对 ComfyUI 开发的有趣插件。 关系:ComfyUI 集成了 Stable Diffusion 的功能,通过将 Stable Diffusion 的流程拆分成节点,实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 在从 WebUI 到 ComfyUI 过渡时,需要了解采样器与调度器。简单理解为:采样器负责生成图像,而调度器负责控制噪声减少的速度。可以将 Stable Diffusion 模型中的采样器和调度器理解为一个加噪和去噪的过程。在这个过程中,采样器负责向图像添加噪声,而调度器则负责控制去噪的速度。 Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体,叫做“潜在扩散模型”。它最初称为潜在扩散模型,CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,核心组件包括 VAE EncoderDecoder、UNET 等。ComfyUI 的存放路径为 models/checkpoints/,Stable Diffusion 有不同的模型实例,如 SD1.5、SDXL 等,还有不同的训练方法和模型格式。
2025-02-08
ai绘画与ai视频是否有关联关系
AI 绘画与 AI 视频存在关联关系。 从以下方面可以体现: 1. 创作方面:在语言驱动的创作中,AI 绘画和 AI 影像都属于概念画笔的应用范畴,目前都处于探索阶段,尚未找到最合适的表现形式。 2. 应用方面:AI 绘画的应用领域广泛,包括个体成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师等,其中就包含了 AI 视频接单。 3. 发展影响方面:AI 绘画和 AI 视频都在逐渐改变着传统艺术的面貌,对艺术的审美观念和市场需求产生影响。尽管存在争议,但都为艺术创作提供了新的可能性,如帮助创作者探索新的创意表达方式、提高制作效率、降低制作成本,促进与观众的互动,提供个性化和互动的体验。 然而,AI 绘画和 AI 视频也存在一些局限性和引发的问题,如在表达情感和创造性意图方面的不足,以及带来的版权、原创性和伦理等方面的争议。
2025-02-08