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stable diffusion 3.5最近资讯

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以下是关于 Stable Diffusion 3.5 的最近资讯：

  1. 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。您可以通过表格直接与官方分享想法。要了解最新进展，请在X、LinkedIn、Instagram上关注，或加入Discord 社区。
  2. ComfyUI 为 Stable Diffusion 3.5 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。使用方法及相关工作流链接如下：
    • 如何使用: https://blog.comfy.org/sd3-5-comfyui/
    • 工作流：https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-3.5-fp8/tree/main
    • scaled fp8 clip(by comfyanonymous)：https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-3.5-fp8/blob/main/sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors
  3. Stability AI 社区许可证关键组成部分：
    • 免费用于非商业用途：个人和组织可免费用于非商业用途，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免费用于商业目的，只要年总收入低于 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。
    • 年收入超过 100 万美元的组织，可在此处联系咨询企业许可证。
  4. 访问模型的更多方式：
  5. 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早期阶段开始，已并将继续采取合理措施防止不良行为者滥用 Stable Diffusion 3.5。有关安全方法的更多信息，可访问稳定安全页面。
  6. 即将推出更多相关内容。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Stable Diffusion 3.5发布了

[title]Stable Diffusion 3.5发布了10月29日，我们将公开发布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。我们期待听到您对稳定扩散3.5的反馈，并了解您使用模型创建的内容。您可以通过此[表格](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeJwXFCuAHD7Vc576m9fUuJ7jMIE3spjDMGwrOG06OksLt7GA/viewform?usp=sf_link)直接与我们分享想法。要了解我们的最新进展，请在[X](https://twitter.com/stabilityai)、[LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/stability-ai)、[Instagram](https://www.instagram.com/stability.ai/)上关注我们，并加入我们的[Discord社区](https://discord.gg/stablediffusion)。

Stable Diffusion 3.5发布了

[title]Stable Diffusion 3.5发布了🔵ComfyUI SD3.5工作流示例+低RAM方案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10/29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，大家可以试试看！🔹如何使用:https://blog.comfy.org/sd3-5-comfyui/🔹工作流：https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-3.5-fp8/tree/main🔹scaled fp8 clip(by comfyanonymous)：https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-3.5-fp8/blob/main/sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors

Stable Diffusion 3.5发布了

[title]Stable Diffusion 3.5发布了The Stability AI Community license at a glance Stability AI社区许可证一览我们很高兴在我们许可的[社区许可](https://stability.ai/community-license-agreement)下发布此模型。以下是许可证的关键组成部分：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](https://stability.ai/enterprise)联系我们以咨询企业许可证。More ways to access the models访问模型的更多方式虽然模型权重现在可以在Hugging Face上进行自托管，但您还可以通过以下平台访问模型：[稳定性AI API](https://platform.stability.ai/docs/api-reference#tag/Generate/paths/~1v2beta~1stable-image~1generate~1sd3/post)[Replicate复制](https://replicate.com/stability-ai/stable-diffusion-3.5-large)[ComfyUI舒适用户界面](http://blog.comfy.org/sd3-5-comfyui/)DeepInfra深基础设施Our commitment to safety我们对安全的承诺我们相信安全、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。这意味着我们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。有关我们安全方法的更多信息，请访问我们的[稳定安全](https://stability.ai/safety)页面。Coming soon即将推出

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claude 3.5 haiku 怎么用
以下是关于Claude 3.5 Haiku使用的步骤： 1. 准备工作： 一台电脑（Window系统，理论上能跑Docker的都可以）。 Claude的官方Key（目前大多数中转不支持，需加紧对接）。 2. Docker安装：正常安装，完成后本地打开，登陆上去，确保左下角服务启动成功。 3. 拉取镜像：Claude官方提供了Demo（Python），可拉取到本地跑起来。代码拉取到本地后，在当前Python环境下安装依赖（建议3.11以上），然后根据官方文档设置环境变量，启动docker。对于不熟悉环境变量的朋友，可直接使用修改过的启动命令（key可以启动后再设置）。 4. 克神启动：等待镜像拉取，若无意外则启动成功。按照提示访问网页：http://localhost:8080，侧边栏有key，填上去即可正常使用。 此外，Anthropic发布了新功能computer use，同时发布了Claude 3.5 Haiku，并升级了Claude 3.5 Sonnet。Claude3家族上线，包括Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus三款模型，现已上线Opus和Sonnet模型，即将推出Haiku模型。
2024-11-11
Claude3.5免费的模型和付费的模型有什么区别
Claude 3.5 的免费模型和付费模型主要有以下区别： 1. 功能与性能：付费的 Opus 模型在某些方面可能具有更强大的功能和更出色的性能。 2. 访问权限：所有新用户有 14 天的 Pro 试用期，可访问所有 Pro 功能。14 天后未升级的用户将恢复为 Hobby 计划。 3. 快速请求：默认情况下，服务器会尝试给所有用户快速的高级模型请求，但高峰期时，用完快速高级积分的用户可能会被移到慢速池等待。若不想等待，可在设置页面添加更多请求。 4. 对话轮次：免费版本每小时的对话轮次有限制。 5. 费用：Pro 版本每月 20 美刀。 6. 注册要求：注册需要海外手机号。 7. 模型种类：免费用户可用 Claude 3 Sonnet 模型，订阅后可用 Opus 模型。
2024-10-26
stable diffusion 3.5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，您可以通过以下链接了解和使用： 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 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。 我们很高兴在许可的社区许可下发布此模型，许可证的关键组成部分包括： 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。 虽然模型权重现在可以在 Hugging Face 上进行自托管，但您还可以通过以下平台访问模型： 、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，已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。
2024-10-23
stable diffusion 3.5最近资讯
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2024-10-23
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2024-10-23
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2024-10-23
我有一张图像，我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白，请给出详细的步骤，用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤： 1. 首先，了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本，然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声，在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中，对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设存在 5 种噪声量级，每次都可以选取一种量级的噪声，以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比，在预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ，则不添加噪音；如果为 1 ，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
我有一张图像，我要如何用stable Diffusion给它添加噪音
要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音，以下是相关的原理和过程： 在 Stable Diffusion 中，与 GAN 等生成式模型一样，它学习拟合训练集分布，并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比，SD 模型训练过程更稳定，且具备更强的泛化性能，这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中，SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中，SD 模型进行去噪声过程，将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程，并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为： 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时，需要把加噪的数据集输入模型中，每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声，通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度，通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps（时间步长）编码而来，引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度（较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动，而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动），通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例：首先从数据集中选择一张干净样本，然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声，然后每次迭代中随机一种强度的噪声，增加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 在训练过程中，首先对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。接着，让 SD 模型学习去噪过程，最后抽象出一个高维函数，这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声，得到一个干净样本。其中，将去噪过程具像化，就得到使用 UNet 预测噪声，并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的，假设进行 K 步，那么每一步，SD 都要去预测噪声，从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时，在加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设有 5 种噪声量级，那么每次都可以取一种量级的噪声，增加噪声的多样性。
2024-11-18
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 以消除图像噪点为基础来生成艺术作品。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，不仅了解世界的样子和书面语言，还能利用这些来指导噪点消除过程。例如，就像平面艺术家利用对特定风格和事物的了解来清理图像一样，稳定扩散本质上做着类似的事情。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块，稳定扩散是逐步去除噪点的。 起始方式： 为了生成艺术，给稳定扩散提供的初始图像实际上只是纯噪点，但声称这是一幅特定风格的画，让其进行清理。在最简单层面，它作为计算机程序会执行任务。更深层次，稳定扩散等 AI 模型基于统计数据，估计所有选项的概率，即使概率极低，也会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次输入不同纯噪点图像，都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等，通常由潜在空间操作模块实现。 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程，在 ComfyUI 中通常通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器来控制如何在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步，在 ComfyUI 中可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2024-11-15
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 如同在太暗环境拍照产生的颗粒状噪点，Stable Diffusion 用于生成艺术作品时会在幕后“清理”图像，它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界的样子和书面语言，并以此指导噪点消除过程。例如，给它一幅以 H.R. Giger 风格描绘的外星人弹吉他的画，它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块，稳定扩散是逐步去除噪点的。 起始运作方式：为生成艺术，给稳定扩散提供纯噪点的初始图像，它基于统计数据估计所有选项的概率，即使正确概率极低，仍会选择概率最高的路径。例如，它对吉他在图像中的位置有一定理解，会寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分进行填充，且每次给不同的纯噪点图像都会创作出不同作品。 相关组件和模型： UNET 是从噪音中生成图像的主要组件，在预测过程中通过反复调用 UNET，将其预测输出的 noise slice 从原有的噪声中去除，得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数，以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。 CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding，UNET 进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 传统扩散模型在处理大尺寸图像和大量扩散步骤时存在计算效率问题，稳定扩散（最初称为潜在扩散模型）是为解决此问题提出的新方法。 存放路径和模型实例： ComfyUI 存放路径：models/checkpoints/SD 基础预训练模型，包括 SD1.5、SDXL 以及 SD 微调模型。 模型实例有【majicMIX realistic 麦橘写实 V7】（sd1.5 微调）、【LEOSAM HelloWorld 新世界】（SDXL 微调）等。 训练方法：DreamBooth（by Google） 格式：EMAonly & pruned 只画图，Full 可画图和微调训练。
2024-11-09
stable diffusion 绘画
以下是关于 Stable Diffusion 绘画的相关内容： 如果您是运营网店的女装店主，在没有资金请模特的情况下，可以用 Stable Diffusion 来制作商品展示图。具体步骤如下： 1. 真人穿衣服拍照，并获取具有真实质感的照片。若身材方面有问题，可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模，一定要是 realistic 的、真人照片风格的底模，如 majicmixRealistic_v7。 3. 进行换头操作，根据不同平台需求更换，如面向海外市场换白女头，面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分，并设置好 prompts 和 parameters，如“breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands”。 关于 Stable Diffusion 的工作原理，就像学习画画临摹梵高的作品一样。您花四十年学习的梵高风格相当于 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint。人们将成千上万美术风格的作品练成模型放入 AI 中，AI 就能依照模型画出类似风格的作品。要画出符合心意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型可在 C 站（https://civitai.com/）下载，但需要科学上网。有真实系的（Chillmixout）、二次元的（anything）、游戏 CG 风（ReV Animated）等。 用 Stable Diffusion 时，可以把自己想象成画家。在起笔前要确定照片风格，如二次元动漫、三次元现实照片或盲盒模型。确定风格后切换大模型，不同模型代表不同照片风格，即 SD 界面左上角的“Stable Diffusion 模型”。若想生成真人 AI 小姐姐，可选用 chilloutmix 的大模型。关于模型的获取和存放位置，后续会详细介绍。
2024-11-08
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 如同在太暗环境拍照产生的颗粒状噪点，Stable Diffusion 用于生成艺术作品时会在幕后“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，不仅了解世界的样子和书面语言，还能利用这些来指导噪点消除过程。例如，就像平面艺术家利用对特定风格和事物的了解来清理图像一样，Stable Diffusion 本质上也在做类似的事情。 对于“推理步骤”，它是逐步去除噪点的。例如运行 25 步的例子中，起始图像可能完全无法辨认，但它实际上是从完全的噪点开始的。 开始生成的方式：为了生成艺术，给 Stable Diffusion 提供的初始图像实际上只是纯噪点，然后让其进行清理。从简单层面看，它作为计算机程序会执行任务并生成内容。更深层次来说，它基于统计数据，估计所有选项的概率，即使正确概率极低，也会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 此外，UNET 是从噪音中生成图像的主要组件，通过反复调用 UNET 去除噪声得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数。CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding，UNET 在文本引导下进行多轮迭代降噪预测。稳定扩散最初称为潜在扩散模型，是为解决传统扩散模型在计算效率上的挑战而提出的。ComfyUI 中存放路径为 models/checkpoints/，有 SD 基础预训练模型如 SD1.5、SDXL 以及微调模型，训练方法有 DreamBooth 等，格式包括 EMAonly & pruned 和 Full 等。
2024-11-08
我是一名资讯人员，早会分享脑机接口，时间只有10分钟，希望使用通俗易懂的语言分享，重点说说脑机的应用实例。
以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。
2024-11-16
最新AI资讯
以下是为您提供的最新 AI 资讯： 对于新手学习 AI，要持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 AIGC Weekly 32 中的部分资讯： Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位： Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人，它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告： Artifact（Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能： OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，主要目的是确保 AI 模型的安全发展： Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器： 2024 年人工智能现状： OpenAI 的 o1 模型占据主导地位：OpenAI 的 o1 在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限，让竞争对手感到困惑和挫败。 中国的 AI 崛起：中国模型不顾制裁，凭借强大的韧性和战略智慧在排行榜上名列前茅，证明了其主导地位。 生成式 AI 的数十亿美元繁荣：AI 初创公司大赚，但可持续性仍像能理解细微差别的聊天机器人一样难以捉摸。报告链接：
2024-11-06