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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相关方分享想法。要了解最新进展，请在X、LinkedIn、Instagram上关注，并加入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。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。
  4. 访问模型的更多方式：虽然模型权重现在可在 Hugging Face 上自托管，还可通过以下平台访问模型：稳定性 AI API、Replicate 复制、ComfyUI 舒适用户界面、[DeepInfra 深基础设施]。
  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，请访问稳定安全页面。
  6. 即将推出更多相关内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

Others are asking
flux和sd3.5出图的区别
Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别： 1. 模型性质：Flux.1 有多种版本，如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数：Flux.1 的训练参数高达 120 亿，远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力：Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型，如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景：Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用，并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行：文中尝试了在没有 N 卡，不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1，以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况，未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署：对于 Flux.1，不同版本的模型下载后放置的位置不同，如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理：对于 Flux.1，如果爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用：在训练 Flux 时，应尽量使用长提示词或自然语言，避免使用短提示词，因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。
2024-12-20
怎么安装Claude 3.5
以下是安装 Claude 3.5 的步骤： 1. 准备工作：需要一台电脑（如 Windows 系统，理论上能跑 Docker 都可以）和 Claude 的官方 Key（目前大多数中转不支持）。 2. Docker 安装：正常安装 Docker，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），可以直接拉取到本地跑起来。如 anthropicquickstarts/computerusedemo at main · anthropics/anthropicquickstarts 。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，可以使用修改过的启动命令（key 可以启动后再设置）。 4. 克神启动：等镜像拉取完成，如果没有意外，启动成功。按照提示访问网页：http://localhost:8080 ，侧边栏填入 key ，就可以正常使用了。 另外，通过 Cursor 安装 Claude 3.5 的步骤如下： 1. 下载 Cursor：进入 cursor.com ，点击 Download for Free 进行下载。 2. 安装 Cursor：点击下载后的安装文件，按照提示一步一步安装。 3. 注册账户：官方支持三种注册方式：GitHub、谷歌账号、普通邮箱地址，也支持国内邮箱地址。普通用户注册后，可以免费体验 14 天的 Pro 版本，拥有高级模型（如 claude3.5sonnet、gpt4o）的 500 次对话机会，还可以无限使用 gpt4omini 和 cursorsmall 模型。 4. 了解订阅模式：免费用户一共可以使用 2000 次普通模型的问答；Pro 模式 20 刀/月，500 次高级模型问答，不限次普通模型问答；Business 模式 40 刀/月，全部不限制次数。
2024-12-03
ChatGPT是什么？GPT是什么？GPT-3.5和GPT-4有什么差别
ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。它是目前最先进的人工智能模型之一，是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 GPT 是生成式预训练变换器。 GPT3.5 是 GPT3 的升级版本，也是 ChatGPT 背后的模型。GPT4 是 GPT3.5 的后续版本，与 GPT3.5 相比，GPT4 具有以下一些差别： 1. 可靠性：GPT4 大大减少了产生“幻觉”（对事实的错误认知）和推理错误的情况。 2. 性能表现：在内部对抗性设计的事实性评估中，GPT4 的得分比 GPT3.5 高 19 个百分点。 3. 在公共基准 TruthfulQA 上，经过 RLHF 后训练的 GPT4 比 GPT3.5 有很大改进，但基础模型只略胜一筹。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需要升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多，限制更少，但费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。
2024-12-03
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
stabel diffusion学习
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 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。 Stable Diffusion 软件原理傻瓜级理解： Stable Diffusion 的工作原理就好比学习画画。比如学梵高的风格，要先看他的画并临摹。AI 绘画也是类似逻辑，人们把成千上万美术风格的作品练成一个模型放在 AI 里，AI 就能依照模型画出类似风格的作品。想要画出符合心意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型的下载，可以去 C 站（https://civitai.com/），但需要科学上网。 学习 Stable Diffusion 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 版本并勾选“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，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-23
Stable Diffusion基础学习
以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的基础内容： 学习提示词： 学习基本概念，包括了解 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。 研究官方文档和教程，学习常见术语和范例。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果、使用特定符号控制生成权重、处理抽象概念等。 通过实践和反馈，不断总结经验，创建自己的提示词库，并持续跟进前沿。 核心基础知识： 了解 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解核心基础原理，包括通俗讲解模型工作流程、读懂核心基础原理、读懂训练全过程、介绍其他主流生成式模型。 解析核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型、官方训练细节。 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同流程。 了解经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建。 学习从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括训练资源分享、模型训练初识、配置训练环境与训练文件。 Nenly 的零基础入门课学习资料汇总： 提供了配套的学习文档，包括随堂素材、生成信息、内容修订等。 有安装攻略和素材下载的相关内容。
2024-12-22
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 若在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且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，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以H.R. Giger风格描绘的外星人弹吉他的图像，它能像熟练的平面艺术家一样利用对Giger艺术作品和世界的了解来清理图像。 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。 开始生成的方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定风格的画。稳定扩散能做到是因为它是基于统计数据的计算机程序，会估计所有选项的概率，即使概率都极低，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。 ComfyUI的生图原理： ComfyUI是一个开源的图形用户界面，用于生成AI图像，主要基于Stable Diffusion等扩散模型。 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，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI中的许多操作都在潜在空间中进行，如KSampler节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在ComfyUI中，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。 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（Schedulers）控制，典型的调度器有Normal、Karras等，会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 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。
2024-12-18
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点：如果拍照太暗会产生噪点，而 Stable Diffusion 用于生成艺术作品时，在幕后所做的是“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，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像艺术家一样利用对相关艺术作品和世界的了解来清理图像。 “推理步骤”：稳定扩散是逐步去除噪点的，通过“推理步骤”滑块可以控制。 开始方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定的画。在最简单层面上，它作为计算机程序会做事并生成东西。更深层次上，它基于统计数据，估计所有选项的概率，即使概率极低也会选择最高概率的路径，比如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 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 节点就是在这个空间中执行采样过程。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。 扩散过程（Diffusion Process）：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以及逐步去噪回归到最终图像。生成图像时会进行多个去噪步，通过控制步数可影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion通俗讲解
Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入模型，经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述，如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息，该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。 初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片，而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。UNet 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建，可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。 以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。 此外，关于 Stable Diffusion 还有系列资源，包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程，核心网络结构解析，搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式，经典应用场景，以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。
2024-12-17
Stable Diffusion 启动器
以下是关于 Stable Diffusion 启动器的相关内容： 整合包： 觉得麻烦的同学可以使用整合包，解压即用。比如也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理会更方便。 电脑配置能支持 SD 运行的朋友，可以使用 B 站秋叶分享的整合包。具体安装方法： 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”，选择解压到 D 盘或者 E 盘。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，创建桌面快捷方式。 启动器设置： 打开启动器后，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。 xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。 Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同样地，也请注意插件的更新。 插件： Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。 低配置电脑： 电脑配置较低的朋友，可通过云平台畅玩 SD，比如“青椒云”。使用方法： 点击链接（http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY）注册账号。 下载并安装后，登录账号。 点击右上角的个人中心进行实名认证。 在进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面。想玩 Stable Diffusion 可以选“AIGC 尝鲜”，一般新注册的会有优惠券，可以免费试用。 在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等一下之后，点击“进入桌面”。进入桌面之后弹出的全部框框可以直接关掉。 点击新打开桌面的“此电脑”，在 C 盘里面找到 SD 的根目录，点击“A 启动器.exe”。 点击右下角的“一键启动”就可以进入 SD。用完云平台之后，记得关机，不然会持续计费。
2024-12-13
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 1. 消除图像中的噪点： 如果在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。 Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且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，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 2. “推理步骤”： 稳定扩散是逐步去除噪点的。 以运行 25 步为例，起始图像可能完全无法辨认，实际上最初是从完全的噪点开始。 3. 开始方式： 为生成艺术，给稳定扩散提供纯噪点的初始图像并告知相关描述。 稳定扩散能做到是因为它是计算机程序，且基于统计数据，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，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同纯噪点图像，都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： 1. Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间）： Pixel Space：图的左边表示输入图像的像素空间，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space：ComfyUI 中的许多操作在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像映射到潜在空间后扩散过程在此进行，可通过节点调整潜在空间的操作。 2. 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控制处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：生成图像时扩散模型会进行多个去噪步，通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-05
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手：为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助：辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘：分析新闻评论中的用户情感和观点，为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助：创建与新闻相关的学习材料，辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成：根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验：将新闻元素融入游戏，增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面，AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者，AI 可以帮助解决视频剪辑痛点，如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频，降低视频素材制作门槛，还能将文章高效转成视频内容，以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户，AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17
有什么能应用于资讯写作上的ai能力，比如标题改写，新闻图片再生成等
以下是一些能应用于资讯写作的 AI 能力和相关工具： AI 能力： 1. 标题改写：通过自然语言处理技术，对原始标题进行优化和创新，使其更具吸引力和准确性。 2. 新闻图片再生成：利用图像生成技术，根据新闻内容或相关描述重新生成图片。 AI 工具： 1. Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，大模型在资讯写作方面也有广泛的应用场景，例如： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的文本，用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：开发能够与人类进行自然对话的工具，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体、评论和反馈中的文本，识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应的图像，未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 需要注意的是，随着大模型的普及，要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。同时，对于 AI 生成的内容，应仔细甄别。
2024-12-17
我需要的是一款可以实时分析公司和行业最新资讯的AI工具
目前市面上有一些能够实时分析公司和行业最新资讯的 AI 工具，例如： 1. 百度的文心一言：具有强大的语言理解和生成能力，可以帮助您处理和分析相关资讯。 2. 微软的 Bing：能够提供搜索和资讯分析功能。 但需要注意的是，不同的工具在功能和特点上可能会有所差异，您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-12-11
我是一名销售，我需要一个AI工具，可以帮助我分析公开网络上客户最近一年的资讯，帮助我更好的了解他，你有什么AI工具可以推荐
以下是为您推荐的可以帮助分析公开网络上客户最近一年资讯的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时的研究。 实际上还有许多其他的 AI 销售工具可以根据您的具体需求选择使用。
2024-12-11
最新的关于AI大模型的新闻资讯
以下是为您提供的关于 AI 大模型的最新新闻资讯： 中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化，作为 AI 机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，这些渠道通常会及时发布最新的排名和评价。在通往 AGI 之路的知识库里，在会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 智能纪要中提到了 AI 模型及相关进展，包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等。还介绍了人工智能的发展历程，从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，而数据的质量对生成理想的大模型至关重要。针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，还开展了让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进。 作者 Bay 于 24.01 月底撰写了关于 GPTs、中间层、Chatbot 虚拟社交、AI Agent，大模型应用最新方向解析的文章。这期间虽然 AI 新闻如火如荼，作者个人感知大模型应用生态并没有太多变化，但还是想记录下近期在大模型应用上的现象观察和浅显见解。这篇文章的内容会有点杂，会从 GPTs、大模型中间层（Dify/Coze)、大火的虚拟社交（Character.AI 等）聊到 AI Agent、大模型的多模态能力和产品推荐，涵盖了 23 年下半年至今大模型应用领域的最新进展。全文 1w 字。
2024-12-05
有哪些提供ai资讯的网站
以下是一些提供 AI 资讯的网站： 1. WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/）： 可以和 AI 知识库对话，询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，能按需求找到适合的工具。 提供精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 呈现每天知识库的精华内容。 2. You.com：多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 3. Genspark：通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 4. Rockset：刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 5. Butterflies AI：人类与 AI 共存的社交软件。 6. MeetRecord：可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手。 7. aiwatch.ai：作者在推特上有大部分即时信息，结构化信息、行业分析等沉淀在该网站。
2024-12-04