背景Stablediffusion是一个基于LatentDiffusionModels（LDMs）实现的的文图生成（text-to-image）模型。2022年8月，游戏设计师JasonAllen凭借AI绘画作品《太空歌剧院（ThéâtreD’opéraSpatial）》获得美国科罗拉多州博览会“数字艺术/数码摄影“竞赛单元一等奖，“AI绘画”引发全球热议。得力于StabilityAI开源了StableDiffusion，图像AIGC现在正在快速的发展迭代。回顾StableDiffusion涉及的技术有DiffusionModel（DDPM），Attention，Autoencoder，DDP
stablediffusionwebUI之赛博菩萨【秋葉】——工具包新手安裝与使用教程AI浪潮袭来，还是学习学习为妙赛博菩萨【秋葉】简介——（葉ye，四声，同叶）A绘世启动器.exe（sd-webui-aki-v4.6.x）工具包安装与启动第一步：下载工具包第二步：安装工具包工具界面基础生图操作说明首先，来看一下大佬准备的新手包截图：丰富模型库填写正向提示词、负面提示词AI浪潮袭来，还是学习学习为妙废话还是要说一下的，能帮一个是一个，不要想着自己的工作不会被AI替代，AI干掉打工人的日子还早，AI还没发展完全balabalabala…现在的AI工具已经趋于成熟了，不少工作已经开始被AI挤压生存
本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏，专栏总目录：点这里。文章目录模型介绍生成案例案例一案例二案例三案例四案例五案例六案例七案例八案例九案例十
前言很明显，OpenAI的首个视频生成模型sora极大程度的提高了大家对文生图、文生视频的热情，也极大的扩展了大家对AIGC的想象力第一部分(选读)一致性模型ConsistencyModel注，本文第一部分最早写在23年11月份的这篇文章里《AI绘画神器DALLE3的解码器：一步生成的扩散模型之ConsistencyModels》，后因与本文要介绍的LCM关系密切，且也是文生图比较新的进展，故移到本文1.1 什么是ConsistencyModels1.1.1ConsistencyModels的背景关于我为何关注到这个一致性模型，说来话长啊，历程如下我司LLM项目团队于23年11月份在给一些B端
简介主页：https://sirwyver.github.io/DiffRF/对应用于三维亮度场的概率扩散过程进行去噪。在3D监控和体积渲染的指导下，模型能够无条件地合成高保真3D资产(左)。蒙面补全的新应用(右)，即从不完整的对象中恢复形状和外观的任务(在右上方的椅子上用浅蓝色突出显示)，由模型作为条件推理解决，无需特定任务训练基于去噪扩散概率模型的三维辐射场合成新方法，提出了一个三维去噪模型，该模型直接作用于显式体素网格表示，但是，由于从一组摆拍图像生成的辐射场可能是模糊的，并且包含伪影，因此难以获得真实辐射场样本，通过将去噪公式与渲染损失配对来解决这一挑战，使模型能够学习一个偏向于良好图
我们在本地部署时,很多人会遇到部署难、显卡算力不足、显存外溢、做图慢等问题，实在是心有余而力不足......但是没有关系，阿里云为我们提供了低代码、易上手、不吃本地配置且操作便捷的部署方案。废话不多说，直接开启我们的云端部署之旅！第一步：登录/注册(右上角)登录/注册后须按照要求进行实名认证阿里云官方网址：阿里云-计算，为了无法计算的价值第二步：函数计算FC的开通 鼠标移动至左上角功能栏--产品--函数计算FC 或者直接打开函数计算FC控制台地址：函数计算FC_无服务器计算_Serverless_容器与中间件-阿里云打开之后点击管理工作台 弹出主界面后，如果是第一次使用的
上一篇文章介绍了sd-webui的安装教程，但学习一下ComfyUI这种节点流程式的对理解AI绘画有较大帮助，而且后期排查错误会更加方便，熟练后用这种方式做AI绘画可玩性会更多。文章目录一、安装包说明二、安装文件介绍三、安装步骤四、汉化五、云主机外部访问六、学习路径一、安装包说明ComfyUI开源地址如下：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI但国内github下载不稳定，一些汉化和管理插件下载也非常慢，这里还是建议直接用秋葉大神得整合包，依然是集成好了所有的环境插件，无需安装任何依赖，直接运行。整合包算上一个大模型总计6G左右，可直接通过文章顶部下
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StableDiffusionWebUIForge是StableDiffusionWebUI（基于Gradio）之上的平台，可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。“Forge”这个名字的灵感来自“MinecraftForge”。这个项目旨在成为SDWebUI的Forge。与原始WebUI（用于1024px的SDXL推理）相比，您可以期待以下加速：1、如果您使用8GBvram等普通GPU，您可以期望在推理速度（it/s）方面获得大约30~45%的速度，GPU内存峰值（在任务管理器中）将下降约700MB至1.3GB，最大扩散分辨率（不会OOM）将增加约2倍到3倍，最大扩散批大小（不会OOM）将增
StableDiffusion3的论文终于来了！这个模型于两周前发布，采用了与Sora相同的DiT（DiffusionTransformer）架构，一经发布就引起了不小的轰动。与之前的版本相比，StableDiffusion3生成的图在质量上实现了很大改进，支持多主题提示，文字书写效果也更好了（明显不再乱码）。StabilityAI表示，StableDiffusion3是一个模型系列，参数量从800M到8B不等。这个参数量意味着，它可以在很多便携式设备上直接跑，大大降低了AI大模型的使用门槛。在最新发布的论文中，StabilityAI表示，在基于人类偏好的评估中，StableDiffusion
