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人工智能AI

【AI工具篇】搭建基于WebUI的本地StableDiffusion模型项目

1987web2023-08-14人工智能AI154

前言:SD模型近期很流行,由于是开源项目,所以很受欢迎。

1、下载SD模型集合

如需下载云盘内容,可以在公众号【Dotnet Dancer】内回复【SD整合包】进行获取。

2、模型有这些

3、模型、webui等这些,解压以后,把解压后的启动助手,拷贝到webui里面

4、把模型拷贝到指定的目录下,

一般存放于models下,或者extension下。例如controlnet模型存放在extensions下面。或者要下载其他模型,可以自行下载,然后放置于指定路径下。

5、打开启动器,启动器上面可以自行进行一些设置。

6、配置好以后,点击一键启动。

7、启动成功,会自动打开浏览器。上面可以配置模型店各类参数

8、做个简单实践,使用默认参数配置,画一个唐朝的宫殿外景有关的提示词。控制台可以看见进度条,UI界面也可以看到进度提示。

画完以后,效果如图:

9、改个采样参数,再画一个

10、最后画一个Golang大战Python的图片(土拨鼠大战蟒蛇)

等待出图中……

出图完毕:

由于本地电脑配置有限,显存4G,加上模型没做训练,所以效果可能比较low。感兴趣的大佬们,可以自行去尝试。

灌注中的主要新思想称为密钥锁定。这是通过在图像生成过程中将用户想要添加的新概念(例如特定的猫或椅子)连接到更一般的类别来实现的。例如,猫会与更广泛的猫科动物概念联系起来。

这有助于避免过度拟合,即模型对精确训练样本的调整过于狭窄。过度拟合使得人工智能很难生成该概念的新创意版本。

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通过将新猫与猫科动物的一般概念联系起来,模型可以以许多不同的姿势、外观和环境来描绘猫。但它仍然保留了基本的猫性,使它看起来像预定的猫,而不是任何随机的猫科动物。

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