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AIGC之文生视频及实践应用 （一）序言 从 Stable Diffusion 到 Midjourney，再到 DALL·E-2，文生图模型已经变得非常流行，并被更广泛的受众使用。随着对多模态模型的不断拓展以及生成式 AI 的研究，业内近期的工作试图通过在视频领域重用文本到图像的扩散模型，将其成功扩展到文
Stable Diffusion 是由CompVis、Stability AI和LAION共同开发的一个文本转图像模型，它通过LAION-5B子集大量的 512x512 图文模型进行训练，我们只要简单的输入一段文本，Stable Diffusion 就可以迅速将其转换为图像，同样我们也可以置入图片或视频，配合文本对其进行处理。 Stable Diffusion的
AIGC之文生图及实践应用 （一）Stable Diffusion （1）算法库 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks （2）使用说明 1）使用教程 从零开始，手把手教你Window本地化部署stable diffusion AI绘图 从零开始
在过年期间，OpenAI放出了SORA文生视频的预览效果，一瞬间各大媒体争相报道，又引爆了一次科技圈，可惜的是，SORA依然没选择开源。 在这个契机下，本来我也对文生视频的工作非常感兴趣，所以也研究了一些与SORA相关的技术，虽然我们没有像OpenAI那么大的算力，但做一些基
ControlNet是斯坦福大学研究人员开发的Stable Diffusion的扩展，使创作者能够轻松地控制AI图像和视频中的对象。它将根据边缘检测、草图处理或人体姿势等各种条件来控制图像生成。 论坛地址：Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models ControlNet是一种通过添加额外条件来控制
文生图, 图生图 等 AIGC 创作大火, 也来体验一把~ 本文记录了环境搭建过程与使用心得. 如果动手能力弱或只想省心, 有现成的整合包, 见参考[1] 列出来我的环境吧: CPU, AMD Ryzen 7 5800X 8-Core Processor RAM, 32G GPU, NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER (8G) OS, Windows 11 专业版 开发环境, python 3.10 与 gi
Stable Diffusion Web UI 是一个基于 Stable Diffusion 的基础应用，利用 gradio 模块搭建出交互程序，可以在低代码 GUI 中立即访问 Stable Diffusion Stable Diffusion 是一个画像生成 AI，能够模拟和重建几乎任何可以以视觉形式想象的概念，而无需文本提示输入之外的任何指导 Stable Diffusion Web
controlnet可以让stable diffusion的生图变得可控。 文章连接：https://arxiv.org/pdf/2302.05543.pdf 冻结了stable diffusion的预训练模型并重用它的预训练编码层 神经网络结构与零初始化卷积层连接，从零开始逐渐增加参数，并确保微调过程中不会有噪声影响 Controlnet在小数据集(小于5张万
（图片来源：Pixabay) AIGC是一场老互联网人的豪赌，一次美元基金的狂欢，一个时代的进击。 @数科星球 原创 作者丨科科 编辑丨十里香 在2023年的第一季度，ChatGPT以“狂飙”姿态火速出圈，由这款产品所带动的AIGC行业也屡屡登上热搜。 时至今日，有些人开始“唱空”
整体运行架构 Stable Diffusion模型搭建首先下载diffusers，然后安装，命令如下： git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git pip install diffusers cd diffusers pip install . ubuntu和win系统下都可以 文生图，图生图代码和训练好的模型见百度网盘（训练好的模型很大，十几个g） 修改txt2jpg_in
