Jak trenowana jest stabilna dyfuzja

How is stable diffusion trained?

Secrets of LinkedIn - How to Harness the Potential of Your Profile 1

Secrets of LinkedIn - How to Build a Personal Brand

Learn the strategies that will transform your profile into a powerful networking tool on LinkedIn.

Stable Diffusion to jeden z najlepszych generatorów obrazów opartych na sztucznej inteligencji, który pomaga milionom użytkowników tworzyć obrazy w odpowiedzi na polecenia tekstowe. Nie martw się, jeśli używasz Stable Diffusion bez znajomości tego faktu, nie martw się.

Poniższa lektura poinformuje Cię o tym.

How is stable diffusion trained?

Stabilna dyfuzja jest sprawiedliwa kolejny neuronowy procesor języka AI. Działa poprzez przetwarzanie monitów w postaci tekstu ludzkiego w celu utworzenia najlepiej przypominającego obrazu, który go reprezentuje. Firma LAION zbudowała swoje zestawy danych obrazów na podstawie wspólnego indeksowania, innej organizacji non-profit.

Czym jest proces zbierania danych?

LAION zbiera wszystkie znaczniki graficzne z HTML, które zawierają alternatywne atrybuty tekstowe. Następnie sklasyfikował 5 miliardów par obrazów zgodnie z ich ogólnym językiem.

Następnie rozpoczęto filtrowanie zestawów danych zgodnie z ich rozdzielczością, znakami wodnymi i przewidywanymi wynikami estetycznymi.

Wstępny trening

Początkowe szkolenie Stable Diffusion odbywało się na obrazach o niskiej rozdzielczości 256 × 256 pikseli. Później został zaktualizowany do wysokiej rozdzielczości LAION, podzbioru LAION-5b, i miał 170 milionów zdjęć o rozdzielczości ponad 1024 × 1024 pikseli. Jednak wszystkie zostały później zmniejszone do 512 × 512 ze względu na wyniki wydajności.

Czy byłoby możliwe uruchomienie stabilnej dyfuzji za pomocą GPU?

Tak, możesz uruchomić stabilną dyfuzję bez GPU na kilka możliwych sposobów. Na przykład można go używać z DreamStudio, który jest online i nie wymaga aktualizacji sprzętu do płynnej pracy.

Application

Stable Diffusion wykorzystuje różne zbiory danych, słowa kluczowe, artystów i postacie. Ponieważ technologia sztucznej inteligencji nie może zrobić niczego samodzielnie, nadal potrzebuje danych wejściowych, których rozmiar ma znaczenie. Jest jednak open source i bardzo elastyczny w użyciu w zasięgu każdego.

Similar Posts