臉部增強UPUP!! 自動安裝VQFR簡易使用指南
閱讀時間約 2 分鐘
(♥ :為杰克艾粒的影片或文章連結 / ▼ :下載或載點提供 / ✿ :推薦或重點提示)
各位，VQFR雖然能改變的幅度不高，但卻是臉部質感提升的BUFF工具
開始安裝前來看一下對比圖吧!!
VQFR使用前 VQFR使用後
此圖片為官方提供
我們知道他優秀的地方了，那來安裝吧!!
點選右上角下載圖案
對下載的壓縮檔點右鍵選擇"解壓縮至此"
打開資料夾，點選 ✿ ✿ webui-user ✿ ✿
VQFR安裝包
等待自動安裝完成，第一次安裝會有很多CUDA編譯錯誤，不理他!
自動安裝畫面
跑完後會自動開啟視窗
VQFR介面
✿✿接著下載模型✿✿
▼▼VQ_Codebook_FFHQ512_v2.pth▼▼
模型存放路徑 : VQFR webui v1.01\models\vqfr
模型有兩個
都放好後就可以開始使用啦，介面很簡單
我自己會在VQFR資料夾裡創建input和output資料夾(不強制)，
把要修復的圖片放進input，放上路徑(如下圖)
填上輸入輸出資料夾路徑
比較重要的是 ✿ fidelity_ratio ✿，可調整範圍為 "0到1"，
0為最高品質
1為最高還原度
fidelity_ratio
fidelity_ratio 0.1和 1 試做範例
第一次運行完成，在你所選擇的output資料夾會自動產生以下資料夾
output資料夾自動產生
cmp > 臉部修正前後對比圖
croppes_faces > 原圖臉部裁切
restored_face > 修正後臉部裁切
restored_imgs > 整張圖片修復輸出
配上自動的安裝和介面之後，真的是個很方便的工具!!
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本篇參與的主題策展
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下，有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式，這篇文章提供了實作範例與一些經驗，分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習，並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜，AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾，最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具，身為一名工程師，自然看看無妨，這篇文章算是新手開箱文，會說明如何部署一套基礎模型，並使用 AWS SDK 與其互動。
前言
我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習，學生時期也沒有學習過相關知識。
作為一個業餘小白，我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中，我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此，我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ，以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體，叫做SillyTavern。
SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體，SillyTavern是TavernAI的分支，但SillyTavern走上了自己的路，加進了許多額外功能，並且仍在積極的持續更新中。
然後，可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思，但為什麼需要提示呢？ 當AI不理解我們的時候，勢必給出的回應並非準確的為我們解答，因此一個好的提示是非常重要的，就如同我們人與人之間的溝通一樣，如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方，讓對方理解，進而給出一個明確的答案，這就是提示(Prompt)的重要性，對
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另一種方法是滴清耳液，按摩耳根後再讓他甩出來。對於長耳的狗狗要特別注意保持耳朵
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折扣方式：
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