徵集意見 | Stable Diffusion

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實際上,筆者的Stable Diffusion (Vlad)依舊有些問題,仍不曉得原因是顯卡、Win11、SSD、Vlad或其他,但會先從更新顯卡驅動和重裝Vlad開始找錯。

現況是Vlad運算了二三張圖後就會開始極度緩慢,因此消磨了筆者創圖意願。

另一方面,也是對創作類似的人物感到煩膩。

筆者想集思廣益,如有想要筆者創圖的人事物風,歡迎於文章的留言區提供。

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想著有一陣子沒碰SD,就生成了一張繪圖來致敬。
因為最近 Vlad 頻繁出問題,且Img2Img算一張1024x2048、Denoising Strength 0.45 的圖要整整兩個小時,想說暫時先用 A1111 應急。沒想到 A1111 現在也是半斤八兩,沒有 --no-half --no-half-vae u 一定出問題不說,Img2Img
實作心得 | AI是畫家,使用者是責編 即使套用超強大的插件 ControlNet,在相當於從草稿→完稿的 Img2Img Upscale 過程中,仍時常會損失初始小圖想保留的特色,以及產生奇怪的部分,就好比畫家和責編,對需求的了解總會相隔一層薄霧的差距。 於是就需要花費大量的時間篩選,一張
高解析度寫實風 這是以大主題「婚紗」衍伸各種「人設」的嘗試。 心得①用於放上最滿意的成品。心得②將分享過程秘辛與趣事,以及未選為Amazon上架的相冊內容的圖片。
最近 Stability AI 的 SD-XL 即將完工。原先只有 ComfyUI 能支援,但最近注意到 Vlad 也有支援了,遂嘗試了一下。
因為想嘗試將真實照片中的人物姿態融入成品中,所以在Text2Image(文生圖)階段使用了三種ControlNet:Depth (景深)、reference_only (參照)、lightingBasedPicture_v10 (打光模型)。
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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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