太空遨游【InsCode Stable Diffusion美图活动一期】

2023-10-22 09:20

本文主要是介绍太空遨游【InsCode Stable Diffusion美图活动一期】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Stable Diffusion 模型在线使用地址

https://inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion

创建 Stable Diffusion 模型

1、点击链接进入界面
在这里插入图片描述

图1 Stable Diffusion 模型创建界面

2、点击运行及使用
在这里插入图片描述

图2 Stable Diffusion 模型版本选择

购买成功后就可以直接使用 Stable Diffusion
3、进入 Stable Diffusion 模型界面
在这里插入图片描述

图3 Stable Diffusion 模型创建成功

在这里插入图片描述

图4 Stable Diffusion 模型界面

Stable Diffusion 模型界面介绍

Stable Diffusion 模型界面介绍

Stable Diffusion 实战

文生图

提示词

prompt:Astronauts travel in space with a background adorned with stars
negative prompt:无

参数设置

Stable Diffusion 模型(ckpt):stable-diffusion-v1-5.ckpt
采样方法(Sampler):DPM++ SDE Karras
采样迭代步数(Steps):20
宽度(Width):512
高度(Height):512
生成批次(Batch count):4
每批数量(Batch size):2
提示词相关性(CFG Scale):7
随机种子(seed):2

生成图片

在这里插入图片描述

图5 文生图1

在这里插入图片描述

图6 文生图2

图生图

提示词

prompt:Astronauts travel in space with a background adorned with stars
negative prompt:无

参数设置

Stable Diffusion 模型(ckpt):chilloutmix_NiPrunerdFp32Fix.safetensors
采样方法(Sampler):Euler a
采样迭代步数(Steps):20
宽度(Width):512
高度(Height):512
生成批次(Batch count):4
每批数量(Batch size):2
提示词相关性(CFG Scale):7
重绘幅度(Denoising):0.45
随机种子(seed):-1

原图

在这里插入图片描述

图7 原图

生成图片

在这里插入图片描述

图8 图生图1

在这里插入图片描述

图9 图生图2

硬性的标准其实限制不了无限可能的我们,所以啊!少年们加油吧!

这篇关于太空遨游【InsCode Stable Diffusion美图活动一期】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/260552

相关文章

使用亚马逊Bedrock的Stable Diffusion XL模型实现文本到图像生成:探索AI的无限创意

引言 什么是Amazon Bedrock? Amazon Bedrock是亚马逊云服务(AWS)推出的一项旗舰服务,旨在推动生成式人工智能(AI)在各行业的广泛应用。它的核心功能是提供由顶尖AI公司(如AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI以及亚马逊自身)开发的多种基础模型(Foundation Models,简称FMs)。

Differential Diffusion,赋予每个像素它应有的力量,以及在comfyui中的测试效果

🥽原论文要点 首先是原论文地址:https://differential-diffusion.github.io/paper.pdf 其次是git介绍地址:GitHub - exx8/differential-diffusion 感兴趣的朋友们可以自行阅读。 首先,论文开篇就给了一个例子: 我们的方法根据给定的图片和文本提示,以不同的程度改变图像的不同区域。这种可控性允许我们再现

【最新华为OD机试E卷-支持在线评测】机器人活动区域(100分)多语言题解-(Python/C/JavaScript/Java/Cpp)

🍭 大家好这里是春秋招笔试突围 ,一枚热爱算法的程序员 ✨ 本系列打算持续跟新华为OD-E/D卷的三语言AC题解 💻 ACM金牌🏅️团队| 多次AK大厂笔试 | 编程一对一辅导 👏 感谢大家的订阅➕ 和 喜欢💗 🍿 最新华为OD机试D卷目录,全、新、准,题目覆盖率达 95% 以上,支持题目在线评测,专栏文章质量平均 94 分 最新华为OD机试目录: https://blog.

diffusion model 合集

diffusion model 整理 DDPM: 前向一步到位,从数据集里的图片加噪声,根据随机到的 t t t 决定混合的比例,反向要慢慢迭代,DDPM是用了1000步迭代。模型的输入是带噪声图和 t,t 先生成embedding后,用通道和的方式加到每一层中间去: 训练过程是对每个样本分配一个随机的t,采样一个高斯噪声 ϵ \epsilon ϵ,然后根据 t 对图片和噪声进行混合,将加噪

活动系统开发之采用设计模式与非设计模式的区别-非设计模式

1、父类Base.php <?php/*** 初始化控制器* User: Administrator* Date: 2022/9/26* Time: 18:00*/declare (strict_types = 1);namespace app\controller;use app\model\common\Token;use app\BaseController;use app\B

解密FSMN-Monophone VAD模型:语音活动检测的未来

在现代语音处理领域,语音活动检测(Voice Activity Detection, VAD)是一个关键技术,广泛应用于语音识别、语音编码和语音增强等任务。随着深度学习的快速发展,传统的VAD方法逐渐被更为先进的模型所取代。本文将深入探讨FSMN-Monophone VAD模型的原理、优势及其实际应用案例,帮助读者更好地理解这一前沿技术。 一、什么是FSMN-Monophone VAD? FS

活动预告|“AI+Security”系列第3期:AI安全智能体,重塑安全团队工作范式

由安全极客、Wisemodel社区、InForSec网络安全研究国际学术论坛和海升集团联合主办的 “AI+Security”系列第3期: AI 安全智能体,重塑安全团队工作范式  线下活动 将于2024年9月11日下午14:00 在中关村智造大街G座路演厅 正式举行 欢迎扫描海报中二维码报名参与 【会议议程】

Sollong、IO.NET和 Solana,为何参加 WebX 2024活动?

东京王子花园塔酒店 @ChainCatcher_携手 @DPCapital_XYZ与@WebX_Asia共同打造“世界のStaking最大级集结|Tokyo站”盛会,为全球Staking爱好者与行业精英搭建交流合作桥梁!全球顶尖Staking项目方、知名区块链机构、行业领袖与企业家将齐聚东京,共襄盛举! 活动亮点: ——与行业领袖互动 本次活动将汇聚 Web3 领域内最具影响力的行业领袖。与

创客匠人9月活动|预告

-----------------------------------------创客匠人:让知识变现不走弯路-----------------------------------------

如何在算家云搭建模型Stable-diffusion-webUI(AI绘画)

一、Stable Diffusion WebUI简介 Stable Diffusion WebUI 是一个网页版的 AI 绘画工具,基于强大的绘画模型Stable Diffusion ,可以实现文生图、图生图等。 二、模型搭建流程 1.选择主机和镜像 (1)进入算家云的“应用社区”,点击搜索或者找到"stable-diffusion-webui,进入详情页后,点击“创建应用”