¿Qué es una Difusión Estable?
La Difusión Estable es un modelo de aprendizaje profundo de texto a imagen lanzado en 2022. Se utiliza principalmente para generar imágenes detalladas condicionadas a descripciones de texto, aunque también se puede aplicar a otras tareas como la inpainting, outpainting y la generación de traducciones de imagen a imagen guiadas por un aviso de texto.
¿Cómo obtienes los mejores resultados de la Difusión Estable?
0:00 0:47 cómo obtener mejores resultados con la difusión estable - YouTube YouTube Inicio del clip sugerido Fin del clip sugerido Interesante, encuentras imágenes que te gustan, las guardas en marcadores, paso dos palabras clave, anota las palabras clave que ves. Más Interesante, encuentras imágenes que te gustan, las guardas en marcadores, paso dos palabras clave, anota las palabras clave que ves con más frecuencia, ahora abre la difusión estable, escribe lo que quieres, coma, luego prueba todas tus palabras clave.
¿Cómo encuentras los resultados realistas de la difusión estable?
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¿Cómo funcionan los modelos de Difusión Estable?
A un alto nivel, los modelos de Difusión funcionan destruyendo los datos de entrenamiento al agregar ruido y luego aprenden a recuperar los datos invirtiendo este proceso de ruido. En otras palabras, los modelos de Difusión pueden generar imágenes coherentes a partir de ruido. Los modelos de Difusión se entrenan agregando ruido a las imágenes, que el modelo luego aprende a eliminar.
¿Qué es la escala CFG en la difusión estable?
CFG también es uno de los principales parámetros en la Difusión Estable, y cuanto mayor sea la escala CFG, más probable es que se pueda generar una nueva imagen de acuerdo con la entrada de imagen del aviso o img2img, pero la imagen estará distorsionada. aumentar.
¿Qué tan grande es el modelo de Difusión Estable?
La Difusión Estable v1 se refiere a una configuración específica de la arquitectura del modelo que utiliza un autoencoder de factor de submuestreo 8 con un UNet de 860M y un codificador de texto CLIP ViT-L/14 para el modelo de difusión. El modelo fue preentrenado en imágenes de 256x256 y luego ajustado en imágenes de 512x512.
¿Cómo ejecuto DALL-E en casa?
Sigue estos pasos en caso de que desees clonar y ejecutar el DALL-E Playground localmente: Clona o bifurca este repositorio. Crea un entorno virtual cd backend python3 -m venv ENVNAME. Ejecuta el entorno virtual source venv/bin/activate. requisitos pip -r requirements.
¿Es la Difusión Estable AI gratuita?
La principal diferencia entre la Difusión Estable y otros modelos generadores de imágenes es que es una solución completamente gratuita y de código abierto a la que todos pueden contribuir.
¿Cómo haces un aviso para DALL-E?
La interfaz de usuario de DALL-E 2 es tan simple como puede ser: Puedes ingresar tu comando de texto, llamado aviso, a través de un campo de entrada y enviarlo al sistema de IA haciendo clic en Generar. Después de un corto tiempo de espera, DALL-E 2 produce cuatro imágenes. Generar imágenes de IA es simple: pones texto en un campo de texto.
¿Es la Difusión Estable de código abierto?
La introducción de la Versión 2.0 se anticipa para acelerar aún más la adopción de la tecnología. El software ya se ha utilizado para hacer algunas animaciones de video rudimentarias pero sorprendentes. La Versión 2 de Difusión Estable fue lanzada como código abierto por Stability.AI.
