【进阶】当QR Code 透过ControlNet 融入 Stable Diffusion AI图生图模型
在此前的 JAX Sprint 中，我们有幸使用 Google TPU v4，非常快地完成了 300 万张图的训练。可惜活动结束，我们回到了实验室的 A6000 / 4090，训练了一个 10 万张图的版本，且学习率非常大，只为尽早出现“突变拟合”（Sudden Convergence）。
说人话：
炼丹很吃N卡，然后你看到的都是效果图（已抽卡）。目前没有放出练好的模型哦（未完成状态），所以你要么自己做，要么让人帮你抽卡。知道AI绘图已经到这个过程就可以。作者在对应的网站贴出了训练方法和流程。总结就是入门门槛很高。不过专研这玩意做毕设，预计比隔壁实习生强不知道多少，你说对不对🌚
https://qrbtf.com/
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#StableDiffusion #ControlNet #QRcode
ControlNet 训练的数据结构十分简单，仅为一张输入图（conditioning image）、一张输出图（image）和一段标注（caption）。官方给出了非常多预训练模型，包括 1.0 版本中的 Depth、HED、OpenPose 和 1.1 中非常有创意的 Shuffle、Tile 和 Instruct Pix2Pix 等。
ControlNet 的训练对数据量和算力均有较高要求，论文中记录的训练数据量从 8 万到 300 万不等，训练时间可达 600 个 A100 GPU 小时。好在作者提供了基础的训练脚本，HuggingFace 也做了 Diffusers 实现。
引用：在此前的 JAX Sprint 中，我们有幸使用 Google TPU v4，非常快地完成了 300 万张图的训练。可惜活动结束，我们回到了实验室的 A6000 / 4090，训练了一个 10 万张图的版本，且学习率非常大，只为尽早出现“突变拟合”（Sudden Convergence）。
说人话：
炼丹很吃N卡，然后你看到的都是效果图（已抽卡）。目前没有放出练好的模型哦（未完成状态），所以你要么自己做，要么让人帮你抽卡。知道AI绘图已经到这个过程就可以。作者在对应的网站贴出了训练方法和流程。总结就是入门门槛很高。不过专研这玩意做毕设，预计比隔壁实习生强不知道多少，你说对不对🌚
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#StableDiffusion #ControlNet #QRcode
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Forwarded from Solidot
人造皮肤能自我修复
2023-06-05 15:56:00 by 电动新世纪
斯坦福大学研究人员首次展示了一种多层薄膜传感器，这种人造电子皮肤可在愈合过程中自动重新排列。这是模仿人类皮肤的关键一步。这一进步预示着一个机器人和假肢新时代或将到来，未来它们将拥有类人触觉的自愈合成材料制造的“皮肤”。人类皮肤有很多层，在愈合过程中分工相当明确有序，每一层都会有选择地自行愈合，以恢复整体功能。而新电子皮肤层可以模仿这一点，它也是由层组成的。它刚刚进化出免疫机制，通过涉及分子识别和信号传递的复杂过程，重建具有原始分层结构的组织。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh0619
https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/6/502220.shtm
#科学
2023-06-05 15:56:00 by 电动新世纪
斯坦福大学研究人员首次展示了一种多层薄膜传感器，这种人造电子皮肤可在愈合过程中自动重新排列。这是模仿人类皮肤的关键一步。这一进步预示着一个机器人和假肢新时代或将到来，未来它们将拥有类人触觉的自愈合成材料制造的“皮肤”。人类皮肤有很多层，在愈合过程中分工相当明确有序，每一层都会有选择地自行愈合，以恢复整体功能。而新电子皮肤层可以模仿这一点，它也是由层组成的。它刚刚进化出免疫机制，通过涉及分子识别和信号传递的复杂过程，重建具有原始分层结构的组织。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh0619
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#科学
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MJJ出征
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WISE余额回赠🤔 这不比paypal强？感觉国内零钱通，余额宝也没那么高😅。
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