MJJ出征
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MJJ出征
AI涂鸦作画——Scribble Diffusion 怎么玩? 首先画出轮廓大概——用一句话告诉AI老师“这是XXXXXX”——点击Go等待AI老师生成 有啥区别? 平时的AI是用一段话去让AI算概率,这个干脆让你圈定一个草图范围做AI运算。效率和有用率会更高吧😎 还有更好玩的吗? 当然作者开源出来啦,而且还出个教程,可以关注下喔。MJJ千万别学静香倒买倒卖哦🥰 一个免费的开源 AI 驱动的 Web 应用程序,基于Replicate 可让您绘制草图、添加文本提示并根据您的草图生成图像。可以发现作者…
进阶玩法

上面的scribble diffusion还是比较基础,不过想法是好的,线稿+指令生成AI图。那么如果引用更高级的运算模型或许会有更多意想不到的效果。

有啥实际应用呢?
AI设计师按照户主要求生成AI装修图😅
透过一些骨头化石AI脑补史前生物🤣
影视编导编剧PPT😏
通缉犯绘制🤡
......

总结就是都不成熟只能说,继续努力😏
Github-T2I-Adapter
Github-sd-webui
Github-ControlNet
#ControlNet #AI_Art #stablediffusion
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MJJ出征
AI-Cosplay 现在已经到了以假乱真的阶段 别撸了,你的小姐姐可能都是假的😅 套图 来源 demo weibo #AI #Cosplay #StableDiffusion
AI-Cosplay
人物:St. Louis Luxurious Wheels
LoRA: stLouisLuxuriousWheels_v1, koreanDollLikeness_v10
Stable_Diffusion Chilloutmix

直接总结:MJJ请不要再相信任何网上看到的美少女都是假的🤡

基于Stable Diffusion生成 Lora训练模型ChilloutMix,Korean_Doll(likeness?),Taiwan_Doll等。具体哪一个和微调参数没有透露,我也不懂知识盲区。不过可以透过关键词或者资讯博主或者是自己上手调试生成。
从上面作品来说可见AI训练已经秒杀了画师级别了的。现在训练转向真人Cosplay效果。属实惊人。😱

目前的套路:
基于某个平台/集成套件,套用训练好的模型调用参数或者自己调试小参等,代入后批量生成所谓的“作品”运算快慢取决于你的显卡🤔。同样的这样的训练模型和小参有专门的社群网站或者是twitter公告,目前在Discord也有社群人员。这些都需要德先生赛先生🤓
从上面的模式来看,最重要的是训练的模型和调教参数,搞得好算力够强分分钟可以屠榜整个图片站🤔。请注意上面的图片只是一个例子,AI生成是批量化🥶

我只能说MJJ要控制住自己的老二,你所看到的并不是真实的。

温馨提示:大部分网站都被国内蘠了。请走代理。别问为什么问就是政治觉悟不够高
😂

素材:(信息量巨大,知识盲点多。各位看官自己查阅吧,哪位MJJ可以出教程来玩玩也不错🧐🤓
来源 模型内参
link1 link2 link3 link4 link5 link5 link6 link7
#StableDiffusion #Chilloutmix #AI_Art #CivitAI #korean_doll_likeness #Lora
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MJJ出征
AI-Cosplay 人物:St. Louis Luxurious Wheels LoRA: stLouisLuxuriousWheels_v1, koreanDollLikeness_v10 Stable_Diffusion Chilloutmix 直接总结:MJJ请不要再相信任何网上看到的美少女都是假的🤡 基于Stable Diffusion生成 Lora训练模型ChilloutMix,Korean_Doll(likeness?),Taiwan_Doll等。具体哪一个和微调参数没有透露,我也不懂知…
如何制作训练类真人AI艺术作品
前提预告:请准备一张很强的N卡(显存8G起步),大内存大硬盘最好。

敲门砖0.
bilibili

视频1.
Discord → Midjourney → NobelAI → Stable Diffusion
Youtube
这位台湾的youtuber也是画师,看教程时长还是介绍类为主。不是最精髓的。上面都是多种不同AI画图工具,就类似AI工具百家争鸣,啥都有,但是都很糟糕又要付费又要依赖国外社群discord而且极度不友好对国人,狗屎难用🖕。别花冤枉钱哦。各种主流都有介绍就stable diffusion最吃香发展最快。推荐

视频2.
Stable Diffusion与模型工具包结合快速抄作业
Bilibili youtube QQ社群频道
这个讲解就比较接近速成,按着步骤做可以做出个样来,还是不错的教程。

图文教程3.
link
weibo bilibili

更多搜索4.
bilibili bilibili2 weibo Youtube More
务必筛选这个月或者这周这种短期内的教学视频,AI更新迭代极快去年的已经没有任何参考意义

工欲善其事必先利其器5.
受到stable diffusion等影响,官方建议是给足8G显存以上的N卡。给自己组一个能跑得动的N卡炼丹炉,20系列和30系列的矿卡是比较便宜的方案,不过有风险。最新的40系台式机组太高了可以考虑40系列新笔记本。当然老机器也是能跑得动的。效率低下......

这类教程还在国人二次元圈子最热,在B站信息最丰富了,社群基本上都漂洋过海到Twitter,Youtube上都是老掉牙视频。预计很多都无法过审黄标,频道主也吃力不讨好😅
上面两个都是不错的速成介绍,如果教不会也可以有很好的认识。感兴趣可以看看。介绍内容很多都有NSFW,危险少儿不宜,不要拿给小孩玩。不建议过度传播。这些介绍的网站早晚要黄掉,请备梯

#stablediffusion #AI_Art #ControlNet #stability_AI
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MJJ出征
如何制作训练类真人AI艺术作品 前提预告:请准备一张很强的N卡(显存8G起步),大内存大硬盘最好。 敲门砖0. bilibili 视频1. Discord → Midjourney → NobelAI → Stable Diffusion Youtube 这位台湾的youtuber也是画师,看教程时长还是介绍类为主。不是最精髓的。上面都是多种不同AI画图工具,就类似AI工具百家争鸣,啥都有,但是都很糟糕又要付费又要依赖国外社群discord而且极度不友好对国人,狗屎难用🖕。别花冤枉钱哦。各种主流都有介绍就stable…
Stable Diffusion Docker方案

吹稿:
基于docker环境下搭建的stable diffusion(SD)
有 6GB 显存显卡,16GB 内存或只依赖 CPU 的电脑上生成图像,并且仅需几秒钟的时间,无需进行预处理或后处理......

有能力的可以把小鸡搞起来,不过丑话说在前,CPU算慢的要死,跑类真人模型三天两夜很正常。闲的蛋疼可以试试看。甲骨文ARM大内存搞起来。
龟壳,别锻炼了,来炼丹吧。🥳🤔

https://newzone.top/posts/2022-09-05-stable_diffusion_ai_painting.html

Github docker Docker
#AI_Art #stablediffusion #docker #教程
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AI-Cosplay 人物:St. Louis Luxurious Wheels LoRA: stLouisLuxuriousWheels_v1, koreanDollLikeness_v10 Stable_Diffusion Chilloutmix 直接总结:MJJ请不要再相信任何网上看到的美少女都是假的🤡 基于Stable Diffusion生成 Lora训练模型ChilloutMix,Korean_Doll(likeness?),Taiwan_Doll等。具体哪一个和微调参数没有透露,我也不懂知…
Lora korean doll likeness 更新
常和satble diffusion搭配的LoRA热门类真人训练模型更新了。
新的版本1.5.有在尝试AI炼丹的MJJ可以去试试看。感兴趣可以依照教程训练。真实度微调,依旧还是在脸部动刀居多,此版本规避了和周某的相似度嫌疑。关节和手指依旧容易错乱局限性还是蛮大的。这种细节此模型不可用。

请小心处理生成的图像,并自行承担风险。禁止对人工智能社区的发展产生不利影响的行为和侵犯个人权利和隐私的使用。
请不要相信网上见到的美女图。从今年2月份开始已经可以批量生成了。只要你显卡算力够强
🤪
KoreanDolllikeness stable diffusion
#stablediffusion #AI_Art
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MJJ出征
如何制作训练类真人AI艺术作品 前提预告:请准备一张很强的N卡(显存8G起步),大内存大硬盘最好。 敲门砖0. bilibili 视频1. Discord → Midjourney → NobelAI → Stable Diffusion Youtube 这位台湾的youtuber也是画师,看教程时长还是介绍类为主。不是最精髓的。上面都是多种不同AI画图工具,就类似AI工具百家争鸣,啥都有,但是都很糟糕又要付费又要依赖国外社群discord而且极度不友好对国人,狗屎难用🖕。别花冤枉钱哦。各种主流都有介绍就stable…
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Auto Photoshop StableDiffusion Plugin

by StableDiffusion

人话解读:
AI绘图插图类,搭配传统的修图主流软件才是目前AI最接地气的落地方式,也是最容易让人入手和学习的条件,而不是另起炉灶画大饼搞个收费巴拉巴拉拉人头杀猪......

说明:
借助 Auto Photoshop StableDiffusion这款插件,您可以直接在 Photoshop 中使用 Automatic1111 Stable Diffusion 的功能,而无需在程序之间切换。这使您可以在熟悉的环境中轻松使用 Stable Diffusion AI。您可以使用所有您喜欢的工具编辑您的 Stable Diffusion 图像,并将其保存在 Photoshop 中。

问题:
这些都是敲门砖而已!
目前还是不稳定版本,Adobe公司的AI就是依托答辩😁。还不如StableDiffusion🤭
再说PS本身对CPU和内存占用特别大,外加StableDiffusion需要大显存的N卡(A卡目前雷太多)。目前猜测Mac还不是最好的归宿除非你能接受雷电接口外接N卡。当然有条件可以远程炼图,然后搞着搞着就成机柜深度学习工作站🤔......终究绘图炼丹还是Win平台😛,不过想学习前言AI插图或者是尝鲜的MJJ可以试试,看好这个项目。

教程:
link (基于上面置顶或者是tag相关的全部教程阅读后再看这个插件会事半功倍)

Github:
link

视频来源
#AI_Art #stablediffusion #photoshop #ControlNet
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可视聊天GPT

来自微软的,不全面。还在发展中。等待Win12 和Office365 更新🕺。MJJ应该关注A1,A3,A1P,E3,E5 这种玩意🌝

https://github.com/microsoft/visual-chatgpt
#StableDiffusion #ControlNet #AI
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基于苹果全家桶的Stable Diffusion

恕我直言,苹果的GPU针对自家的软件确实能带的动。但是和N卡相比还是有一段距离。模型支持度有限,不过刚刚起步。
没有GUI 没有模型内参和别的插件。
属于画饼第一步。项目不错有搞头毕竟果粉钱多多。不过别指望能战胜4090了🤡

http://github.com/apple/ml-stable-diffusion
#StableDiffusion
3
一些主流的Stable Diffusion模型在Google colab上运行(去除NFSW)

谷歌的GPU有限制有限额随时会抽风。适合没有N卡的可以玩玩。也适合手机等客户端尝试。不实际但能用。建议强制代理。
这个主流的包含了常用真人模型Chillmix等主流模型更多对照可以参考Civitai

一些教学
主流SD Colab 衍生的SD Colab
#StableDiffusion #AI_Art
🤩1
aitool.ai 

一个替代civitai.com免爬墙的模型站
这种域名后面容易卖个好价钱🙈

方便那些无法科学上网的兄弟们使用,完全同步C站全站的模型资源,C站有啥它有啥(一些已下架的除外,应该会手工去补上特殊资源)。 
还缺啥,你们可以说一下。 
可以直接搜索想要的模型名称, 
但现在做得有点不好的就是搜索后出来四个标签,要点models才能显示模型相关的搜索结果。 当然对mjj就是屁大点事,问题不大😆
#stablediffusion
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Draw Things
能在IOS 苹果设备运行的Stable diffusion

目前免费,对GPU要求比较高,生成速度比没有CUDA的慢,但是能跑起来,可以试试看。不建议用于真人模型,可以尝试二次元类型。存在NSFW,小朋友不要尝试。

支持苹果平板手机和Mac,和SD一样的套路,可以自定义加载对应的模型和Lora,至于怎么玩可以参考这个粤语教程。貌似还没有人介绍。可以了解下,汉化的比较便捷。

视频讲解
#stablediffusion #AI_Art
🌭54
【进阶】当QR Code 透过ControlNet 融入 Stable Diffusion AI图生图模型

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🌚

https://qrbtf.com/
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#StableDiffusion #ControlNet #QRcode
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