Как пользоваться нейронкой Стейбл Дифьюжн онлайн — что делать, если изображение не генерируется, промты former, sd, guidance scale, hi res и другие: как настроить ИИ, уроки на Youtube, создание logo png sphotorealistic, причины генерации нескольких лиц

Рисование картин с помощью ИИ стало распространено с запуском Stable Diffusion online. Создатели компании Stability.ai вывели на рынок программу – нейросеть с открытым исходным кодом.

Что такое ИИ Stable Diffusion

Эта нейросеть генерирует и изменяет изображения. Созданные в Stable Diffusion иллюстрации не искажаются от изменения размера, у них нет пробелов и вибрации.

Основные возможности

Model графической сети Stable Diffusion работает с открытым исходным кодом и диффузионной моделью генерации (seed).

Исходные данные не засекречены. На основе программы разрабатываются приложения.

Обзор основных функций описывает то, как ИИ генерирует изображение. Оно делает все, что можно представить: от рисованных котиков до лиц реалистичных людей. Получается почти фотография.

Что касается диффузионной модели, то она на большой скорости просчитывает, какие изменения нужно внести в изображение-образец и что из него удалить. При этом избыточные детали убирает не на одном слое, а разбивает поправки на несколько графов (структур) картинки и меняет ее поэтапно.

По такому же принципу идет работа с текстовым запросом – нейросеть сначала создает картинку-образец, а потом доделывает ее с использованием sd-модели.

Преимущества нейросети «Стэйбл Дифьюжн»:

• устойчивость к шуму и изменениям в данных;
• обработка графов с разными топологиями из файла с данными sampler.

Технические требования

Поскольку графическая программа разрабатывалась на основе архитектуры глубоких нейронных сетей, у нее есть особенности и требования к техническому оснащению вашего компьютера:

1. Вычислительные ресурсы. Для работы без сбоев рекомендуется использовать графические процессоры (GPU) с высокой производительностью.
2. Данные. Программа требует входные данные: пользователь должен дать описание изображений, которые нужно сделать. Картинки можно делать и в 3D.
3. Модель. Stable Diffusion online имеет несколько параметров для настройки – количество слоев, размер ядра свертки, количество фильтров, скорость обучения.
4. Алгоритмы оптимизации. В процессе обучения нейросетевой модели задействованы алгоритмы оптимизации для того, чтобы минимизировать потерю качества.
5. Контроль переобучения. Иногда у программы бывает перегрузка от переобучения – модель работает на обучающей выборке, но плохо на новых данных.

Чтобы избежать переобучения, используют дропаут (метод контроля переобучения).

Можно ли пользоваться нейросетью онлайн

Программа доступна в веб-версии. У сайта удобный интерфейс, интуитивно понятный пользователю. Разобраться в нем можно за считаные минуты и сразу попробовать сгенерировать изображение.

Установка Stable Diffusion на свой компьютер

Инсталляция нейросети может быть сложной задачей, но с правильной инструкцией это делается легко и быстро.

Установка необходимого программного обеспечения: сначала нужна инсталляция Python и TensorFlow. Python загружают с официального сайта языка, а TensorFlow – через пакетный менеджер pip с помощью строки pip install tensorflow.

Генерация картинки с помощью текста

Инструкция, как генерировать картинки с помощью текста:

1. Установить зависимости из файла requirements.txt через команду pip install-r requirements.txt.
2. Подготовить данные. Этап включает обработку и преобразование формата поступающей информации.
3. Убедиться, что generator распознает файлы и начать самообучение.

На сайте находится demo-версия ИИ. Работать с ней можно онлайн. Она доступна на русском.

Изменение готового изображения

Обучение модели запускается через скрипт train.py из загруженной с программой директории. Используйте formers также в целях научения нейросети работе с изображениями.

В процессе обучения используйте settings: sampling steps, количество итераций, guidance scale. Это параметр, который описывает точность работы нейросети с текстовым запросом.

Настройки генератора Stable Diffusion

Стабильность нейронных сетей зависит от скорости обучения (learning rate). Она не должна быть медленной, иначе программа не подгрузит компоненты.

Но и слишком высокой, чтобы не возникло проблем с неустойчивостью развития нейросети и разрушения градиентов. А также рекомендуется поработать с методами оптимизации Adam и RMSprop, они обеспечивают стабильность диффузии и генерации.

Другой параметр, влияющий на функциональность модели, – размер мини-пакета (batch size).

Stable Diffusion – платная программа. Вы генерируете изображения в web-версии, пока не закончатся кредиты.

Обзор