1.腾讯T2I-adapter源码分析(3)-训练源码分析
2.推荐一款Meta出品的作画AI版神笔马良工具
3.AI编程可视化Java项目拆解第二弹,AI辅助生成方法流程图
4.ai绘画如何导入模型ai绘画如何导入模型
5.超火的源码源码漫画线稿上色AI出新版了!无监督训练,绘制效果更美好 | 代码+Demo
6.手把手教你安装运行AI绘图Stable-Diffution-Webui(Mac OS篇)
腾讯T2I-adapter源码分析(3)-训练源码分析
随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的作画艺术创作,人们对AI可控绘图的源码源码追求日益高涨。为提升AI图像生成的绘制赛马娘源码可控性,Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。作画系列文章将从T2I-adapter的源码源码源码出发,深入剖析其训练部分的绘制实现原理。
本篇我们将聚焦于训练源码的作画解析,通过代码结构的源码源码梳理,了解T2I-Adapter的绘制训练流程。
训练代码的作画运行涉及数据处理、模型加载、源码源码优化器设置以及实际训练过程。绘制在第一部分,我们首先设置参数并加载数据,如DepthDataset,它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。
在模型加载阶段,我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时,其配置与推理阶段有所差异,如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法,通过构建不同模块来实现。
训练过程中,adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用,相比controlnet,T2I-adapter的参数更少,没有注意力层,这使得训练更为高效。模型放入GPU后,使用adamW优化器进行训练,同时设置学习率和数据保存路径。
状态恢复部分,程序会判断是否从头开始或恢复训练,设置log信息。接下来,辅助追涨指标源码下载代码进入实际的训练循环,包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。
loss函数定义在模型配置中,采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中,loss计算和模型保存都在代码中明确体现。
总的来说,T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置,确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中,每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。
推荐一款Meta出品的AI版神笔马良工具
小马同学喜欢画各种小人,尽管谈不上精细美观,但活灵活现的神态总让我惊叹。
能否让这些小人动起来?偶然间,我们发现了一个有趣的AI工具。
1. 访问此网址:sketch.metademolab.com
2. 上传你绘制的小人照片,点击“下一步”。
3. 系统将自动识别小人的人体区域,一般能准确识别,对于过于抽象的画作,也可手动调整。
4. 系统识别小人各部分,找出每个像素。
5. 系统识别小人特征点和骨架,如眼睛等细节可手动调整。
6. 选择你想要的动画类型,如走路、跳舞等。
最后,小马同学与小人进行了一场跳绳比赛,趣味无穷。
这款由Meta出品的AI工具,颇似中国的动画片“神笔马良”,为大小朋友们带来了无尽的乐趣。
如果你对技术感兴趣,可以参考以下资源:
1. 工具官方网站:Animated Drawings (metademolab.com)
2. 源码仓库:GitHub - facebookresearch/AnimatedDrawings (探索更多功能,如多卡通小人的视频合成,或通过其他工具定义更多的人体运动模版)
AI编程可视化Java项目拆解第二弹,AI辅助生成方法流程图
本文系列文章之一,在线文档管理系统源码在哪旨在深入解析利用AI可视化Java项目的实践。在之前的分享中,我们探讨了AI在Java项目中的应用,该系列文章已在AI破局星球、知乎、掘金等平台发布。关注与支持是我们前行的动力。
本文聚焦AI生成方法的Mermaid流程图。Mermaid是一款基于文本的流程图与时序图生成工具,允许用户通过简洁的文本描述语言构建复杂图示,适用于Markdown编辑器和直接在浏览器中打开。
Mermaid的基本语法简单易懂,支持多种图形和布局,使描述流程与关系变得直观。借助Mermaid,可以将代码逻辑转换为可直接在浏览器中浏览的流程图,大大便利了用户对Java项目的理解。
AI如何绘制流程图?在获取方法源代码后,通过提问AI模型,如GPT,即可生成Mermaid格式的流程图。通过精心设计的提示词,AI能以自然语言形式,清晰地展示代码逻辑,避免技术性描述,聚焦业务语义。流程图中的每个节点都会被明确标注,如"开始"与"结束",并遵循特定的格式,确保信息的精准传达。
在AI绘制流程图的实践中,我们发现生成的图仅基于方法体代码,有时无法全面揭示方法的功能。为解决这一问题,可采用递归方式生成子方法的流程图,如在当前示例中,将对`alipayService.notify(params)`方法进一步分析,展示其内部流程,以实现更全面的理解。
通过上述方法,用户可以轻松地从项目入口开始,一路探索,浙江疫苗溯源码怎么查询直至所需内容,极大地降低了新团队成员的上手成本。在后续文章中,我们将分享如何生成项目的入口地图,敬请期待。
ai绘画如何导入模型ai绘画如何导入模型
首先,要使用AI绘画需要安装一些必要的软件和库,比如Python、TensorFlow等。接着,需要选择一个合适的AI绘画模型,例如DeepDream、GAN等。这些模型可以在各大代码平台(如GitHub)上找到相应的源码和说明文档。
一般情况下,导入模型需要进行以下几个步骤:
1. 下载所需模型的源代码,并解压缩文件。
2. 安装模型所依赖的库和环境,确保能够正常运行代码。
3. 在代码中指定模型的路径、输入参数和其他设置。具体方式会根据不同的模型而有所差异,在阅读相应文档后可进行操作。
4. 运行程序并导入模型。
需要注意的是,在导入模型之前,为了保证绘画效果,还需要预处理或训练数据。这通常包括将转换为特定格式和大小,并对图像进行预处理以提高模型性能。
总之,导入AI绘画模型是一个比较复杂的过程,需要一定的编程技能和算法知识。建议在学习前先熟悉Python及其相关库,并阅读有关文档和教程来帮助理解整个流程。
超火的漫画线稿上色AI出新版了!无监督训练,效果更美好 | 代码+Demo
超火的漫画线稿上色AI又有新突破!style2paints 2.0版本发布,采用无监督训练,为动漫形象带来更为惊艳的效果。只需上传一张手绘线稿,低位板主图指标源码轻轻一点,你的收藏宝贝就能展现出丰富的色彩。
不同于早期版本,style2paints 2.0不仅能自动根据用户选择的参考图转换风格,还能精准响应用户在特定区域的提示,实现细致的色彩调整。它在保持颜色协调的同时,注重细节处理,追求漫画中角色眼睛的闪亮、脸颊的红晕和皮肤的精致,力求达到专业级的上色效果。
尽管风格迁移技术并不新鲜,但style2paints 2.0在处理纯线条草图时的复杂性不容忽视。它需要AI自行填充阴影和纹理,实现从黑白到彩色的转换,这并非易事。尽管目前没有详细论文,但其前身的Style Transfer for Anime Sketches算法已经展示了良好的基础。
style2paints 2.0的改进在于更纯粹的无监督训练,它依靠神经网络自我学习,而非硬性规则指导,这使得模型收敛更为困难,但最终效果令人满意。尽管市面上还有其他线稿上色工具,但作者对它们的评价并不高,认为在漫画风格转换上,GAN和用户自定义参考图是关键。
想要亲自体验style2paints 2.0的魅力吗?欢迎试玩Demo,感受线稿上色的新江湖。虽然官方论文尚未发布,但源代码已提供,探索技术背后的魅力。快来试试,让你的动漫收藏焕发出新的色彩吧!
手把手教你安装运行AI绘图Stable-Diffution-Webui(Mac OS篇)
AI绘图领域的热门工具stable-diffusion-webui是Mac用户首选的本地运行平台。由于其开放性、灵活性和高效性,我们将在本文中详细指导你在Mac M1或M2系统上安装并运行它,满足粉丝对新功能的需求。 首先,确保你的设备配置:Mac M1或M2,内存8GB以上,至少GB可用硬盘,GB更佳,且内外网访问流畅。接下来,按步骤操作:在Terminal中安装Homebrew,如果已安装,则跳过。
通过命令行安装Python和Git。
从GitHub克隆stable-diffusion-webui的源代码。
下载基础模型,如stable diffusion 2.0的-v-ema.ckpt。
在launch.py文件中配置国内镜像下载GFPGAN等依赖。
运行webui.sh启动应用,可能需要一段时间下载插件。
访问本地URL .0.0.1:,通过浏览器打开稳定扩散webui界面。
遇到问题时,可参考常见问题解答:免费使用,无需付费,无nsfw限制,无排队等待。
关闭电脑后重开,重复上述步骤即可。
网络问题检查网络连接,如遇下载错误,按指导修改launch.py。
提高绘图质量,可通过下载更多模型包和优化提示词。
切换模型:下载并替换checkpoint文件,刷新选择新模型。
优化速度:调整图像大小,关闭hirex.fix,减少后台占用。
想深入了解提示词编写和更高级功能,后续文章会详细介绍。如有任何疑问,可参考我们的其他教程。 我们已经分享了多个教程,包括Windows和Mac的本地部署方法,以及如何使用Waifu Diffusion。继续探索,掌握AI绘画的魅力吧!参考资料:
腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术,为人们带来了令人惊叹的效果,不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而,AI绘图的可控性一直不是很好,通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性,Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发,分析其实现方法。
本篇是第一篇,主要介绍源码的运行方法,后续两篇将以深度图为例,分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter,也是为了继续研究我一直在研究的课题:“AI生成同一人物不同动作”,例如:罗培羽:stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试(多姿势图),Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感,后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下,它与controlnet类似,都是在原模型增加一个旁路,然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点,从图中可见,其一是在unet的编码阶段增加参数,而controlnet主要是解码阶段;其二是controlnet复制unit的上半部结构,而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型,因此T2I-Adapter的模型较小,默认下占用M左右,而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python,然后把代码clone下来。随后安装依赖项,打开requirements.txt,可以看到依赖项的内容。然后下载示例,下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下,再下载T2I-Adapter的模型到目录下,模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5,也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档,尝试运行一个由深度图生成的例子,下图的左侧是深度图,提示语是"desk, best quality, extremely detailed",右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛,一开始在一台8G显存的服务器上跑,显存不够;重新搭环境在一台G显存的服务器上跑,还是不够;最后用一台G显存的服务器,终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子,下图左侧是骨架图,提示词为"Iron man, high-quality, high-res",右侧是生成的图像。
既然能跑推理,那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行,目标是准备一点点数据把训练代码跑起来,至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步,我们以训练深度图条件为例,来运行train_depth.py。
显然,习惯了,会有一些问题没法直接运行,需要先做两步工作。准备训练数据,分析代码,定位到ldm/data/dataset_depth.py,反推它的数据集结构,然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt,用于存放数据文件的地址,由于只是测试,我就只添加两行。然后准备,图中的.png和.png是结果图,.depth.png和.depth.png是深度图,.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下,都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量,由于T2I-Adapter使用多卡训练,显然我也没这个环境,因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量,因此做简单的设置。
做好准备工作,可以运行程序了,出于硬件条件限制,只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时,完成,按默认的配置,模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么,使用训练出来的模型试试效果,能生成如下(此处只是为了跑起来代码,用训练集来测试),验证了可以跑起来。
运行起来,但这还不够,我们还得看看代码是怎么写法,下一篇见。
PS:《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文,从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起,从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索,一步步介绍AI博弈的原理,而后引出强化学习方法,通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点,值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用,它集合stable-diffusion各项常用功能,还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。
AI与PDE(七):AFNO模型的源代码解析
本文旨在解析AFNO模型的源代码,帮助读者理解模型细节与主干结构。首先,AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义,通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中,依据代码注释逐步解析。
在代码中,forward_features函数负责模型的核心逻辑,包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到,增加模型的表示能力。
关键模块AFNO2d位于代码中,它基于FNO的原理,负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用,实现数据的转换与混合。
经过数个L layer处理后,模型进入类似解码器的结构,用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现,以解决特定分类问题。
本文通过梳理代码流程与结构图,直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文,深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用,如FourCastNet。
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很多人覺得,到了夏天,相比於春天多變的天氣,鼻子應該會比較舒服了,但其實答案是NO!夏天除了可能會有黴菌造成鼻子過敏以外,夏天的高溫也更可能會讓你流鼻血!天氣熱就特別容易流鼻血高溫對鼻子影響一次看輔大
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