ai picture webui（安定したdiffness）についてお話しします

 

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webui（安定した難しさ）

2022年8月22日にリリースされた安定性AIは、テキストを画像に変換するAIモデルです。このモデルはオープンソースライセンスとして配布されており、さまざまなユーザーが自由に使用できるようにします。テキストを入力すると、安定性AIはそのテキストに基づいて高品質の画像を作成します。

ウェブサイトアドレス ：
https://stability.ai/


特性 ：
Stable Diffusionは、ドイツのミュンヘンにあるミュンヘン大学のMachine Vision＆Learning Group（Compvis）Labによる「高解像度画像合成研究」に基づいて開発された深い学習人工知能モデルです。安定性AIと滑走路MLをサポートして開発されました。

Stability AIはEmad Mostaqueと呼ばれる英国の企業であり、安定したDiffnessのコンピューティングリソースを提供し、LAION-5Bデータベースを学ぶことができます。 DALL-E 2やイメージなどのテキストから画像へのモデルとは異なり、このモデルは、コンピューターリソースを大幅に削減することにより、4GB以下のVRAMを持つコンピューターでも使用できます。

さらに、たとえ高価であっても、オープンソースに開放されており、一般の人々が使用できます。これにより、AIの塗装時代が開き、モデルに基づくAI画像サービス機能は増加し続けています。

プラグイン「ControlNet」を使用してポーズをとることができます。さらに、OpenPoseから派生したCannyモデルなど、さまざまなControlNetの補助モデルを使用することにより、ラインレベルのスケッチを支援するために、身体領域の作物を調整します。

安定した違いは、主に、クリップ、UNET、およびVAE（VAE）の3つの人工ニューラルネットワークで構成されています。ユーザーがテキストを入力すると、テキストエンコーダー、クリップ、テキストをUNETが理解できるトークンに変換します。 UNETは、トークンに基づいてランダムに生成されたノイズを削除することにより、画像を作成します。鳴るプロセスを繰り返すと正確な画像が作成され、Vaeはこれらの画像をピクセルに変換する役割を果たします。

従来の拡散確率画像作成モデルとは異なり、安定した拡散は、解像度が増加するにつれてリソース消費が増加する問題を解決するために、オットーインコーダーを前後に導入しました。これにより、画像全体ではなく、小さなレベルの潜在的な空間でノイズを操作することにより、多くのコンピューティングリソースを必要としないことにより、比較的大きな解像度画像を作成できます。したがって、安定した違いは、一般的な仮定で使用されるグラフィックカードのリソースとして使用できます。


ライセンス：
安定したAIは、新しい機械学習のためにオープンソースライセンス[4]を導入しました。このライセンスには、通常のオープンソースライセンスとは異なる機能があります。安定したdiffnessを使用してサービスを提供する場合、ユーザーはそのライセンスを明示的に遵守する必要があります。さらに、モデルをピン調整する場合、ライセンスで指定された特定の使用にのみ使用する必要があり、他の目的には使用しないでください。

使い方 ：
安定した困難を使用して、さまざまなオープンソースプロジェクトが開発されています。以下は各プロジェクトの説明です。

1.安定したDiffness Web UI：Webベースのユーザーインターフェイスを提供して、安定した拡散モデルを簡単に使用できるようにするプロジェクト。開発者は、安定した拡散のフロントエンド関数に加えて、GFPGAN補正、Esrgan Upscaling、テキストの反転など、さまざまな機能を更新および追加し続けています。

2.元の著者：Compvisが発行した元のプロジェクト。使いやすさは限られているため、参照目的で使用できます。

3.ディフューザー：これは、有名な機械学習フレームワークプロバイダーであるHerging Faceが提供する新しい拡散モデルのフレームです。それは、安定した拡散のFinetunengを簡単に行う方法を提供します。また、トランスやデータセットなどのフレームワークも含まれています。

4. diffnessbee：Mac用のアプリと直接安定した違いを実行できます。テキストと画像を入力し、パインティングおよび前開発機能でサポートすることも可能です。 Apple SiliconバージョンはApple Silicon内のニューラルエンジンを使用し、HQバージョンはGPUを使用して品質を向上させますが、速度は遅いです。また、Intel Macをサポートし、将来Windowsをサポートします。

5.描画：iOS、iPados、およびmacos用のアプリで安定したDiffnessを実行できます。 CPU + GPU、CPU +ニューラルエンジン、CPU + GPU +ニューラルエンジン（ALL）の3つのモードをサポートしています。チェックポイント、ロラ、テキストの反転などを使用でき、WebUIと同様の機能を提供できます。拡張機能はサポートされておらず、メモリ容量の制約により、古いデバイスと新しいデバイスの両方で特定の解像度を実行する場合、メモリが不足しているため、アプリはしばしば終了する可能性があります。

6. riffusion：これは、スペクトログラムを使用して組成aiに適用する例です。

7. AIイメージギャラリー内のディッシュ：Civitaiのサービスを使用してAI画像を作成できる専用のギャラリーを開きました。

上記のプロジェクトでは、安定した拡散を使用して、さまざまな機能や環境でAI画像を作成します。