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零代码教你安装部署Stable Diffusion 3,一键生成高质量图像

本文分享自华为云社区《重磅!【支持中文】stable-diffusion-3安装部署教程-SD3 来了》,作者:码上开花_Lancer。 正如承诺的那样,Stability AI在6月12日正式开源了Stable Diffusion 3(Medium版本)!不愧是AI生图领域的“开源英雄”。最近一段时间,正当所有人都在为OpenAI发布Sora狂欢时,Stability AI更是推出了Stable Diffusion 3的技术报告。这两项技术不约而同都采用了Diffusion Transformer的架构设计。 值得注意的是,Stable Diffusion 3的强大性能其实并不仅限于Diffusion Transformer在架构上所带来的增益,其在提示词、图像质量、文字拼写方面的能力都得到了极大的提升。那么究竟是什么让Stable Diffusion 3如此强大?今天我们就从Stable Diffusion 3的技术报告中解读stable diffusion 3强大背后的技术原理。 接下来就讲讲,怎么在本地部署最新的Stable Diffusion 3,大致分为以下几步(开始操作前,请确保你有“畅通”的网络):…

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开源最强数字人,一键整合包来啦!

快手,这个一度被认为只是一个短视频的娱乐平台,如今却在AI领域掀起了一波又一波的风潮。 可灵生成的短视频 最近,不仅快手的可灵异常火爆,快手更是开源了一个让人惊艳的数字人项目——LivePortrait。这是一款能够将静态肖像图像转化为动态视频的神奇工具,它的效果之好,让无数网友惊叹不已,堪称开源最强数字人! LivePortrait:让静态图像“活”起来 LivePortrait的神奇之处在于,它不仅能够精确控制眼睛的注视方向和嘴唇的开合动作,还能处理多个人物肖像的无缝拼接。你可以将不同的人物特征合并到一个视频中,而且这些人物之间的过渡将平滑自然,不会产生任何突兀的边界效果。 这项技术的应用,让数字人的生产门槛大大降低。不久的将来,每个人都能拥有自己的数字分身,在视频会议、社交媒体直播、实时游戏动画等场景中自如地展示自我。 效果与速度:LivePortrait的双重优势 根据对比实验,LivePortrait生成的动画质量优于现有的非扩散模型和扩散模型方法。更令人惊叹的是,它在RTX 4090 GPU上的生成速度达到了每帧12.8毫秒,这比现有的扩散模型方法快了不止一星半点。 网友们在体验过后,纷纷…

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「豆包Marscode体验官」豆包MarsCode使用(此文章建立于使用了一周的MarsCode)

我正在参加「豆包MarsCode初体验」征文活动 梦的开始,安装并登录豆包MarsCode (本人使用的IDE是PyCharm) 打开pycharm设置,在设置中查找Plugins(插件)搜索MarsCode进行插件安装。 在ide中找到MarsCode进行注册登录即可使用代码助手。 项目简介 随着人工智能技术的飞速发展,我计划对爬虫项目进行深度升级。本次升级将融合大型机器学习模型与Scrapy框架,旨在打造一款功能强大的通用爬虫工具。 本文主要描述在爬虫项目中搭建IP代理池的过程,并分享豆包MarsCode工具在项目开发中的实际体验。 在梦中

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快手可图大模型Kolors全面开源——一个更懂中文的文生图大模型

文生图开源社区迎来重大突破: 比肩Midjourney-v6的开源文生图大模型来了! 7月6日,快手高级副总裁、主站业务与社区科学负责人盖坤(于越)在世界人工智能大会(WAIC**)上宣布,快手旗下的文生图大模型可图(Kolors)将全面开源。可图(Kolors)支持中英文双语,生成效果比肩Midjourney-v6水平,支持长达256字符的文本输入,具备英文和中文写字能力。目前,可图(Kolors)已在Huggingface**平台和GitHub上线,包括模型权重和完整代码,供个人开发者免费使用。 官网地址:

https://kwai-kolors.github.io/

Github 项目地址:

https://github.com/Kwai-Kolors/Kolors

Huggingface模型地址:

https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors

技术报告地址:

https://github.com/Kwai-Kolors/Kolors/blob/master/imgs/Kolors_paper.pdf

在最近的智源FlagEval文生图模型评测榜单中,可图(Kolors…

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刚刚在武汉体验了一把萝卜快跑无人驾驶,记录一下感受: 首先是使用过程:下载app,第一次要实名认证,然后像滴滴一样,选择起点和终点即可乘车。车到了之后,在... 用户昵称:碎瓜 Username:6eac6f05-f278-4c74-9806-260532050ccb 刚刚在武汉体验了一把萝卜快跑无人驾驶,记录一下感受: 首先是使用过程:下载app,第一次要实名认证,然后像滴滴一样,选择起点和终点即可乘车。车到了之后,在车窗上输入手机尾号4位数,车门把手就会弹开,上车后系好安全带,点击座椅前屏幕上的“启程”按钮,车就会启动出发。抵达目的地后,车会停靠在路边,开门、下车、关门,就可以离开了。 我的行程是从家去附近3公里外的商场,所以只体验了十几分钟,整体感受还不错,除了中途因为一次行人红灯横穿马路,紧急刹车让我有点不爽之外,其他的行驶体验都称得上很稳。 一些缺点: 1.目前可选择的上下车点位太少。从我家到商场,滴滴几乎可以不必步行,但萝卜提供的可选上车点,最近也离我家门口距离300米,我必须自己走过去,下车点也在商场马路对面。 2.等待上车时间较长。抵达指定上车点后,地图上显示萝卜距离我1.6公里,正在结束上一单,预计8分钟抵达,所以我在原地又等了很久的车。我猜一方面是萝卜这两天爆火很忙,另一方面是它在拥挤路段的速度实在太慢了,动不动就停车,等电动车穿过去。 3.实际接车点和地图有微小出入。我按地图去了一家店铺门口,远远望着萝卜车在离我20米的路边停了下来,后面车过不去,按喇叭滴滴它,我只好赶紧跑过去输手机号开门上车。 我感觉的优点: 1.当然是便宜。不知道是不是第一单有优惠,我的行程3公里只花了3.8块钱。 2.不会有心理负担。相比司机,萝卜不会玩手机、外放其他司机的脏话语音,不会抽烟,我坐在里面,就我一个人的感觉,非常放松。 3.我感觉卫生状况很不错。下车之后,我听到车里喷雾的声音,会喷好几分钟,好像是在消毒。 这大概就是我第一次搭乘萝卜快跑的感受。在车里的时候,听到车外路人在喊 傻萝卜、苕萝卜,意外发觉这个名字取得挺好的,他们可能不知道"robo"的含义,但萝卜就很亲切。 via AI探索站 - 即刻圈子 (author: 碎瓜)
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最近让老照片“动起来”似乎很火。但是出现了更加有趣的效果: 只要两张照片,就能让两个照片中的人物在一个视频中进行交互,最终生成了一个仿佛时光倒流般的动... 用户昵称:伊戈尔 Username:2307550e-f700-4939-830b-49654e0a814b 最近让老照片“动起来”似乎很火。但是出现了更加有趣的效果: 只要两张照片,就能让两个照片中的人物在一个视频中进行交互,最终生成了一个仿佛时光倒流般的动态视频。 这个过程非常有趣且简单: 1. 照片合成:在PS中将两张老照片放在同一画布上,调整位置和大小,确保两张照片自然融合。 2. 视频生成:保存合成的图片后,通过可灵处理这张图片,几分钟内就能生成一个栩栩如生的视频。 看着那些定格在老照片中的瞬间再次“动起来”,真的让人感慨万千。科技的力量让记忆变得更加生动,仿佛回到了过去的美好时光。 via AI探索站 - 即刻圈子 (author: 伊戈尔)
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