公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”
{{ noteEditor.content.length }}/2000
StableDiffusion提升出图速度,TensorRT扩展,SDXL-SSD-1B-A1111,速度提升60%,PyTorch更新
提到使用Tensor RT扩展来提升Stable Diffusion模型的Web UI出图速度,但强调了兼容性限制,不适应SD Fork模型和某些UNet插件。介绍了通过GPU加速的流程,包括大模型的转换和设置调整,并通过实际测试展示了速度提升效果。除此之外,探讨了通过更新显卡驱动和Web UI的方法来优化速度,以及使用蒸馏版SD Fork L模型的高效率出图体验,并提示了对应的适用环境和版本要求。内容适合追求图像处理效率和具备一定技术背景的用户,尤其是对特定模型有依赖的专业人员。
DynamiCrafter图像转视频,帧插值,远超SVD的开源模型,更高清,逻辑性更强
Dynamic craft是一项能够将静态图像转化为具有自然动效的视频的技术,它通过利用帧差值技术,实现从单一图片到变化图像的转换。这种技术保持了转换前后图像的外观连贯性,解决了传统图像到视频转换中常见的图像失真问题。与以往技术不同,Dynamic craft支持双流图像的注入及高分辨率图像处理,丰富了动效的自然性和逻辑性。这一技术的开发得益于香港大学、腾讯AI实验室和北京大学研发团队的共同努力,展现出优于前代技术的质量和效果。适合对高质量图像视频转换和动态效果生成有兴趣的技术人员探索。
DALL·E 3 +SD终极Tile放大,生成创意性的高清大图
视频讲述了使用电影一三和Stable Diffusion(SD)结合来对图像进行处理和生成的方法。演讲者推荐通过新必应访问这些工具,并强调确保网络畅通。介绍了如何利用SD进行图像放大和细节增强,以及如何避免使用低质量的放大方法,使用Ultimate SD Upscale来达到更好的效果。此外,还提到了如何处理无版权的图像以及重要的控制词提示插件。最后,演讲者还提供了知识付费辅导服务,帮助用户提升SD操作技能。
神经网络整体框架概述
本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法,并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化,同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤,难度较大,是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践,逐步展示如何解决多分类问题,并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。
AI神级修图工具,让你掌控图像的每一个细节!
Dragon这款AI精准修图工具通过开源让用户能够精确操控图像的各个细节,包括姿态、形状、表情和布局。它突破了之前AI生成图像时的不可控局限,实现了在细节层面逻序辑符合且自然流畅的图片效果。该工具减少了操作难度只需通过简单拖拽即可实现图像的自然改变。无论是人像、风景画还是物品图像,Dragon都能实现精确而生动的调整和创造,且操作简洁直观,极大提高了用户的创作自由度和效率。
跑开源项目和工具,切记一定要先看这个模块!
面对海量的开源项目,如何快速评估一个项目的可行性和稳定性是许多开发者面临的难题。视频中介绍了如何使用名为S5的模块来检视开源项目的社区反馈和问题报告,帮助开发者避免投入大量的时间和精力在难以运行或有缺陷的项目上。S5模块作为一个项目评估工具,能够在短时间内提供项目可用性的第一印象,从而为开发者决策是否继续投入资源提供实时依据。这一过程减少了环境配置所带来的混乱和时间浪费,使得开发者可以专注于那些拥有良好社区支持和稳定性的项目。
爆炸爆炸,AI的效果爆了
掌握这款免费AI动画生成器,你也可以做导演拍短片!
本视频资讯涵盖了从零开始制作个人动画的整个流程,涉及技术点如角色设计、声音编辑、场景布局及音效添加等。视频教学针对那些拥有创意、渴望掌握动画制作技巧的个人。它提供了一个平台,让用户能够按照自己的构思,一步步地创建动画,包括更改角色名称、设置角色位置和添加音效等,为学习如何利用现有工具开启导演生涯提供了直接的操作指导。整个过程不仅增强了技术技能,还锻炼了创新思维和艺术感。