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Ingreso

¿Qué tan formidable sería si existiera una plataforma donde tus visiones creativas cobraran vida con solo unos pocos clics, un mundo donde pudieras ajustar modelos de IA de vanguardia para crear imágenes impresionantes exclusivamente tuyas? Bienvenido a Civitai, una plataforma resonante dedicada a empoderar a los creadores al aplaudir acercamiento a una biblioteca amplia y en constante crecimiento de Modelos de difusión estableYa seas comediante, diseñador o entusiasta de la IA, Civitai te ofrece las herramientas para explorar, comprobar y colaborar con una comunidad mundial. ¿Estás avispado para profundizar en lo que hace de Civitai el centro de narración para la innovación creativa? ¡Exploremos!

CivitAI

Descripción militar

  1. Civitai es una plataforma creativa donde los usuarios pueden ajustar modelos de IA para difundir imágenes únicas e impresionantes con facilidad.
  2. Civitai empodera a los creadores al brindarles un espacio colaborativo para compartir y descubrir modelos de IA personalizados.
  3. La plataforma ofrece diversas Modelos generados por IApermitiendo a los usuarios crear contenido digital distintivo sin esfuerzo.
  4. Civitai admite modelos LoRA, lo que permite un ajuste competente de grandes modelos de IA para tareas y estilos específicos.
  5. Civitai es un centro reformador para entusiastas de la IA, que simplifica el proceso de coexistentes de medios cautivadores impulsados ​​por IA.

¿Qué es Civitai?

Civitai es una plataforma donde sintonia FINA Los entusiastas pueden compartir sin esfuerzo sus creaciones y conectarse con otros creadores. Es una plataforma innovadora diseñada para mejorar la creación y exploración de medios generados por IA. Proporciona un entorno donde los usuarios pueden cargar, compartir y descubrir modelos personalizados entrenados en varios conjuntos de datos. Estos modelos, respaldados por software de medios de IA, sirven como herramientas únicas para difundir contenido llamativo. Da acercamiento a varios modelos entrenados en puntos de control.

Terminología básica

  1. Puntos de control del maniquí: Los puntos de control de modelos se refieren a desentenderse el estado de un maniquí de enseñanza mecánico en determinados puntos durante el entrenamiento. Un punto de control incluye los pesos, sesgos y otros parámetros del maniquí que definen cómo procesa los datos. Puede pausar y reanudar el entrenamiento más tarde guardando los puntos de control o usar estos estados guardados (puntos de control) para la inferencia. En plataformas como Civitai, los usuarios pueden descargar estos puntos de control para difundir contenido o continuar ajustando los modelos.
  2. Modelos cojín:Los modelos cojín son modelos de enseñanza mecánico entrenados previamente que son el punto de partida para realizar ajustes adicionales. Estos modelos se han entrenado en grandes conjuntos de datos y pueden realizar tareas específicas, como la coexistentes de imágenes. Al ajustar un maniquí cojín, se realiza un entrenamiento adicional para adaptarlo a tareas o conjuntos de datos más específicos, lo que a menudo conduce a un mejor rendimiento.
  3. LoRA (habilitación de bajo rango):LoRA es una técnica que se utiliza para ajustar modelos grandes de forma más competente mediante la preparación de parámetros entrenables adicionales en forma de matrices de bajo rango. LoRA solo ajusta un pequeño subconjunto de parámetros durante el ajuste, lo que hace que el proceso sea más rápido y requiera menos bienes. LoRA es particularmente útil cuando se trabaja con modelos grandes previamente entrenados como Stable Diffusion, ya que permite a los usuarios adaptar el maniquí a nuevas tareas o estilos con un último costo computacional.

Lea igualmente: Ajuste fino de parámetros eficientes de modelos de lengua grandes con LoRA y QLoRA

Modelos Civitai

Civitai El maniquí se refiere a un operación de enseñanza mecánico Entrenados para producir arte o medios en un estilo determinado. Para crear un maniquí procreador de medios, se reúne un conjunto de datos que representa el estilo o tema deseado y se utiliza para el entrenamiento. Luego, el maniquí genera medios nuevos y originales al identificar patrones y características a partir de sus datos de entrenamiento. El resultado no es una copia exacta de los ejemplos de entrenamiento, sino una creación única inspirada en el conjunto de datos. Los modelos se pueden entrenar para producir cualquier cosa, desde imágenes fotorrealistas y patrones abstractos hasta diversos arreglos de audio, cuentos cortos o incluso videos, lo que permite la creación de contenido que sería difícil y llevaría mucho tiempo producir manualmente.

Veamos algunos modelos de Civitai:

1. Flujo

Este maniquí entrenado con puntos de control es un maniquí muy popular en Civitai y se puede descargar y usar de forma específico o, opcionalmente, directamente en la plataforma. Intentemos difundir una imagen con este maniquí. maniquí de difusión estable.

Flujo en CivitAI
Imagen

Generé una imagen de 1024×1024 con el mensaje “Una persona sentada en un árbol con un bola”. Puedes establecer la cantidad de imágenes en 1 si quieres desembolsar menos créditos, o Buzz, como lo llaman. Posteriormente de registrarte, se te ofrecerán 100 Buzz.

Nota:

La opción «crear» de Civitai permite a los usuarios difundir imágenes utilizando modelos de IA y puede tener limitaciones de crédito. Sin confiscación, si descarga el maniquí y lo utiliza localmente o en un servicio que lo admita, no debería encontrar ninguna restricción por parte de Civitai.

2. Fotón_v1

Veamos otro maniquí de punto de control de difusión estable en Civitai. Descarguemos el maniquí y utilicémoslo esta vez. Necesitaremos un GPU Para esto, utilizaré Google Colab para la demostración.

Utilizaremos la interfaz web de difusión estable usando Automatic 1111: Enlace

Tenga en cuenta que Colaboración tiene soporte condicionado para Automatic1111 en la traducción gratuita, por lo que puede resultar difícil ya que la notebook se desconecta posteriormente de 5 minutos de uso y recibirá una advertencia como «puede estar ejecutando código no permitido». Si tiene una buena GPU en su computadora, entonces le sugeriré que lo haga localmente.

Captura de pantalla de Twitter

Veamos el código.

Asegúrese de cambiar el tipo de tiempo de ejecución y elegir GPU:

Seleccionar GPU
  1. Paso 1: Clonar el repositorio Automatic1111.
!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
  1. Paso 2: Instale los requisitos del archivo de texto.
!pip install -r /content/stable-diffusion-webui/requirements.txt
  1. Paso 3: Descargue el maniquí y cárguelo en su Google Drive y luego monte la dispositivo.

Descarguemos el maniquí Photon (v1) de Civitai: Fotón de Civitai

Fotón de Civitai

Nota: Puede hacer clic en la opción de montaje de dispositivo en la parte superior izquierda de su computadora portátil.

  1. Paso 4: Muevamos el archivo desde la dispositivo a este directorio:

“/content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion”

!mv /content/drive/MyDrive/photon_v1.safetensors /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/photon_v1.safetensors
  1. Paso 5: Ahora podemos ejecutar launch.py, usar –share para obtener un enlace de acercamiento conocido a la interfaz web.
!python /content/stable-diffusion-webui/launch.py --share
Producción

Selecciona photon_v1 en el punto de control de difusión estable y comienza a difundir en la sección text2img. Como puedes ver, indiqué “Un hombre con un paraguas” y hice clic en Originar en la parte superior derecha. Siéntete vacante de modificar la configuración ayer de difundir.

Punto de control de difusión estable

Puedes descargar la imagen haciendo clic derecho sobre ella; aquí está la imagen de 512×512 que generé.

Imagen

3. Modelos de Lora en Civitai

Veamos cómo utilizar los modelos Lora de Civitai:

Necesitamos descargar un maniquí de Lora y su maniquí cojín, de lo contrario no podremos usarlo. Lo demostraré con: Estilos de anime/manga de Vixon Maniquí Lora.

Anime de Vixon

El maniquí cojín para este maniquí Lora es el maniquí Pony; descarguemos entreambos modelos de Civitai.

Difusión Pony V6 XL: Haga clic aquí

Puedes realizar los pasos que realizamos en la sección previo para utilizar el maniquí Photon_v1. Continuemos con los pasos restantes:

  1. Paso 1: Descargue el maniquí cojín y el maniquí Lora y cárguelos en su Google Drive y luego monte la dispositivo.
  2. Paso 2: Cree un nuevo directorio para el maniquí Lora. Ahora, mueva el maniquí Lora a la carpeta Lora y el maniquí cojín a la carpeta de difusión estable.
!mv /content/drive/MyDrive/ponyDiffusionV6XL_v6StartWithThisOne.safetensors /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ponyDiffusionV6XL_v6StartWithThisOne.safetensors
!mkdir /content/stable-diffusion-webui/models/Lora
!mv /content/drive/MyDrive/DragonBallZXLP.safetensors /content/stable-diffusion-webui/models/Lora/DragonBallZXLP.safetensors
  1. Paso 3: Inicie la interfaz web ejecutando esta linde
!python /content/stable-diffusion-webui/launch.py --share

Haga clic en la URL pública y verá esta interfaz de usufructuario.

Generar interfaz de usuario

Ahora haga clic en el menú desplegable del punto de control de difusión estable y seleccione Pony, ahora haga clic en la sección Lora y seleccione Estilos de anime/manga de Vixon y estamos listos para comenzar.

Estilos de anime y manga de Vixon
Estilos de anime y manga de Vixon

Yo lo incité « Goku, pelo verde, lucha, inscripción calidad, Dragon Ball Z, acuarela (medio), técnica tradicional y hice clic en difundir (utilicé las palabras de activación para el maniquí, lo que ayuda a obtener mejores resultados, puede encontrar las palabras de activación en la página del maniquí en Civitai – Haga clic aquí)

Esta es la imagen que generé usando el maniquí Lora de estilos Anime/Manga de Vixon.

Imagen generada

Conclusión

Civitai funciona como un centro reformador para los entusiastas y creadores de IA, ofreciendo una plataforma para refinar y distribuir modelos como Stable Diffusion, ya sea para crear arte digital o para probar Técnicas LoRACivitai ofrece una amplia tono de herramientas y bienes para inspirar la creatividad. La facilidad para compartir y descubrir modelos fomenta una comunidad colaborativa para aquellos apasionados por los medios generados con IA. Al utilizar Civitai, los creadores pueden explorar nuevas posibilidades en contenido impulsado por IA, simplificando el proceso de coexistentes de medios distintivos y cautivadores.

Preguntas frecuentes

P1. ¿Por qué mi maniquí desaparece de Google Drive posteriormente de usar el comando mv?

Respuesta: El maniquí desaparece de Google Drive porque el comando mv mueve el archivo y lo quita de su ubicación llamativo. Para evitarlo, utilice el comando cp, que duplica el archivo en el directorio de destino sin eliminar el llamativo en Google Drive.

P2. ¿Cómo puedo configurar y negociar un maniquí de difusión estable, como Photon_v1, en Google Colab?

Respuesta: Para configurar un maniquí de difusión estable como Photon_v1 en Google Colab, clone el repositorio Automatic1111, instale las dependencias necesarias, descargue el maniquí, colóquelo en el directorio apropiado y luego inicie la interfaz de usufructuario web para comenzar a difundir imágenes.

P3. ¿Qué representa un maniquí LoRA y cómo se aplica en Civitai?

Respuesta: Un maniquí LoRA (habilitación de bajo rango) es una técnica de ajuste fino que agrega parámetros adicionales a un maniquí cojín, lo que hace que el proceso de ajuste fino sea más competente. En Civitai, puede descargar y combinar modelos LoRA con sus modelos cojín para producir estilos de medios específicos.

P4. ¿Es posible ejecutar los modelos de Civitai en mi computadora o debo usar la plataforma?

Respuesta: De hecho, puedes ejecutar los modelos de Civitai localmente en tu computadora. Posteriormente de descargarlos, puedes usarlos con herramientas como la interfaz web de Stable Diffusion (Automatic1111) en tu máquina específico, siempre que tengas el hardware necesario, como una GPU.

Soy un entusiasta de la tecnología, me gradué en el Instituto de Tecnología de Vellore. Actualmente estoy trabajando como aprendiz en ciencia de datos. Estoy muy interesado en el enseñanza profundo y la inteligencia químico generativa.

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