Stable Diffusion背景替换小教程:简单高效实用
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Stable Diffusion背景替换小教程:简单高效实用

对于产品或照片的背景替换,过去我们常常需要先仔细抠出主体内容,然后使用PS或其他图像处理工具将主体与新背景融合。这个过程通常需要耗费大量时间和精力,对图片处理技术要求较高。 今天我将分享一个简单、高效且实用的背景替换小教程,无需深厚的图片处理技术,几分钟内即可轻松完成背景替换。 前期准备 在本教程中我们将使用”Inpaint anything”插件,或者你也可以使用”Segment anything”插件,二者之一即可。 如果你还未安装插件,打开”Stable Diffusion”,点击顶部栏的”扩展”,选择”可下载”,然后点击”加载扩展列表”,搜索关键词”Inpaint anything”或”Segment anything”,点击”安装”。安装完成后,重启”Stable Diffusion”。 卡通图片 1. 打开Stable Diffusion,点击顶部栏的”Inpaint Anything”,然后上传一张图片,选择一个”Segment Anything”的模型。默认选择”sam_vit_l_0b3195.pth”,若未下载,请先点击旁边的”下载模型”进行下载。 2. 点击”运行 Segment Anything”按钮,大约等待1分钟,右侧将显示经过分离并用不同色块标注物体的原图。然后,在背景的色块上单击或涂抹,选择要替换的区域。 3. 区域选择完成后,如果背景是黑色色块,请取消”忽略黑色区域”的勾选,然后点击”创建蒙版”。 4. 蒙版创建完成后,点击左侧的”仅蒙版”选项,然后点击”获取蒙版”。 5. 获得蒙版后,点击下方的”发送到图生图重绘”按钮,将蒙版发送到图生图。 6. 选择一个大模型,输入正向提示词和方向提示词。 7. 设置生成参数,建议保持与原图同比例的尺寸,根据需要调整其他参数。 8. 设置完参数后,点击”生成”。 写实照片 对于写实照片的背景替换,操作与卡通图片相同。 1. 在”Inpaint Anything”中选择背景区域,创建蒙版,然后发送到图生图。 注意:如果照片的背景是白色,运行”Segment Anything”时,它会变成黑色区域。如果要选择黑色区域,请取消”忽略黑色区域”选项,否则可能无法选中黑色区域。 2. 将蒙版发送到图生图后,选择一个大模型,输入正向提示词和反向提示词。 3. 设置生成参数,根据需要调整尺寸和其他参数。 4. 设置好参数后,点击”生成”。...
使用REALISTICVISIONV20修复照片的技巧与步骤
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使用REALISTICVISIONV20修复照片的技巧与步骤

这篇文章介绍了如何使用REALISTICVISIONV20模型修复照片的模糊问题,需搭配特殊设置如ControlNet Tile和ADetailer。操作步骤包括选择大模型,输入合适的提示词和反向提示词,设置基础生成参数,以及使用 ControlNet Unit 控制图像生成的过程。若对修复效果不满意,可尝试调整提示词引导系数、重绘强度等参数。此外,还提到了人像插件的安装方法。
百川智能与鹏城实验室开展合作 突破国产算力大模型长窗口技术80多年过去,红军长征时踏过的那片“吃人”草原,如今还危险吗?
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百川智能与鹏城实验室开展合作 突破国产算力大模型长窗口技术80多年过去,红军长征时踏过的那片“吃人”草原,如今还危险吗?

  11月16日,百川智能与鹏城实验室宣布携手探索大模型训练和应用,合作研发基于国产算力的128K长窗口大模型“鹏城-百川·脑海33B”。这是国产算力大模型创新与落地的一次实践,对国产算力大模型发展具有积极示范作用。   百川智能携手鹏城实验室助力国产算力大模型创新   众所周知,训练大模型需要海量的算力,并且大模型参数数量的增长与算力的平方成正比。大模型性能的竞争,一定程度上是算力的比拼。在复杂多变的国际环境下,国内算力供给与需求之间的“鸿沟”持续扩大,国产化算力已经成为国内大模型企业的必要选择。   虽然国内诸多企业在通用AI芯片方面早有布局,在芯片量产、生态构建、应用拓展领域也取得了不错进展,但基于国产算力训练大模型,仍面临着生态建设、成本控制、能效比优化等阻碍。因此算力完全自主,仍需要芯片厂商、大模型企业、学术科研机构等多方共同努力。   鹏城实验室表示,鹏城实验室秉持“国产算力+自主大模型”的创新理念,依托“鹏城·脑海”开源联合体,广泛联合企业、高校和科研院所,致力于通过开源群智的合作模式共享资源,为千行百业插上人工智能的“翅膀”。百川智能是国内领先的大模型企业,自成立以来一直在推动大模型研发和开源生态建设,其开源和闭源模型在同等量级权威评测中都取得了优异成绩。双方在合作过程中能够充分发挥各自优势形成合力,更好地满足我国不断增长的智能化转型需求,助力中国人工智能产业快速崛起。   百川智能表示,百川智能希望通过开源、与合作伙伴共创等方式助力中国大模型创新,繁荣本土大模型生态。鹏城实验室作为国家战略科技力量的重要组成部分,在国产算力大模型研发和应用等方面一直处于国内领先位置。本次百川智能与鹏城实验室合作研发“鹏城-百川·脑海33B”长窗口大模型,是国产算力大模型技术创新和落地的一次突破。未来,百川智能将在技术、算力等诸多维度不断深化与鹏城实验室的合作,持续助力本土大模型创新发展。   国产算力最长上下文窗口,“鹏城-百川·脑海33B”率先实现国产算力技术突破   论坛上,百川智能和鹏城实验室展示了双方共同研发的“鹏城-百川·脑海33B”大模型。“鹏城-百川·脑海33B”的128K长上下文窗口基于“鹏城云脑”国产算力平台训练,未来可升级至192K,是基于国产算力训练的最长上下文窗口。   上下文窗口长度对模型理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要,是大模型的核心技术之一。通常而言,更长的上下文窗口可以提供更丰富的语义信息、消除歧义,能够让模型生成的内容更准确、更流畅。   为了更好地提升“鹏城-百川·脑海33B”上下文窗口长度和模型整体性能,百川智能和鹏城实验室对模型进行了全流程优化。在数据集构建方面,采用精细的数据构造,实现了段落、句子粒度的自动化数据过滤、选择、配比,良好的提升了数据质量;在训练架构上,通过NormHead、max-Z-Loss、dynamic-LR等自研或业界领先的模型训练优化技术,对Transformer模块进行深度优化,确保模型收敛稳定的同时,全面提升了模型优化效率和最终效果;此外,还在全生命周期的模型工具集中,通过与北京大学王亦洲、杨耀东老师团队的合作,首创了带安全约束的RLHF对齐技术,有效提升了模型内容生成质量和安全性。   未来,双方将在国产算力大模型技术创新和模型落地等方面继续加强合作,并与相关领域的优势单位如北京大学、清华大学等开展协同创新,助力本土大模型在模型性能、技术创新方面持续突破,推动本土大模型进一步开源开放,为更多行业智能化转型提供帮助和支持。