• 建立于2022年,"稳定分化"模型提供了一种使用机器学习的方法来生成给定文本输入的相片现实化图像. 虽然有一个在线的,基于网络的演示来评估其能力,但传播模型也可以使用软件等第三方应用程序进行测试.

    这个应用事实上是"稳定扩散"工具包的前端,允许在一秒内产生出不可思议的图像. 在它的帮助下,任何人都可以创造出惊人的图像并享受最新技术进步的力量.

    在继续前,请记住软件的设计只是为了与Nvidia GPUs合作,利用图形卡的功率,根据文本输入生成高质量的图像.

    在文本中输入提示您希望引擎也能使用并输入负文本提示 。 这给软件提供了如何生成和如何忽略属性的指示. 额外输入数据是可能的,因为软件使您能够提供额外的输入数据(如初始化图像或训练出的概念等).

    你可以改变其他几个参数,例如生成步骤的数量,即时引导尺度,分辨率,还有几个. 应用程序然后利用它的算法和AI的力量,根据你的输入生成高质量的图像.

    提供文本对图像和图像到图像转换的支持,软件有两种口味:一种没有模型包含,另一种有模型,包括SD 1.5模型. 只要用它来评估稳定分化模型的能力,并利用机器学习的力量产生出高质量的图像.

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  • 2022 में बनाया गया, स्थिर प्रसार मॉडल एक पाठ इनपुट दिए गए photorealistic छवियों को उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का एक तरीका प्रदान करता है। हालांकि इसकी क्षमताओं का आकलन करने के लिए एक ऑनलाइन वेब आधारित डेमो है, जबकि प्रसार मॉडल को सॉफ्टवेयर जैसे तीसरे पक्ष के अनुप्रयोगों का उपयोग करके भी परीक्षण किया जा सकता है।

    यह एप्लिकेशन वास्तव में स्थिर डिफ्यूजन टूलकिट के लिए एक फ्रंटेंड है, जो सेकंड के मामले में अविश्वसनीय इमेजरी के निर्माण की अनुमति देता है। इसकी मदद से कोई भी आश्चर्यजनक छवियां बना सकता है और नवीनतम तकनीकी प्रगति की शक्ति का आनंद ले सकता है।

    आगे बढ़ने से पहले, कृपया ध्यान रखें कि सॉफ्टवेयर को केवल Nvidia GPUs के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, पाठ इनपुट के आधार पर उच्च गुणवत्ता वाली इमेजरी उत्पन्न करने के लिए ग्राफिक्स कार्ड की शक्ति का उपयोग करना।

    टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में टाइप करें जिसे आप चाहते हैं कि इंजन का उपयोग करें और नकारात्मक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में भी प्रवेश करें। यह सॉफ़्टवेयर को निर्देश देता है कि क्या उत्पन्न करना है और कौन सी विशेषताओं को अनदेखा करना है। अतिरिक्त इनपुट डेटा संभव है, क्योंकि सॉफ्टवेयर आपको अतिरिक्त इनपुट डेटा (जैसे प्रारंभिक छवियों या प्रशिक्षित अवधारणाओं) प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

    आप कुछ अन्य मापदंडों को बदल सकते हैं, जैसे कि पीढ़ी के चरणों की संख्या, शीघ्र मार्गदर्शन पैमाने, संकल्प और कुछ और। इसके बाद आवेदन अपने एल्गोरिदम और एआई की शक्ति का उपयोग करता है ताकि आपके इनपुट के आधार पर उच्च गुणवत्ता वाली छवियां उत्पन्न की जा सके।

    छवि और छवि से छवि रूपांतरण के लिए पाठ के लिए समर्थन प्रदान करना, सॉफ्टवेयर दो जायके में आता है: एक मॉडल के बिना शामिल है और अन्य मॉडल के साथ, SD 1.5 मॉडल सहित। बस स्थिर प्रसार मॉडल की क्षमताओं का आकलन करने के लिए इसका उपयोग करें और मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता वाली छवियां उत्पन्न करें।

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  • Created in 2022, the Stable Diffusion model provides a way to use machine learning to generate photorealistic images given a text input. While there is an online, web-based demo to assess its capabilities, the diffusion model can also be tested using third-party applications such as the NMKD Stable Diffusion GUI. 

    This application is, in fact, a frontend for the Stable Diffusion toolkit, allowing the creation of incredible imagery in a matter of seconds. With its help, anyone can create stunning images and enjoy the power of the latest technological progress.

    Before proceeding, please keep in mind that the NMKD Stable Diffusion GUI is designed to work with Nvidia GPUs only, harnessing the power of the graphics card to generate high-quality imagery based on the text input.

    Type in the text prompt you want the engine to use and enter the negative text prompt as well. This gives instructions to the NMKD Stable Diffusion GUI on what to generate and what attributes to ignore. Additional input data is possible, as NMKD Stable Diffusion GUI enables you to provide additional input data (such as initialization images or trained concepts.

    You can alter a few other parameters, such as the number of generation steps, the prompt guidance scale, the resolution, and a few more. The application then uses its algorithms and the power of AI to generate high-quality images based on your Input.

    Providing support for text to image and image-to-image conversion, the NMKD Stable Diffusion GUI comes in two flavors: one without models included and the other with models, including the SD 1.5 model. Just use it to assess the capabilities of the Stable Diffusion model and generate high-quality images using the power of machine learning.