「AIGC」Stable Diffusion教程详解
入门教程提供了Stable Diffusion的基本使用方法。对于更高级的功能，如插件使用、模型部署等，可以在掌握基础操作后进一步学习。 一、Stable Diffusion教程 Stable Diffusion是一款基于人工智能技术开发的绘画软件，它利用了生成对抗网络（GAN）的深度学习模型来学习并模仿艺术家的创作风格&#...
AIGC工具——Stable Diffusion
在数字时代的今天，人工智能技术已经深刻地渗透到各个领域，为我们的生活带来了许多便利和创新。其中，人工智能绘画工具作为艺术创作的新生力量，正逐渐成为创作者们的得力助手。在这个领域中，一款名为Stable Diffusion的AI绘画工具备受瞩目。它的功能特点，操作简单，风格多种，让人们对数字艺术有了崭新的认识和期待。 Stable Diffusion之所以备受称赞，主要体现在其快速生成、操作简单.....
AI加速：使用TorchAcc实现Stable Diffusion模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型，便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在Stable Diffusion分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
AIGC Stable Diffusion文生图Lora模型微调 下载gitcode问题
运行以下代码下载stable-diffusion-webui开源库时，会停留在输入用户名的地方不进行下去：import os ! apt update! apt install -y aria2 def aria2(url, filename, d): !aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 {url} -o {filename} ...
“AIGC Stable Diffusion文生图Lora模型微调实现虚拟上装”Lora微调训练问题
在执行Lora模型训练这一步的时候：执行如下命令，设置num_train_epochs为200，进行lora模型的训练：! export MODEL_NAME="chilloutmix-ni" && \export DATASET_NAME="cloth_train_example" && \accelerate launch --mixed_precision="...
在阿里云DSW中微调Lora模型实现虚拟上装
AIGC是指通过人工智能技术自动生成内容的生产方式，其中，文生图（Text-to-image Generation）任务是流行的跨模态生成任务，旨在生成与给定文本对应的图像。本文实现的主要功能是在阿里云DSW中，通过对AIGC Stable Diffusion文生图Lora模型进行模型微调，并启动WebUI进行模型推理实现虚拟上装。
文生图-AIGC：在云上从0开始搭建Stable Diffusion文生图Streamlit网页版
一、开通和配置ECS1、 创建ECS实例（以Ubuntu系统为例），作为登录数据库的客户端。设置ECS用户名及登录密码（使用ecs-user登录，如果使用root安装，后续部分安装包会提示有权限风险）。2、 设置安全组配置，配置出方向端口22，并在源IP中加入本机IP。3、本机ssh到云ECS。 二、部署文生图模型说明：这部分内容笔者是基于阿里云Lindorm AI数据服务平台来构建的....
玩转AIGC，基于函数计算一键部署 Stable Diffusion
资源准备&付费问题本场景一定会产生小额函数计算费用，请您体验前必须阅读下面 2 个问题，以免产生费用而不知情。首次开通函数计算，务必领取试用资源https://free.aliyun.com/?pipCode=fc2023年04月06日20:00之后开通函数计算的用户，可0元享新用户专享套餐，有效期3个月，总价值180元。套餐限购1次，内含四个试用包：50万vCPU*秒 + 200万GB....
AIGC 商业化道路探索 - Stable Diffusion 商业化应用（下）
接上文，https://developer.aliyun.com/article/1352214六、Stable Diffusion 推理优化 - DeepGPU 实例1. 市场常用的推理框架对 Stable Diffusion 推理，友商主流的推理加速方案目前基本使用的是社区级框架，其中以 xFormers&TensorRT 较为常用。xFormers 基本可以代表社区级推理的效率顶峰....
AIGC 商业化道路探索 - Stable Diffusion 商业化应用（上）
Stable Diffusion 应用到商业领域的案例越来越多，商用场景下的技术架构应当如何构建？本文基于阿里云近期的一个 Stable Diffusion 商业案例，对大规模底模切换、大量 LoRA 调优的场景提出一个商业场景适用的技术架构，并已实现部署交付，稳定运行。该方案下：实现推理速度对比pytorch提升2.5-6倍，xformers提升1.6-2.3倍、超大规模模型组合（底模 8k；....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。