最好的 100+ Stable Diffusion 提示:最美的AI图文提示
by 达米尔亚拉洛夫
发布时间:16 年 2022 月 9 日凌晨 05:06 更新日期:2023 年 8 月 43 日上午 XNUMX:XNUMX
by 卡罗琳娜·加斯茨
编辑和事实核查:16 年 2022 月 9 日上午 05:XNUMX
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借助文本到图像模型 Stable Diffusion,任何人都可以很快地将自己的想法转化为艺术作品。 您必须完善您的提示才能获得不错的结果 Stable Diffusion 人工智能。 您提供的提示水平将直接影响艺术品的细节水平和质量。 你会发现100+最美的文字转图 Stable Diffusion 本文中的提示和结果输出无疑会给您带来视觉上的享受。 您也可以利用这些提示 Midjourney 或 DALL-E,如果您愿意的话。
使用其中之一 免费 Stable Diffusion 提示生成器 如果您通常很难想出好的提示,那么可以在市场上找到。 学习如何制作 文字转视频AI提示,请参阅本指南。
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常见问题
Stable Diffusion 是由以下人员创建的文本到图像 ML 模型 StabilityAI 与 EleutherAI 和 LAION 合作,根据自然语言描述生成数字图像。 该技术还可用于在文本提示的提示下生成图像到图像的翻译。
这个深度学习系统系列包括 Stable Diffusion. Stable Diffusion特别是,通过潜在扩散模型方法学习图像和文本之间的关系。 扩散模型通过将“噪声”引入视觉数据来发挥作用。
然而,这一现状最近受到了新参与者的挑战: Stable Diffusion,一个文本到图片的应用程序,可以实现开源、未过滤的图像制作,任何拥有一台合理的计算机和一点技术知识的人都可以免费使用。
CompVis 开发了称为 Latent Diffusion 的文本到图像模型,该模型在 LAION-400M 数据集上进行了训练。 该模型的用户界面由@multimodalart 组合在一起。 尝试通过添加“布面油画”、“一幅画”或“一本书的封面”等短语来修改您的提示。
由于扩散模型是生成模型,因此它们可用于创建与训练它们的数据相当的数据。 扩散模型 基本上是通过一次添加一个高斯噪声来擦除训练数据,然后通过撤消这个添加噪声的过程来学习恢复数据。
Stable Diffusion 像大多数当代人工智能系统一样,它接受大量数据集的训练,挖掘模式并学习复制。 在本例中,大部分训练数据(即 LAION-5B)由超过 5 亿对图像和文本标签组成,这些数据均从公共互联网收集。
结论
我尝试了许多类别的问题,包括一般问题、元宇宙问题、 NFTs和加密货币。 根据调查结果, Stable Diffusion 模型 受到即将到来的技术的影响,例如 NFTs,虚拟宇宙, Web3、VR&AR和区块链。 这是由于缺乏这些最新技术发展的数据集。
回想一下 Stable Diffusion 在您离开之前,神经网络将继续使用数百万和数十亿的数据集进行训练。
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post,涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位,他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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