我们平时主要应用的是:Vae-ft-mse-840000-ema-pruned. Safetensors 因为它是最能接近实际拍摄的效果的。
“万事万物皆对象!”,这是面向对象的宗旨,在Java中我们无时无刻不在创建对象,那创建对象有哪些方式呢?可以通过new或者反射,还有就是今天要讲的原型模式。那什么是原型模式,为什么又要通过原型模式去创建对象呢?
随着分布式技术的发展与演进,微服务技术成为了大型分布式IT架构的必然选择。从本质上来讲,微服务是一种架构风格,将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用,应用之间采用轻量级的通信机制进行通信。这些应用都是围绕具体业务进行构建,可以独立部署、独立迭代,也可能根据业务负载独立的水平扩展。微服务思想以及相关的技术为IT架构的发展带来了一系列深刻的变革。
本文使用深度强化技术来优化网站上的广告位,以最大限度地提高用户点击的概率并增加数字营销收入。在介绍概念的同时提供了带有代码的详细案例,可以作为在任何真实示例中实施解决方案。
每N周一坑(N>=1)又来啦!之前我们玩过一次矩阵【每周一坑】螺旋矩阵,今天继续来做矩阵相关的操作: 题目说明 给定一个 N * N 的矩阵(N >= 0),将其顺时针旋转 90°.输出处理之后的矩阵。 举例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ↓ 7 4 1 8 5 2 9 6 3 附加要求 在不创建新矩阵的情况下做变换,即所有的修改都在原矩阵上直接进行。 def ratate(matrix): ''' : type
Optional Chaining 现在处于 Stage 1。 它是什么? Optional Chaining 使我们能检查一个对象上面是否存在某属性。其它一些语言有类似的特性。C# 例如,有 Null Conditional 操作符很像提案中的 Optional Chaining。 我们为何需要它? 你是否曾经在使用对象或数组的属性之前,检查它是否存在吗?如果你不记得,下面展示一下: if(specimen && specimen.arms && specimen.arms.length > 2)
Bandit方法在很多领域都有应用,比如强化学习,推荐系统。在推荐系统中可以采用Bandit方法进行冷启动,探索与利用的平衡,具体的方法介绍在之前的文章中已经介绍了,这里不在赘述,这次和大家分享相关方法的具体实现。
ARMS是一款阿里云应用性能管理(APM)类监控产品。一共提供三种监控,应用监控,前端监控,自定义监控。
阿姆斯特朗数字是一个等于其各个数字的立方之和的数字。例如,153是Armstrong数,例如-153 = (1)3 + (5)3 + (3)3
作为目前最常见的一种可视化手段,热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。
这是Go的设计模式第三篇,这篇主要分享原型模式,构造器模式。下面我们来看具体模式。
中文翻译:程序员 35岁 有活力 帅气 健康 耳聪目明 双眼有神 穿西服 浅蓝色衬衫。
时间限制: 1000 ms | 内存限制: 65535 KB
https://github.com/PrincetonLIPS/MaM https://arxiv.org/pdf/2310.12920
建造模式(Builder)[GOF95]是一种对象的创造模式。主要责任是在程序中创建较为复杂的对象,企业项目中在运行环境初始化时经常使用的一种创建模式。
本文告诉大家,win2d 不需要从零开始做,以前做出来的很多库其实只需要做很小修改就可以做出好看的效果,而且用在 UWP 上。本文修改原先 大神写的 GDI 图形到 win2d 上,而且可以运行起来。
GitHub - Bing-su/adetailer: Auto detecting, masking and inpainting with detection model.
今天我们开始说说语义分割第二个系列,DeepLab V2。说这个之前,我们先说说FCN的一些简单知识。 图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类。 图像语义分割,从FCN把
墨墨导读:本文是读者『小豹子加油』的投稿,通过举出唐僧师徒取经的例子,详述一则使用JOIN来优化SQL的案例。
control_v1p_sd15_qrcode_monster.safetensors 或 controlnetQRPatternQR_v2Sd15.safetensors 都可以,然后配合control_v1p_sd15_brightness.safetensors调节亮度
AI绘画和魔法、念咒有什么关系?记得吗,作图过程中,有一个必不可少的环节,就是向AI输入用于描述画面的Prompt,在AI聊天里我们也用。因为大部分AI绘制作品的提示词是用英文写的,很长,很乱。而且穿插着各种奇怪的数字、符号,就像高深莫测的咒语一样。因此,大家形象的把这个书写提示词的过程称为“念咒”。而我们,就像那些魔法师一样,要通过吟唱咒语,来变出我们想要的结果。虽说AI是人工智能,但它和真正意义上的人类智慧还是有一定差距的,很多时候它并不知道你想要的是什么。因此,就需要详尽的提示词来帮助你更好地指挥AI作图。这也是为什么,“念咒”这件事,在AI绘画盛行的今天,已经慢慢形成了一门独特的可以去探讨、研究的学问。
一、关于本项目 About this project | Grafflex是谁?Who is Grafflex Grafflex是以图像为基础进行艺术创作的韩国著名设计师及艺术家。他通过使用黑色粗线,以简洁抽象的方式重构物体表达情感,创造出了一个属于自己的原创艺术世界。 Grafflex is a famous Korean designer and artist who creates art based on images. He is creating his own original
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的转变。 它是一种潜在扩散模型,由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神经网络之一。(取自百度)
最近要用到 AI 绘画,所以研究了下目前市面上的 AI 绘画工具,真可谓是琳琅满目,但主流的还是 Stable diffusion 和 Midjourney 两大阵营。
封装的本质是将具有关联的代码组合在一起,其优势是能够保证代码复用且易于维护,函数是最典型也是最基础的代码封装形式,面向对象思想中的封装仍以函数为基础,但提供了更高级的封装形式。
扩图(Super Duper Expansion)是一种基于人工智能的图像生成技术,它可以将简单的线稿或简略的设计转化为详细且富有纹理的图像。该技术能够利用AI模型中的大量图像数据进行智能学习,从而生成高分辨率、逼真的图像作品。
(2). 创建 界面/Dashboard。在界面内, 可以创建各种类型的 面板/Panel。
masterpiece, best quality, ((pure white background)), standing, black hair bun,cold face, full body, Denim jacket, white T-shirt, casual pants, (Fashionable clothing), happy, light effect, soft, super clear, high-definition picture, (front)
最近我在RC聊天系统浏览关于 JavaScript 的一些讨论时,注意到了Kate Ray的一个问题:
察者方法 public void removeObserver(Observer obs) { list.remove(obs); }
背景: k8s 集群中,Java应用容器中添加即时工具分析诊断arthas、netstat
使用的是腾讯的HAI高性能服务,也可以使用华为、阿里、CSDN的都行,哪个方便用那个,用HAI的优势就是在于不用自行部署一遍StableDiffusion。
Perl 是什么?用 Larry Wall 自己的话说,Perl 是借取了 C、sed、awk、shell scripting 以及很多其他程序语言的特性的一种语言。你可以说它是 “实用报表提取语言”(Practical Extraction and Report Language),也可以叫它 “病态折中垃圾列表器”(Pathologically Eclectic Rubbish Lister),Larry 说:“OK,我都承认”。
在python中,用变量表示属性,用函数表示方法,因此具有相同属性和方法的一类事物就是‘类’,对象就是这这类事物中具体的一个。
在这篇文章中,我们将深入探讨原神盲盒的艺术风格,以及如何运用AI绘画技术(Stable Diffusion)——来创造原神角色公仔。我们将通过实践操作让读者更好地理解这种技术,以及如何利用关键标签和Lora模型来优化生成的结果。
你只需要会70%的知识点,超越70%的人,去教这70%的人,就可以获得100%的成就感,时隔两个月,艺术二维码的教程已经足够完善,但是那是我以为的,目前有三个问题,第一大家对二维码的要求越来越高,第二大家不爱看教程,特别是文字版,第三复现几率太低。围绕这三个问题,从模型下载,参数调试,场景抽卡来对艺术二维码从入门到放弃写一篇介绍。
原文 http://shichuan.github.io/javascript-patterns/#jquery-patterns
在AI绘画领域,stable diffusion模型在图像生成方面取得了显著的进步,然而,如何对画面的各个分区进行精细的上色仍然是一个挑战。为了解决这个问题,我们引入了regional-prompter,一种新的技术,可以帮助我们对AI绘画的各个区域进行有针对性的上色。
装饰者模式是一种结构型模型,是动态的给对象增加职责,对于新增功能来说要比通过子类方式更加的灵活。
前面几篇: Stable-Diffusion|window10安装GPU版本的 Stable-Diffusion-WebUI遇到的一些问题(一) 【Stable-Diffusion|入门怎么下载与使用civitai网站的模型(二)】 Stable-Diffusion|文生图 拍立得纪实风格的Lora 图例(三)
欢迎来到我们这篇特别的文章——《AI绘画StableDiffusion实操教程:可爱头像奶茶小女孩》。在这篇文章中,我们将一步步教你如何利用最新的人工智能技术,StableDiffusion,去创作出一个唯美的、具有个人特色的可爱头像奶茶小女孩。
首先在【萌宝寻龙】新年IP | 百变萌宠龙宝宝的下载页面,找一个好看的图片,并复制其提示词,如下
图生图可以帮你把一张图片画成另一种模样。在文生图中我们看到,AI文生图是有一定的随机性的,画出来的东西不一定完全满足我们的需求。在现实生活里,这种对需求的传递偏差与错误解读其实也普遍存在。比如天天干架的产品经理和程序员、甲方客户与设计师。我们和AI之间的交流,可以把一张图片给他作为参考,来生成一张新的图片。
Stable Diffusion是一款AIGC图片生成模型。该环境已预装webui及JupyterLab,支持可视化文件管理及环境调优。
融合图片到另一张 风格迁移 / 风格融合 canny | openpose
之前分享过StableDiffusion的入门到精通教程:AI绘画:Stable Diffusion 终极炼丹宝典:从入门到精通
链路追踪Tracing Analysis为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具,可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈,提高微服务时代下的开发诊断效率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云