Використання стабільної дифузії з Python - електронною книгою

4 Автор, досвідчений вчений з даних Microsoft та надає участь у бібліотеці дифузорів, що обіймає обличчя, забирають свій 15+ років досвіду, щоб допомогти вам освоїти стабільну розповсюдження шляхом незначної концепції та прийомів. Ви знайдете стабільну дифузію, теорію трави, що стоять за дифузійними моделями, налаштуємо своє середовище та генеруєте своє перше зображення за допомогою дифузорів. Ви оптимізуєте продуктивність, використовуєте спеціальні моделі та інтегруватимуть ресурси, що поділяються спільнотою, такі як Loras, текстова інверсія та контрольна мережа, щоб покращити ваші творіння. Техніки, що охоплюють, такі як відновлення обличчя, збільшення масштабу зображень та відновлення зображень, ви зосередитесь на розблоуванні оперативних операцій, запланованому швидкому розбору та зважених підказках створити повністю налаштований та стабільний дифузійний додаток на рівні галузі. Ця книга також розглядає реальні програми в медичних візуалізаціях, дистанційному зондуванні та покращенні фотографій. Нарешті, ви отримаєте уявлення про отримання даних про генерацію, забезпечуючи перспективу даних та використання моделей AI, таких як BLIP для екстракції опису зображення. До кінця цієї книги ви зможете використовувати Python для створення та редагування зображень та рішення для створення стабільних програм дифузії для вашого бізнесу та користувачів.