给AI关键词,一次画200张画!
作图速度很快,不到3分钟就全部结束了。
也可以选择喜欢哪个任君,直接二次调整编辑。
要知道,基本版的Stable Diffusion默认情况下一次只生成四张图像。 所以,你得刷好几次才能得到稍微满意的画。
这就是新的Stableboost网站,是新设计的Stable Diffusion交互界面。 那很简单,就是提高和提高Stable Diffusion的工作效率。
并且,Stableboost的免费利用额远远多于Stable Diffusion。 每月使用500点的免费额度。 超过限额后,每张只收1美分。 只是涵盖运营成本。 网站一发布,各路网友就围观。
至此,Stable Diffusion真正成为了生产力工具。
另外,网站制作者的个头也不小。 主要开发者是前特斯拉自动驾驶ML工程师。
此外,特斯拉前高级AI主管安德烈卡帕斯( Andrej Karpathy )还为网站提供建议。 他以前负责的项目有特斯拉自动驾驶自动枕、特斯拉超算Dojo、特斯拉博文人形机器人……
所以这个网站到底能做什么?
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超强操作界面
这位新AI画师最突出的特征之一是操作性强。
看了那个设定画面,有很多用户可以自定义设定的选项。 例如,照片的数量、照片的质量、尺寸等。
图像的数量可以在1~200之间任意选择,当然选择数量越多,等待时间也越长。
要设置生成的图像的质量,请滑动“Steps”和“Guidance scale”进行调整。
图像的大小当然也是如此,直接设定“高度”和“宽度”就可以了。
完成这些相关的设定后,就可以安心地“创作”了。
和其他AI一样,输入关键提示后,就可以放心地等待结果了。
但是,Stableboost中添加了“修饰语”功能。 这意味着可以将多个不同的修饰符添加到原始队列中,并且队列可以与这些修饰符自由组合。
例如,可以输入关键字“小狗”以设置“森林”、“河流”和“夜晚”修饰语。
结果如下。
为了方便选择照片,Stableboost还亲切地提供过滤功能。
可以根据标签、图像质量和修饰语筛选图像。
此外,还可以致力于二次筛选,直接对在先前步骤中选择的图像进行操作,然后单击图像右下方的“放大镜”,以生成更多的类似图像。
但是,这种筛选方法还只是开胃菜。 Stableboost这次“算法推荐”变得更聪明了。 用户只需单击生成的图像中最喜欢的内容,然后单击右下角的“循环”按钮,Stableboost就会生成更多具有这种样式的图像。 而且,此后每次用户单击图像时,生成的结果都会不断变化。
Stableboost还可以对原始图像进行辅助编辑。 例如,我想给图像中的人物戴眼镜。
除了生成图像外,Stableboost还可以生成视频,但目前还只是初步的,只是在不同的关键字之间插入过渡帧。
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特斯拉前AI主管参与开发
体验了一次之后,我觉得Stableboost的运营非常顺利。 有网友开始向作者许愿,想不想参加Dreambooth。
DreamBooth只需添加3-5张图像和文字表示,就可以将指定物体移动到其他场景或样式中。
如果能all in one的话,AI制作的效率可能会进一步提高。 但看看这个网站的幕后团队,似乎也不是完全不可能。
主要开发者塔尔斯塔德默( Tal Stramer )是资深AI工程师。 我在推特、特斯拉、谷歌工作过。 今年6月刚结束在特斯拉长达4年半的工作,离职前的职位是自动驾驶ML工程师。 提供另一个重要建议的是前特斯拉高级AI主管安德烈卡帕斯( Andrej Karpathy ),他几乎负责特斯拉的明星项目。 是自动驾驶AutoPilot、超级计算机Dojo、柯博文人形机器人OpenAI的发起人之一。
今年7月,安德烈从特斯拉退休,感谢他连口罩都罕见地为特斯拉所做。 和你工作是我的荣幸。
退休后,安德烈表示,今后工作去向还不明确,希望在AI、开源、技术教育等方面多花点时间。
确实,当他读博士的时候,他亲自设计并推出了CS231n :视觉识别卷积神经网络这门课程,成为斯坦福大学课程深度学习的讲师。
日前,他做客Podcast节目,与MIT人工智能专家Lex Fridman探讨自动驾驶、人形机器人、AGI、特斯拉的视觉方案等内容。
而且,从他这几个月头发的推动中,他对AI的画感兴趣。 于是,Stableboost出现了。
可启动引导
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