filmov
tv
PuLID: ingyenes képek generálása a saját konzisztens arcunkkal. ComfyUI használata a saját gépünkön
Показать описание
A PuLID lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a szöveg-alapú képgeneráló modelleket a saját személyazonosságukhoz igazítsák anélkül, hogy finomhangolásra lenne szükség.
A CLIP, amely a "Contrastive Language–Image Pre-training" kifejezés rövidítése, egy gépi tanulási modell, amelyet az OpenAI fejlesztett ki. A CLIP modell kifejezetten arra lett tervezve, hogy a szöveges leírásokat és a képeket összekapcsolja, ezáltal képes megérteni és értékelni, hogy egy kép mennyire felel meg egy adott szöveges leírásnak.
A diffúziós képgenerálás során a CLIP modellt gyakran használják azért, hogy irányítsa és finomítsa a generálási folyamatot. Működésének alapja, hogy a modell összehasonlítja a generált képeket a célként megadott szöveges leírással, és azokat a változatokat részesíti előnyben, amelyek a leíráshoz a legjobban illeszkednek. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a képgenerálás sokkal relevánsabb és pontosabb legyen a kívánt témára vonatkozóan.
Tehát röviden, a CLIP azáltal javítja a diffúziós képgenerálási folyamatokat, hogy értelmezi a szöveges leírásokat és útmutatást ad a képeknek, hogy azok mennyire felelnek meg ezeknek a leírásoknak. Ez különösen hasznos olyan bonyolultabb vagy absztraktabb képi kéréseknél, ahol fontos a szöveg és kép közötti pontos összhang.
Az EVA-CLIP egy fejlett kép-generálási modell, amely a CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) technológiát használja. A CLIP modellek képesek szöveg és kép közötti kapcsolatok tanulására, ami lehetővé teszi számukra, hogy szöveges leírások alapján képeket generáljanak. Az EVA-CLIP továbbfejlesztett változata, amely új technikákat alkalmaz a hatékonyabb és stabilabb képzés érdekében. Itt van néhány kulcsfontosságú előnye:
Hatékonyság: Az EVA-CLIP csökkenti a képzési költségeket és növeli a hatékonyságot.
Stabilitás: Az új technikák stabilizálják a nagy méretű CLIP modellek képzését.
Magas Teljesítmény: Az EVA-CLIP jobb teljesítményt nyújt a zero-shot feladatokban, mint a korábbi CLIP modellek.
Nyílt Hozzáférés: Az EVA-CLIP modellcsaládot nyíltan hozzáférhetővé tették a kutatási közösség számára
SDXL: 20 sec
SDXL 4 step lightning: 3,5 sec
SDXL 4 step lightning lora: 4,4 sec
*** Telepítés ***
pip install timm
pip install ftfy
*** Linkek ***
* Legyél Te is Tagja az Mp3Pintyo csatornának *
*** DISCORD***
*** Támogatás ***
*** BUYING MY ARTS ***
*** STAY ACTIVE FOR A FOLLOW ***
A CLIP, amely a "Contrastive Language–Image Pre-training" kifejezés rövidítése, egy gépi tanulási modell, amelyet az OpenAI fejlesztett ki. A CLIP modell kifejezetten arra lett tervezve, hogy a szöveges leírásokat és a képeket összekapcsolja, ezáltal képes megérteni és értékelni, hogy egy kép mennyire felel meg egy adott szöveges leírásnak.
A diffúziós képgenerálás során a CLIP modellt gyakran használják azért, hogy irányítsa és finomítsa a generálási folyamatot. Működésének alapja, hogy a modell összehasonlítja a generált képeket a célként megadott szöveges leírással, és azokat a változatokat részesíti előnyben, amelyek a leíráshoz a legjobban illeszkednek. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a képgenerálás sokkal relevánsabb és pontosabb legyen a kívánt témára vonatkozóan.
Tehát röviden, a CLIP azáltal javítja a diffúziós képgenerálási folyamatokat, hogy értelmezi a szöveges leírásokat és útmutatást ad a képeknek, hogy azok mennyire felelnek meg ezeknek a leírásoknak. Ez különösen hasznos olyan bonyolultabb vagy absztraktabb képi kéréseknél, ahol fontos a szöveg és kép közötti pontos összhang.
Az EVA-CLIP egy fejlett kép-generálási modell, amely a CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) technológiát használja. A CLIP modellek képesek szöveg és kép közötti kapcsolatok tanulására, ami lehetővé teszi számukra, hogy szöveges leírások alapján képeket generáljanak. Az EVA-CLIP továbbfejlesztett változata, amely új technikákat alkalmaz a hatékonyabb és stabilabb képzés érdekében. Itt van néhány kulcsfontosságú előnye:
Hatékonyság: Az EVA-CLIP csökkenti a képzési költségeket és növeli a hatékonyságot.
Stabilitás: Az új technikák stabilizálják a nagy méretű CLIP modellek képzését.
Magas Teljesítmény: Az EVA-CLIP jobb teljesítményt nyújt a zero-shot feladatokban, mint a korábbi CLIP modellek.
Nyílt Hozzáférés: Az EVA-CLIP modellcsaládot nyíltan hozzáférhetővé tették a kutatási közösség számára
SDXL: 20 sec
SDXL 4 step lightning: 3,5 sec
SDXL 4 step lightning lora: 4,4 sec
*** Telepítés ***
pip install timm
pip install ftfy
*** Linkek ***
* Legyél Te is Tagja az Mp3Pintyo csatornának *
*** DISCORD***
*** Támogatás ***
*** BUYING MY ARTS ***
*** STAY ACTIVE FOR A FOLLOW ***
0:31:53
0:31:21
0:22:43
0:39:36
1:57:48
1:57:48
0:43:36
2:12:09
1:24:57
2:16:53