AI画图

Unity联盟 · 发表于 2022-8-4 10:42

https://blog.csdn.net/u013412391/article/details/125458801

目标
Disco Diffusion 是一个AI绘图工具，通过一句话就可以让AI画出符合描述的图片，网上可以看到很多令人惊叹的结果。

我也想尝试一下这个神奇的技术，本篇目标是学习使用它的基础操作。
主要参考的教程是：Quick & Easy Tutorial for Disco Diffusion Google Colab (Make your own pictures!). - YouTube

由于是在 Google Colab 上，所以如果对它一无所知，最好简单了解下相关的基础概念（见前一篇）

0. 基础信息
本篇将使用的 Disco Diffusion 的 GoogleColab地址是：
Disco Diffusion v5.4 [Now with Warp] - Colaboratory
（原教程的版本是 4.1，但是我尝试后有报错，所以最后换成了这个5.4版本）

随后，可以将其复制到自己的GoogleDrive网盘中。

之后就可以在自己的网盘中打开了。本篇后续操作也是在自己网盘中做的。

正如前一篇所说，它是Jupyter Notebook，所以要做的就是配置这个文档中的基础设置，然后运行这个文档。

文档的目录结构如下：

接下来就是需要在其中做些最基本的设置了。

1. 设置：名字、步数、尺寸
这些设置在 Settings 中

这里有三个基础的参数注意：

bathch_name：这次运行的名字，也是之后会保存在云盘里的名字

steps：要运行的步数。步数越多则细节程度越高，教程中给出的示例：

当然，步数越高则耗时越长，所以对于一幅图片需要找到最合适的步数。

width_height：图片长宽。必须是64的倍数。

2. 设置：保存间隔
这个设置在 Settings 中的 ExtraSettings 中：
intermediate_saves 将控制中间保存几次。比如我这里填9，那么在我的云盘上除了会看到最后一张结果外，还可以看到中间运算过程中保存的9张。

3. 设置：核心的Prompts
它在 Settings 中的 Prompts 中。

当然，他就是最核心的了。对于这个参数，文档中的描述是：

text_prompts： A description of what you’d like the machine to generate. Think of it like writing the caption below your image on a website. 你希望机器生成的内容的描述。可以想象是，如果这个图片出现在网站上，那么它的标题是什么。

例如，我这里是：
“a huge panda is destroying alien base”, “Technology and Fantasy”
“大熊猫正在摧毁外星人基地”，“科技与奇幻”

4. 设置：显示间隔，批数目
这些设置在Diffuse中：

display_rate ：没间隔几步就在Colab中显示
n_batches：总共运算几批（即输出几次完全不同的图片）

5. 开始运行！
在最上面，找到“全部运行”的按钮：

随后会弹出一些提示。
比如

还有些人机验证

还有关联GoogleDrive的提示：

等都搞定后，就开始运行这个文档中的代码了。
开始会需要几分钟等待安装所依赖的数据。
之后就可以在最下方看到计算的进展了：

6. 结果
运行完成后（大约经历了40分钟），就可以在自己的网盘中找到输出的图片了：

（其中 partials 文件夹存储了中间的过程）

评价下这个结果：
感觉 “外星人基地” 这感觉是有了，“熊猫”这个“巨大”的特征也能看出来，黑白的特征也能看出来，不过熊猫自己的细节，有点太抽象了（笑）。

总结
这个是基于 GoogleColab 的，所以最好了解下基础概念，（见前一篇）
到 DiscoDiffusion 的 GoogleColab地址，将其复制到自己的GoogleDrive网盘中。
打开自己网盘中的DiscoDiffusion副本，做最基础的设置，核心设置是 prompts。
点击运行，然后就可以在自己的GoogleDrive网盘中看到结果。
其他参考资料
新浪微博@Simon_阿文里有很多相关的资料，本篇的教程也是在这里看到的。
人工智能绘画工具 Disco Diffusion 入门教程 - 哔哩哔哩也是一篇类似的中文教程，可以参考。
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版权声明：本文为CSDN博主「YakSue」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u013412391/article/details/125458801

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