„UnstableFusion” upraszcza sztukę sztucznej inteligencji w systemach Windows, Mac i Linux

Stable Diffusion to popularne narzędzie do ilustrowania AI, ponieważ może działać bezpośrednio na komputerze, zamiast polegać na serwerach w chmurze, takich jak DALL-E. Jednak stabilna dyfuzja nie jest tak łatwa w użyciu, ponieważ narzędzia internetowe zaczynają się zmieniać.

Stable Diffusion to oprogramowanie typu open source, które zwykle wymaga zainstalowania na komputerze różnych bibliotek i struktur, a następnie wprowadzenia monitów w interfejsie wiersza poleceń. Dostępnych jest wiele ustawień umożliwiających dostosowanie wyjścia, co wymaga dłuższych i bardziej złożonych poleceń. Złożoność doprowadziła do powstania wielu zewnętrznych interfejsów Stable Diffusion, takich jak Diffusion Bee dla komputerów Mac i interfejs sieciowy Stable Diffusion, które zapewniają proste przyciski i przełączniki do tworzenia ilustracji.

„ UnstableFusion ” to kolejny rosnący interfejs dostępny dla systemów Windows, Mac i Linux. Jest to natywna aplikacja komputerowa, a nie narzędzie wiersza poleceń ani lokalny serwer WWW, więc jest to jeden z najłatwiejszych sposobów wypróbowania teraz stabilnej dyfuzji. Głównym haczykiem jest to, że Python, model Stable Diffusion i inne komponenty nadal muszą być instalowane samodzielnie – pełne instrukcje są dostępne w pliku readme . Po zainstalowaniu tego wszystkiego nie musisz ponownie otwierać terminala ani wiersza poleceń. Poniższy film demonstracyjny z projektu pokazuje, co jest możliwe.

UnstableFusion obsługuje zarówno „inpainting”, w którym sztuczna inteligencja jest stosowana do części istniejącego obrazu, jak i „img2img”, która tworzy obraz od podstaw z podaną wskazówką tekstową. Opcje takie jak siła, zmienna źródłowa i liczba kroków są prezentowane jako proste suwaki i pola tekstowe. Model Stable Diffusion może działać lokalnie na komputerze lub możesz połączyć aplikację ze zdalnym serwerem Google Colab.

UnstableFusion wygląda na jeden z najłatwiejszych sposobów na uruchomienie i uruchomienie obrazowania AI na własnym komputerze, nawet jeśli nadal musisz najpierw otworzyć terminal lub wiersz poleceń, aby zainstalować Python i inne narzędzia. Więcej informacji można znaleźć pod linkiem pod źródłem.

Źródło: Github