ai绘画源码（aide绘制源码）
今天给各位分享ai绘画源码的知识，其中也会对aide绘制源码进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
如果想优化ai模型部署,哪些源码值得一读
想优化ai模型部署，以下3个源码值得一读。
1、普通应用程序或网络应用场景中的源码值得一读。
2、Paddle模型源码。
3、AI模型的快速端云部署源码。
百度AI人脸注册源码详解
1、起点 AppConfig.client.addUser(image, imageType, groupId, userId, options) 调用人脸注册api，从addUser进入
2、那就要看一下_request请求是怎么发送的，点进去看
3、至此调用基本结束，接下来看里面用到的几个方法：
源码编辑器AI怎么做
源码编辑器AI可以使用软件进行编程即可。
在计算机科学中，人工智能有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。
通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。
ai绘画后天看的见原图吗?
看不到原图
1. 文本生成图像（Text2image）
这是最近最火的类型。其中它们很多用的是diffusion model（扩散模型），有的AI模型还会加超分辨率重建模型，增强清晰度。
在使用这类模型时，你需要输入prompt，也就是你对希望产生的图像的描述。有的模型还支持初始图片，AI的会基于你指定的图片开始创作。多数是仅支持英文的，不过也有支持中文的。
这里介绍几个大家上手就能用的：
ERNIE-ViLG 文生图
这是中文领域内比较不错的文生图模型。
文心大模型
wenxin.baidu.com/moduleApi/ernieVilg
示例作品：
Midjourney：
非开源，需要你加入Discord小组给机器人发送prompt，机器人给你返回结果
Midjourney
这里展示用midjourney画出来的效果。对于结果，midjourney也提供超分辨率重建，提升图片清晰度。
Dream by wombo ：
可以说是最简单的了，我不用介绍，大家点开就会用
app.wombo.art/
画出来的效果
Stable Diffusion:
最近最火的绘画AI之一。在线demo：
Stable Diffusion - a Hugging Face Space by stabilityai
huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
绘画效果
源码:
GitHub - CompVis/stable-diffusion
github.com/CompVis/stable-diffusion
Dalle-mini:
demo:
DALL·E mini by craiyon.com on Hugging Face
huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini
源码：
github.com/borisdayma/dalle-mini
画作展示：
适合画场景
不太适合画生物
Disco Diffusion
在之前这个回答里面有详细的介绍。可以指定init_image。Disco Diffusion需要跑代码，但不一定需要看懂，你知道改哪里就行了。
Disco Diffusion 体验如何？你用它跑出了哪些图？
267 赞同 · 29 评论回答
我用prompt「concept art, matte painting, in the rainy streets of a cyberpunk city at night, domination of a tall dark, robot wind sorcerer with glowing eyes and a cape, artstation, Greg Rutkowski」，可以画出这样的画作
Stable Diffusion，Disco Diffusion, Dalle-mini之间的比较：
又来测评一个最近挺火的 # 人工智能 # #A…
Clip-GEN
没有demo，不过提供了源码。
GitHub - HFAiLab/clip-gen: CLIP-GEN: Language-Free Training of a Text-to-Image Generator with CLIP
github.com/HFAiLab/clip-gen
2. 风格迁移（style transfer）
风格迁移就是把图片A按照图片B的风格改画，但图片A的主体不变。
Fast Neural Style Transfer
huggingface.co/spaces/aravinds1811/neural-style-transfer
画作参考：
Neural Style Transfer
这个名字没起好，这个模型把前面讲到的文本生成图片和风格迁移融合在了一起。
Neural Style Transfer - a Hugging Face Space by NeuralStyleTransfer
huggingface.co/spaces/NeuralStyleTransfer/neural-style-transfer
生成结果示例：
3. 超分辨率（superresolution ）/ 图片上采样（Image Upsampling)
又称图片修复，大家可以看到很多老照片修复就是用超分辨率AI修复的。这里介绍一些
Real-ESRGAN
demo：
huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN
代码：
GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration.
github.com/xinntao/Real-ESRGAN
效果测试
看起来修复动画效果更好
SwinIR
demo地址：
huggingface.co/spaces/akhaliq/SwinIR
生成效果：
AI创作的思路
这里顺便讲讲我使用AI创作的思路吧。
思路一：临摹
如果仅仅给AI一个文字描述，输出的风格可能不好控制，虽然可以在文本里加一些风格的描述词，但是否感觉就是没有艺术的感觉？不要紧，直接在文本中告诉AI：
你需要模仿哪个网站的作品。这里总结出了一些我个人感觉很好用的网站关键词： on pixiv(日式动漫风）, on artstation（科幻插画风）, on 500px（摄影大片风）
或者模仿哪个艺术家的作品。直接在文本中加入 by xxx就行了。
例如我用prompt「a castle in the rainforest, trending on artstation」，就能画出这样的效果
这个列表提供了一些艺术家的名字及其艺术风格
Disco Diffusion 70+ Artist Studies
weirdwonderfulai.art/resources/disco-diffusion-70-plus-artist-studies/
这个网站可以辅助你生成prompt，包括风格，艺术家名字等等。
promptoMANIA:: prompt builder
promptomania.com/prompt-builder/
思路二：AI根据描述作画 - 风格迁移- 超分辨率
先给文本生成图像的模型一个你想要的输入，然后把输出作为超分辨率模型的输入。如果你要控制风格，你可以在文本里加一些风格的描述词。
如果风格描述依然不能打造出你想要的风格，可以试试把生成的图片输入到风格迁移AI中，产生新的图片。
如果你觉得生成的画作太模糊，可以将输出输入到超分辨率模型。
novelai可以下载到移动硬盘
是完全没有问题的，因为novelaI是一款非常特殊的东西，在进行使用的时候是可以下载到移动硬盘的，这个时候如果因为设备的内存不足，这种使用效果是非常省时省力，而且使用起来非常方便，效果非常突出的，因此是可以下载到移动硬盘的。
ai绘画源码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于aide绘制源码、ai绘画源码的信息别忘了在本站进行查找喔。
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