Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展过程中的一个里程碑,相当于给大众提供了一个可用的高性能模型,让「AI 文本图片生成」变成普通人也能玩转的技术。最近一些网友将网上的真人图片不断喂给模型,让其自主学习,训练出来的效果已经可以做到以假乱真——你甚至不知道哪些图片是 AI 生成的还是真人拍出来的。你感兴趣吗?今天这篇文章从零开始,手把手教你如何搭建自己的真人 AI 网站。强烈建议收藏(不管是否吃灰)。
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1. 搭建你自己的 AI 网站
2. 模型下载
3. 汉化插件下载
4. 生成你的真人图片
4.1 生成真人图片
4.2 不同风格图片生成
4.3 动画视频生成
5. 让你生成的图片开口说话
本篇我们将单刀直入教各位最快搭建出一个质量不错的 AI 网站,如果各位想了解相关的原理、技术点,可以留言告诉我们。下文会提及的模型、插件和源码,我们也一并提前为各位整理~大家看到文末添加一下,即可领取。
第一步,我们可以直接使用 GitHub 仓库:
stable-diffusion-webui。
首先,在电脑上安装 python 3.10.6,如果已经安装了其他 python 版本,可以利用 conda 安装多一个 3.10 的虚拟环境版本:
conda create -n novelai python==3.10.6
接下来下载该仓库的代码:
再安装对应的 GPU 版本的 Pytorch,直接进入网站:
pytorch.org/get-started…
进入刚刚创建的虚拟环境”novelai“:
执行刚刚的命令:
安装成功后,可以测试自己的 pytorch 版本是否可以跑通。
进入刚刚下载的 Github 仓库的代码文件夹,安装第三方依赖:
有了网站之后,就需要下载对应的 AI 模型进行有效生成。一些网友已经利用网上大量的图片训练好的模型,并分享到网站上。我们举个例子:
civitai.com/
这个大名鼎鼎的网站被人们称为「C 站」,里面有很多你意想不到的模型。
可以在这个网站上找到很多已经训练好的模型。例如找一个生成真人图片的模型:ChilloutMix。从网页上下载对应的模型后,把该模型放到工程目录:models/Stable-diffusion。
stable-diffusion-webui 这个项目还支持下载第三方插件。例如我们可以下载对应的汉化插件。其下载地址如下:
文末领取!
登陆上面网站后,就可以下载插件的安装包:
然后将文件解压放到 extensions 目录下:
接着,就需要对网页进行重启服务:
在扩展这里,把插件勾上:
在“设置”选项里,找到 zh_CN,最后需要重新启动网页,就可以生效了:
启动主程序"launch.py",等待一定的时间出现网页地址就可以了。
打开网址时,有时候可能模型没有更新。因此可以尝试一下多次重启。需要选择刚刚下载的模型:ChilloutMix。
这样就已经完成前期的部署工作了。接下来详细教大家怎么生成自己想要的图片。
4.1 生成真人图片
在c站上,已经有很多大神利用 promt 生成图片了,因此我们就可以对这些进行参考。例如找一个好看的图片,对下面的 prompt 词语进行复制:
其中 prompt 词语放在提示词框内,消极 prompt 词语放在对应的方框内。同时调整对应的参数,最后就可以生成真人图片:
4.2 不同风格图片生成
在 C 站上,还有很多 Lora 模型可以进行下载。这是一种可以帮助你调整画风的小模型。主要是放到 prompt 中进行使用。例如我们可以在网站上下载原神的 Lora 模型:
下载完成后,把模型放到 models/Lora 路径下:
按照图片下的步骤,选中模型后,会看到具体的 prompt 在方框内了:
把步骤 4.1 中的 prompt 词语加入到这里,就可以生成一个原神风格的图片:
4.3 动画视频生成
首先需要安装插件 “deforum” 这个插件能够根据多个生成的图片构造成视频动画。
在当前 stable-diffusion 目录下,执行下面命令,就会发现 extensions 多了新的插件:
同时重启新的网页,会发现多了 deforum 这个选项:
可以先执行简单的生成,在提示词上,已经默认填写了语句:
prompt 词语模板解释如下:
其中“0”和“12”提示在插值中解析的关键帧。prompt A 和 B 是肯定提示,Negprompt 是否定提示。当然,也可以直接用上面 C 站下载下来的模型,生成真人动画。
从上面我们已经得到了生成的图片。那么就可以利用这张图片,创建自己的 AI 说话视频。登陆这个网址:
studio.d-id.com/
选择刚刚生成的图片,然后输入自己想要说的话,之后生成就可以了:
最后就可以得到比较逼真的真人 AI 说话视频了。
有了这个技术,就可以批量制作二次元甚至是真人说话视频。这对于 AICG 这个行业是一个颠覆性的技术,相信未来这个技术在多个领域上都能够推广开来。
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