Stable Diffusion 本地部署指南

部署stable diffusion ai绘图,需要 nvidia 显卡,至少需要6G显存(显存越大越好,高清图片需要更大显存)。这篇博客适用于一些有代码基础的同学(也就是不会手把手告诉怎么搭建python环境、clone代码),完全没接触过代码的同学可以找其它教程。

Stable Diffusion 官网地址: https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release

Stable Diffusion 代码仓库: https://github.com/CompVis/stable-diffusion

模型下载(该链接建议从头阅读):https://stable-diffusion-art.com/models/#Stable_diffusion_v15

https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion

训练和使用Lora:https://zhuanlan.zhihu.com/p/624230991

webui:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

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递归最小二乘法

线性最小二乘法(LMS)在应用时所有数据都是一次全部测量好再进行求解。但实际中有时存在测量数据时在想获得的,即时刻获得测量数据,每次获得新的测量数据后,需要进行最小二乘法以更新状态。如果每次更新都采用最小二乘法伪逆解进行更新,计算次数很多,计算量很大,且需要保存测量数据。我们可以采用递归的方式,递归最小二乘法(RLS,Recursive Least Squares),每次对新测量结果进行修正,减少计算量和存储量。

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Apple Silicon(M1芯片)原生Matlab beta测试版

Matlab终于开始支持M1原生运行,测试版本下载地址需要左侧登陆后查看:

https://www.mathworks.com/support/apple-silicon-r2022b-beta.html

https://www.mathworks.com/support/apple-silicon-r2022b-beta-conf.html

Beta版本有效期到2023年6月30日,需要先安装JDK,再安装Matlab App,目前Python接口还不可用,部分插件需要手动安装,其它功能正常,已经支持了常用到的工具箱。

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延时摄影素材后期处理(一)

拍摄完延时摄影素材之后,需要对素材进行去抖、调色、最后生成视频,这篇博客介绍延时摄影素材后期处理的常用软件和操作方法和处理流程。我们需要用到这几个软件LRT(LRTimelapse)、Adobe Lightroom、视频合成软件(final cut pro、达芬奇或者 Adobe Premiere)。

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解马赛克中的判边插值

我们在解马赛克算法或者超分辨率算法中常常用边缘方向来指导插值,对demosaicing算法而言,边缘引导插值发生在整像素位置,对super resolution算法而言,边缘指导插值常常发生在亚像素位置。这篇博客简单总结解马赛克中一种常用的插值方法:自适应边缘插值算法。

除了自适应边缘插值,也给了一些常用的其它解马赛克算法的介绍:微软解马赛克算法、基于色差残差的插值算法、经典的GBTF、RI等算法给了链接索引。

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色调:红黄绿青蓝洋

最近常常混淆各种颜色名称,这篇博客主要是认一下颜色,以及背一下颜色轮盘上各个颜色的位置。

我们在进行色彩调整时,色彩轮盘除了提供RGB三元色之外,还有另外三个中间色,它们色彩轮盘上的顺序,可以用 “红黄绿青蓝洋” 来简记,我们使用RGB色彩对照表来对照说明。另外常说 “红绿蓝青品黄” ,也是一样的,只是顺序是元色、辅色。

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