Stable Diffusion V4 一键安装包下载，秋叶aaaki 本地部署懒人包

名称：StableDiffusionV4一键安装包下载，秋叶aaaki本地部署懒人包描述：来自B站up@秋叶aaaki，近期发布了StableDiffusion整合包v4版本，一键在本地部署StableDiffusion！！适用于零基础想要使用AI绘画的小伙伴~本次整合包升级内容：torch2、xformers0.0.17、cudnn8.8打开无需任何操作即可满速(包括40系显卡)升级其它各种依赖版本预置了Tagger(图反推关键词)的模型预置了ControlNet、MultiDiffusion插件优化了一些其他设置本次升级还增加了在线升级功能！链接：https://www.aliyundrive.com/s/eVPsemsuxo2大小：12.8GB标签：#AI#stable#diffusion来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel群组：@alyd_g投稿：@AliYunPanBot

Stable Diffusion背后团队发布开源大语言模型 可用于本地部署

StableDiffusion背后团队发布开源大语言模型可用于本地部署（来源：StabilityAI）与StableDiffusion类似，StableLM同样支持知识共享4.0协议，开发者可以在遵守协议的情况下，将这个模型用于商业或研究活动。这家公司在去年发布的StableDiffusion，使得AI“文生图”赛道成为AIGC领域商业化前景最为明朗的行业。StabilityAI介绍称，StableLM可以生成文本和代码，并将助力一系列下游应用。这个模型建立在经典训练集ThePile的新实验训练集上，token数量翻了3倍至1.5万亿，公司也将在适当的时候发布数据集的详细信息。尽管公布出来的模型参数量很少，但数据集的丰富性使StableLM在会话和编程任务中表现出惊人的高性能，展现了小型高效模型如何通过适当的训练提供高性能。（效果演示，来源：StabilityAI）与GPT-4等超级大模型不同，StabilityAI的产品可供每一个人下载并部署在本地。这种做法也曾遭到一些非议，因为彻底开源意味着这些模型极有可能被用于恶意目的，例如撰写钓鱼链接的文案和协同软件攻击等。对此，StabilityAI在周三的公告中也予以回应，强调开源模型是为了促进透明度和培养信任。研究人员可以“深入了解”以验证性能、研究可解释的技术、识别潜在风险并帮助制定保障措施。公共和私营部门可以针对自己的应用程序“微调”这些开源模型，无需共享敏感数据或放弃对AI功能的控制。当然，如此“大方开源”的背后，StabilityAI也背负着沉重的营收压力。据新兴财经媒体Semafor4月初报道，StabilityAI去年底刚刚融到1亿美元的资金正接近“快速烧完”，公司CEOEmadMostaque的领导风格也遭到内部质疑。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1355777.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1355777.htm

ChatGPT + Stable Diffusion + Midjourney 三合一全免费！即将内测训练模型模块！

ChatGPT+StableDiffusion+Midjourney三合一全免费！即将内测训练模型模块！GPT：就没啥好说的了，3.5，无限制随便用！Midjourney：有官网+DC两种平台，默认Fast模式，无限制随便用！目前只有blend功能还没上线，其他方面与原生MJ体验无异！StableDiffusion：目前可用的模型较少，不过后续我们将提供免费的GPU算力，可通过我们平台进行模型训练，再也不需要通过付费算力云或者烧自己的显卡去训图了。生图训图打包使用!（第一版功能较少，后续会深度集成SD的各种插件）

不到 15 秒，高通演示首次在安卓机型上使用 Stable Diffusion 生成 AI 图像

不到15秒，高通演示首次在安卓机型上使用StableDiffusion生成AI图像高通在其官方YouTube频道发布了一段视频，首次成功在安卓手机上使用StableDiffusion来生成AI图像，整个生成时间不超过15秒。高通表示这是全球首次在安卓设备上进行演示。StableDiffusion是一种非常流行的基础模型，它是一种文本到图像的生成AI模型，能够在几十秒内根据任何文本输入创建逼真的图像。StableDiffusion的参数超过10亿个，目前主要依靠云端运行。高通的本次演示主要利用了安卓设备上的QualcommAIStack，可以在安卓设备上运行StableDiffusion。高通在演示视频中，从HuggingFace的FP32版本1-5开源模型开始，通过量化、编译和硬件加速等优化流程，使其能够在搭载骁龙8Gen2移动平台的手机上运行。()()投稿：@ZaiHuabot频道：@TestFlightCN

高通在移动端演示利用Stable Diffusion技术以最快速度在本地生成AI图像

高通在移动端演示利用StableDiffusion技术以最快速度在本地生成AI图像运行像StableDiffusion这样的程序需要大量的计算能力（它是人工智能图像生成的主力），大多数在移动端提供此类服务的应用程序在云端进行所有处理，而不是本地的智能手机或平板电脑，即使在一台配置较好的笔记本电脑上以这种方式生成图像也需要几分钟，所以在几秒钟内从手机上获得一张512x512的图片是令人印象深刻的。高通公司在测试设备上生成的更多示例图像，提示"超级可爱的穿盔甲的绒毛猫战士，逼真，4K，超详细，vray渲染，虚幻引擎……"高通公司声称这是一个速度纪录，该公司介绍说这是StableDiffusion首次在Android系统上本地运行。之前一篇来自开发者IvonHuang的博文显示了他们是如何让StableDiffusion系统在由高通骁龙865和8GB内存驱动的索尼Xperia5II上运行的。不过，正如Huang在一条推文中指出的，用这种设置生成一张512x512的图像需要一个小时。另一个有用的比较是与iOS的比较。早在12月，苹果发布了让StableDiffusion在其机器学习框架CoreML上本地运行所需的优化。因此，今天为了测试该系统，我们通过带有CoreML加速的DrawThings应用程序，让StableDiffusion1.5在iPhone13上运行。在这种设置下，生成一张512x512的图像需要大约一分钟，因此，高通公司再次在速度上获胜，其使用的是较新的硬件和未公开的定制优化包，而iOS的测试是在2021年的手机上使用第三方应用程序完成的。抛开所有这些限制，高通公司的进步仍然令人印象深刻，即使这只是一个演示。让大型人工智能模型在移动设备上本地运行，比依赖云计算有各种优势，例如便利性（你不需要移动连接）、成本（当服务器账单到期时，开发者不会向用户收费）和隐私（本地运行意味着你不会将数据发送到别人的电脑上）方面。这是人工智能快速实现产品化的事实，而且它正在快速发生。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1346107.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1346107.htm

但在免费开源的 Stable Diffusion 模型中，任何人都可以禁用所有的审查过滤器，生成想要的任何图像，没有任何禁止。

中国有了据称比DALL-E2更好的AI模型，却（好吧，应该是毫无疑问）进行愚蠢的政治内容审查。2021年，中国科技公司百度已经开发了自己的跨模态生成模型，称为ERNIE-ViLG。但是通过最近公开的演示，一些用户发现中国专有的神经网络会对政治用语进行审查。例如，“中国的民主”、“翻墙”、“革命”、以及领导人的名字等任务，都不产生图像。相反，如果你进行这样的操作，它们会给你产生了一个中文的警告：“输入的内容不符合相关规则，请更改后重试”。在图像合成方面进行审查和限制不是中国独有的。就专有的DALL-E2而言，该公司已经禁止用户使用某些形式的内容，如裸体、暴力和政治内容。DALL-E2也抵制了真实人物的生成。专有的Midjourney模型也实施了完全相同的审查禁令。但在免费开源的StableDiffusion模型中，任何人都可以禁用所有的审查过滤器，生成想要的任何图像，没有任何禁止。StableDiffusion的创造者明确表示，他们将自己的创造公开，以避免政府或企业对AI模型的审查。自由软件的主导地位无可争议。#AI#China#Censorship#OpenSourceFreeSoftware#Anti-Censorship