image_generation_using_stable_diffusion
パート1：安定した拡散
- ライブラリのインストール（Xformersライブラリへのメモリ最適化へ）
- 画像生成のためのパイプライン：プロンプトの作成 - >画像の生成 - >結果の保存
- 複数の画像を生成します
- パラメーター：シード、推論ステップ、ガイダンススケール（CFG）、画像サイズ（寸法）、ネガティブプロンプト
- その他のモデル：SD V1.5、SD V2.X、特定のスタイルを備えた微調整モデル
- スケジューラの変更：PNDM（デフォルト）、DDIMスケジューラ、K-LMSスケジューラ、オイラーの先祖の離散スケジューラ（オイラーA）、DPMスケジューラ
パート2：プロンプトエンジニアリング
- プロンプトの探索：サブジェクト /オブジェクト、アクションと場所、タイプ、スタイル、色、アーティスト、解像度、サイト。その他の属性：イルミネーション、ネガティブプロンプト
- ユースケース：芸術の生成、写真の生成、ランドスケープの生成、3D画像の生成、図面の生成、アーキテクチャの生成
- カスタムモデルを使用した結果の改善：Anything（CAG/Anything-V3-1）、Dreamshaper（Lykon/Dreamshaper）、Realistic Vision（SG161222/Realistic_Vision_V1.4）、アナログ拡散（Wavymulder/Analog-difusion）、Protogen（darkstorm2150/protogen_x3.4_x3.4__ficimimimimimimimimimimimimimimimimimimimimimimimimimimimigimimimimimimimimimimigimimigimimigimimimigimimigial （Mitsua/Mitsua-Diffusion-one）
パート3：微調整
- ライブラリのインストール（Accelerate Transformers ftfy bitsandbytes == 0.35.0 Gradio Natsort Safetensors Xformers）
- モデルのロード
- トレーニング：3つのコンポーネントが必要です：一意の識別子、クラス名、画像
- 重みを（チェックポイント）に変換します
- 推論（テスト）
- 画像の生成：複数のプロンプトのテスト、よりプロンプトの例：森、カイロ、カイロ砂漠、西部のシーン、スターウォーズ、山岳富士、雪の中など。
- 結果を保存します
パート4：画像から画像へ
- ライブラリのインストール（Accelerate Transformers ftfy bitsandbytes == 0.35.0 Gradio Natsort Safetensors Xformers）
- 画像を生成します
- 強度パラメーター（強度）
- さまざまなスタイルのテスト
- 入力画像の変更
- スケジューラの変更
- 画像「編集」（instructpix2pix）
パート5：開始
- ライブラリのインストール（Accelerate Transformers ftfy bitsandbytes == 0.35.0 Gradio Natsort Safetensors Xformers）
- プロンプトの作成
- オブジェクトを交換します
- 結果の比較（他の画像、複数の画像の生成）
パート6：ControlNet
- ライブラリのインストール（Accelerate Transformers Xformers）
- エッジを使用した画像の生成（ControlNetモデル + Canny Edge、Canny Edgeを使用したエッジの検出、微調整モデル）
- ポーズを使用して画像を生成します
