使用Colab 运行Novel AI

最新推荐文章于 2025-02-25 13:50:43 发布

原创

最新推荐文章于 2025-02-25 13:50:43 发布 · 4.4k 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #python #ubuntu

全程需要科学上网

Colab免费版最大连接时长12小时，断开连接时，实例空间中所有资源都会被释放（包括我们上传的文件）。

代码直接链接Colab

运行代码
在这里插入图片描述
等待执行完毕后点击地址：

enjoy
在这里插入图片描述

源项目

stable-diffusion-webui

元素法典

元素法典——Novel AI 元素魔法全收录

colab执行代码

!nvidia-smi

%cd /content
!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

%cd stable-diffusion-webui
!git pull

!mkdir -p /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

松鼠的一巴掌

关注关注

3
点赞
踩
8

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

ChatGPT 在人工智能伦理中的应用与挑战

AI天才研究院

02-03

1167

人工智能技术的飞速发展正在深刻地改变我们的社会和生活方式。作为大型语言模型的代表，ChatGPT自2022年底问世以来，以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用前景引发了全球范围内的热烈讨论。然而，随着AI技术的不断渗透，我们也面临着前所未有的伦理挑战。本文将深入探讨ChatGPT在人工智能伦理领域的应用及其所面临的挑战，旨在为AI伦理研究提供新的思路和见解。ChatGPT的核心算法基于Transformer架构和大规模语言模型预训练。自注意力机制（Self-Attention）

AIGC小说创作质量提升：7个评估AI生成内容的维度

AI大模型应用之禅

05-04

502

随着生成式AI技术的快速发展，AI生成内容(AIGC)在小说创作领域的应用日益广泛。然而，如何客观评估AI生成小说的质量，成为制约该技术实际应用的关键瓶颈。本文旨在建立一套系统化的评估框架，从7个核心维度对AIGC小说创作质量进行全面分析。AIGC在小说创作中的技术原理质量评估的量化指标和方法实际应用中的优化策略行业最佳实践和案例研究理论基础：介绍AIGC小说创作的核心概念和技术原理评估方法：详细阐述7个维度的评估指标和算法实现实践应用：提供代码案例、工具推荐和行业解决方案。

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

1 条评论

晴天总是下雨 2023.03.16
博主，连接用不了了

在colab上部署novelAI

qq_45195912的博客

12-17

2207

本文旨在让读者能够在colab上部署novelai

AI:谷歌的colab免费训练模型，并且千兆网速，下载模型和库巨快，训练的速度普通，适合测试一些预训练的任务

weixin_44162814的博客

04-26

813

下面是colab的官网，可以免费使用cpu和部分GPU，千兆网速，下载模型和库巨快。从这里也能看到网速下载很快，很适合测试预训练模型任务，也适合没有GPU的朋友们使用。打开链接后的界面如下，相当于是jupyter notebook界面。可以直接到家目录下，可以看到自己创建的ipynb文件。点击左上角的logo或者直接访问下面链接。

AI作画，NovelAI开源教程

hllyzms的博客

10-20

5849

如果说 2021 年是“元宇宙”的元年，那么 2022 年或许就是“AI作画”的元年。最近，“AI作画”的作品越来越多，掀起了一股热潮。比如之前在美国科罗拉多州博览会的艺术比赛中获得了第一名的作品，就是 AI 所作。空间歌剧院（Thétre D'opéra Spatial）基于Midjourney生成的图像基于Midjourney生成的图像想像一下：输入各种风格、主题、氛围的关键词，然后 AI 就会生成符合要求的作品，仿佛艺术就是一件“触手可及”的事情。我们一起看下现在 AI 的作画水平。

AI 杀疯了，NovelAI开源教程

热门推荐

Jack-Cui

10-20

4万+

NovelAI杀疯了，安装教程安排！

一个项目体验stable-diffusion、waifu、NovelAI三大模型！

HUANGXIN9898的博客

02-25

1245

channel=010月底 **，PaddleNLP将会支持Stable Diffusion模型的**训练以及微调，敬请期待~如果对您有帮助，记得给PaddleNLPGitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP [外链图片转存中…(img-vy9hzdFB-1740462416596)]PaddleHub的超分模型。麻烦不要滥用模型哦~

腾讯云部署novel ai (stable-diffusion-webui)

qq_52360013的博客

11-03

8446

腾讯云部署novelai

基于人工智能的COVID-19分类与检测

### 基于人工智能的 COVID - 19 分类与检测 #### 1. 文献综述在利用胸部 X 光图像进行 COVID - 19 检测的研究中，众多学者采用了不同的方法和模型： - **Shin 等人**：从公开来源获取了超过 3500 张来自印第安纳...

AI绘图的场景应用：文生图、图生图

qq_41314882的博客

03-15

6665

AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。

AIGC教程：Stable Diffusion精进，如何训练特定画风LoRA模型？

WANGJUNAIJIAO的博客

05-20

4859

文生图只是AI生成能力的起步，如今，随着同行们的探索增加，很多人已经开始通过Stable Diffusion训练风格化的模型，即将AI变成一个特定画风的画师。最近，就有一位开发者分享了自己训练风格化LoRA模型的经验和技巧，并且通过本地训练和Google Colab Notebook两种方式展示了方法与结果，让无论是否有强大GPU配置的同行都可以上手。

AI绘图软件Stable Diffusion 安装和使用

Xiaok的专栏

04-02

6484

线上使用有4种方式：（1） Stable Diffusion官网，（2） Huggingface，（3）百度飞桨AI实训平台，（4）Google的Colab。这些莫名奇妙的情况会让人抓狂的，在反复安装过程中，人容易精疲力竭，从而失去使用Stable Diffusion的热情。有需求就有解决方案，B站大佬司马懿和秋葉aaaki分别给出了一健整合包，博主下载了秋葉aaaki的整合包，整合包总共约17G，1个压缩文件和1个模型文件。4、点击右下角的一键启动，键入：我已阅读并同意用户协议，并保存。

制作及运行 WebUI（NovelAI）Docker 镜像

weixin_44911246的博客

02-18

1432

即可使用带 Novel AI 模型的 stable-diffusion-webui；若输出正常则证明 nvidia-container-toolkit 安装成功。将下载后的文件重命名，并放到同一个目录下的。注：没有对镜像大小做特殊优化。只需要部分下载其中的文件；多个显卡情况下，可以使用。

【novelai】colab存档

Algernon98的博客

10-20

3353

novelai的colab运行版

ai绘画小程序基于novelai的tag列表源码展示（独家）

kinga123b的博客

12-01

1477

视频哔哩哔哩：介绍，一个tag列表展示。

stable diffusion 常用大模型解释和推荐（持续更新ing）

libaiup的博客

01-03

1573

从文章中我们可以知道，Checkpoint，也就是大模型/底模型/主模型对于AI绘画的影响是最大的。后台也有很多小伙伴问我，有没有什么模型可以推荐的，我这边就给大家简单介绍几个我自己觉得还不错的模型。同时，也给大家避避雷，有的模型又大又慢，就不用下载了。

Stable diffusion模型种类说明

laner__gg的博客

09-13

2855

stable diffusion风格分类。

google colab自动断连咋办？

WZX_Hello的博客

04-14

2万+

咋办

AI绘画网站最全收集！！

weixin_36896856的博客

03-29

6999

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送AI绘画在过去也一直有研究，但是最近几个月的突然爆发主要是因为一些关键技术的突破。例如，超大规模、跨模态的预训练语言模型的成熟，使得AI绘画可以低成本地根据用户的提示生成用户想要的场景。另外，Stable Diffusion的开源使得最前沿的模型能广泛被人们使用和传播。此外，AI绘画能够大规模爆发，主要原因是实用性有了质的飞跃，在...

使用colab安装yolact的运行环境

最新发布

06-09

<think>由于用户的需求是在GoogleColab中安装YOLOACT并解决PyTorchCUDA配置问题，而GoogleColab已经预装了PyTorch和CUDA环境，因此通常不需要用户手动配置。但是，为了确保环境正确，我们可以通过几个步骤来验证和设置。###步骤1:验证Colab环境首先，我们需要确认Colab实例的CUDA可用性。在Colab中运行以下代码：```pythonimporttorch#检查PyTorch版本和CUDA是否可用print(f"PyTorch版本:{torch.__version__}")print(f"CUDA可用:{torch.cuda.is_available()}")iftorch.cuda.is_available():print(f"CUDA版本:{torch.version.cuda}")print(f"GPU型号:{torch.cuda.get_device_name(0)}")```如果输出显示CUDA可用，则可以直接进行YOLOACT的安装。###步骤2:安装YOLOACTYOLOACT的源代码通常托管在GitHub上。我们将克隆仓库并安装依赖。```python!gitclonehttps://github.com/dbolya/yolact.git%cdyolact```安装依赖（注意：Colab中已经安装了PyTorch，所以我们主要安装其他依赖）：```python!pipinstallcython!pipinstallopencv-pythonpillowmatplotlib```###步骤3:编译DCNv2（如果需要）YOLOACT使用DCNv2（可变形卷积网络）。在Colab中编译步骤：```python%cdexternal/DCNv2!pythonsetup.pybuilddevelop%cd../..```###步骤4:下载预训练模型例如，下载一个YOLOACT的预训练模型：```python!wgethttps://github.com/dbolya/yolact/releases/download/1.2/yolact_base_54_800000.pth-Oweights/yolact_base_54_800000.pth```###步骤5:测试安装运行一个简单的测试（例如，使用示例图像）：```python!pythoneval.py--trained_model=weights/yolact_base_54_800000.pth--score_threshold=0.3--top_k=15--image=my_image.jpg```###常见问题解决1.**PyTorch版本不兼容**：Colab默认安装的是最新版PyTorch，但YOLOACT可能需要特定版本。如果遇到问题，可以指定PyTorch版本：```python!pipinstalltorch==1.8.0+cu111torchvision==0.9.0+cu111-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html```2.**DCNv2编译失败**：可能是由于CUDA版本不匹配。在Colab中，CUDA版本一般为11.1或11.3。如果失败，可以尝试使用预编译的DCNv2或使用不需要DCNv2的分支。3.**缺少依赖**：根据错误信息安装缺少的包。###结论在GoogleColab中配置YOLOACT运行环境相对简单，因为环境已经配置好CUDA。主要步骤是克隆仓库、安装依赖、编译DCNv2（如果需要）和下载预训练模型。如果遇到版本问题，可以通过指定版本解决。§§相关问题§§1.如何在GoogleColab中使用其他版本的PyTorch？2.YOLOACT在Colab中运行时如何提高帧率？3.如何将YOLOACT训练自己的数据集？</think> 在 Google Colab 中配置 YOLOACT 环境时，PyTorch 和 CUDA 的配置可以简化为以下步骤，因为 Colab 已预装必要的深度学习环境： ### 在 Google Colab 配置 YOLOACT 的完整指南 #### 步骤 1: 配置 Colab 环境 ```python # 确保启用GPU加速（菜单栏：Runtime → Change runtime type → GPU） import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA可用性: {torch.cuda.is_available()}") print(f"设备名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}") ``` #### 步骤 2: 安装 YOLOACT 及相关依赖 ```python !git clone https://github.com/dbolya/yolact.git %cd yolact # 安装依赖（包含PyTorch兼容版本） !pip install -r requirements.txt !pip install cython !pip install opencv-python-headless # 可选：安装DCNv2（可变形卷积） %cd external/DCNv2 !python setup.py build develop %cd ../.. ``` #### 步骤 3: 解决常见兼容性问题 **A. CUDA 版本冲突解决** 当 PyTorch 编译版本与 Colab CUDA 不匹配时： ```python # 强制使用当前环境的 CUDA import os os.environ["CUDA_HOME"] = "/usr/local/cuda" # Colab标准路径 os.environ["PATH"] = f"/usr/local/cuda/bin:{os.environ['PATH']}" ``` **B. 安装兼容的 PyTorch 版本** 如果自动检测失败： ```python # 卸载现有PyTorch !pip uninstall -y torch torchvision # 安装指定版本（匹配Colab CUDA） !pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html ``` #### 步骤 4: 验证 YOLOACT 安装 ```python # 下载预训练模型 !wget https://github.com/dbolya/yolact/releases/download/v1.2/yolact_base_54_800000.pth -P weights/ # 运行测试推理 !python eval.py --trained_model=weights/yolact_base_54_800000.pth \ --score_threshold=0.3 \ --top_k=15 \ --image=test.jpg ``` #### 高级配置选项 1. **自定义 CUDA 工具包版本**： ```python # 安装不同CUDA版本（如11.6） !wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin !mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 !apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub !add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /" !apt-get install cuda-11-6 ``` 2. **多 CUDA 环境管理**： ```python # 使用conda环境隔离 !conda create -n yolact_env python=3.8 !conda activate yolact_env !conda install cudatoolkit=11.3 !pip install torch==1.10.0+cu113 ``` ### 故障排除当遇到 `CUDA out of memory` 错误时： ```python # 减小批量大小 !python train.py --batch_size=8 # 启用混合精度训练 !python train.py --amp ```