利用AI秒去水印,移除不想要的内容|【Stable Diffusion】实战篇

本文介绍了一种名为Cleaner的SD插件,用于快速去除图片中的不想要内容,如水印,提高工作效率。文章还探讨了AIGC技术的发展前景,以及如何通过AIGC学习路线、工具、教程和实战案例来掌握这一领域。

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最近有老铁询问如何将图片中不想要的内容去掉,当然你可以用PS来操作,但是这可能会占用你不少时间。今天我给大家介绍一款SD插件,可以秒去要移除的内容,并且效果上来看还是很不错的。它就是——cleaner插件。

插件和模型地址文末获取~

插件快速安装

这里在扩展选项卡中填写插件地址(见上方github地址),点击安装,等待一会看到提示安装成功后,重启webUI。重启后就会在选项卡中看到这个"清理器"功能页签了。

功能测试

假设你看到一张下面这幅图片,很喜欢,无奈可恶的老徐在上面加了水印。那么我们来尝试下通过这个新的插件将水印去掉。

那面只需简单4步,我们就可以快速的去除不想要的内容:

  1. 选择“清理器”选项卡,

  2. 上传图片

  3. 涂抹不想要的内容

  4. 点击Clean Up

收工完活,看效果

怎么样,是不是依然那么丝滑,这效率岂不是杠杠滴~

文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、GPT人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了,有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

写在最后

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。

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

若有侵权,请联系删除
### Stable Diffusion 面试常见问题及答案 #### 1. **什么是Stable Diffusion?** Stable Diffusion 是一种基于深度学习的生成式人工智能模型,主要用于生成高质量的图像。它通过扩散过程逐步去除噪声并生成清晰的图片[^2]。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda") prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars" image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ``` --- #### 2. **Stable Diffusion 的核心原理是什么?** Stable Diffusion 基于扩散模型(Diffusion Model),其主要思想是从高斯白噪声开始,逐渐去噪以生成目标图像。这一过程分为两个阶段:前向扩散(Forward Process)和反向生成(Reverse Process)。 - 前向扩散:将输入数据逐步加噪直至变为纯噪声。 - 反向生成:利用训练好的神经网络预测每一步中的噪声,并将其移除,最终恢复原始图像。 --- #### 3. **如何优化Stable Diffusion 的推理速度?** 可以通过以下方法提升Stable Diffusion 的性能: - 使用混合精度计算(Mixed Precision Training),减少内存占用并加速运算。 - 利用TensorRT 或 ONNX Runtime 进行模型量化和部署。 - 调整采样步数(Steps),降低质量损失的同时加快生成速度。 --- #### 4. **Stable Diffusion 和其他生成模型的区别有哪些?** | 特性 | Stable Diffusion | DALL·E | MidJourney | |---------------------|--------------------------|----------------------|---------------------| | 开源状态 | 完全开源 | 封闭源码 | 商业化服务 | | 训练数据集规模 | 较小 | 大型专有数据集 | 秘密 | | 推理效率 | 中等 | 较慢 | 极快 | 上述表格展示了不同模型的特点对比。 --- #### 5. **在实际项目中应用Stable Diffusion需要注意哪些事项?** - 数据隐私保护:确保不泄露敏感信息或侵犯版权。 - 性能调优:针对具体应用场景调整参数配置,例如分辨率、Prompt权重等。 - 法律合规性:遵循当地法律法规关于AI生成内容的规定。 --- ### AI生成模型面试技巧 #### 如何准备? - 熟悉主流框架如PyTorch/TensorFlow及其生态组件[^1]。 - 学习经典算法理论基础,包括但不限于GANs,VQ-VAEs,Denoising Autoencoders等。 - 实践案例积累经验,尝试解决真实世界中的问题。 #### 技巧总结 - 明确岗位需求,针对性复习相关知识点。 - 展现解决问题的能力而非单纯记忆答案。 - 关注最新研究进展和技术趋势。 ---
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