rrmod的博客

Transformer结构是由Vaswani等人在2017年提出的，是一种基于自注意力机制的神经网络结构，具有较好的表现和效率，逐渐成为了自然语言处理领域的主流。此外，它还存在对数据的依赖性，对于训练数据中未包含的语言和文本，它的性能可能会受到影响。ChatGPT可以从大量的文本数据中学习到语言的结构和规律，并能够产生连贯的语言文本。ChatGPT可以学习大量的对话数据，从而能够理解自然语言中的意思和语义，进而产生连贯的回复。ChatGPT可以学习自然语言的结构和规律，从而能够对自然语言的意思进行理解。

前面这个"[Stable-Diffusion根目录]\venv\Scripts\python.exe"需要把你的SD WebUI修改进去.例如说, 你的SD WebUI安装在E盘的`AI_art`下的`SD_WebUI`文件夹里,那么你需要把前面这段替换为`E:\AI_art\SD_WebUI\venv\Scripts\python.exe`现在, 你应该看到了进度条在前进, 如果没有, 请检查是否开启了代理类软件, 将其关闭, 祝你好运.这里详细的讲下三,前俩网上有挺多教程, 我就不赘述了.

最近看Stable Diffusion开源了，据说比Disco Diffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~

📢 ：迭代是重复反馈的动作，神经网络中我们希望通过迭代进行多次的训练以到达所需的目标或结果。 每一次迭代得到的结果都会被作为下一次迭代的初始值。 一个迭代 = 一个正向通过 + 一个反向通过更多的迭代步数可能会有更好的生成效果，更多细节和锐化，但是会导致生成时间变长。而在实际应用中，30 步和 50 步之间的差异几乎无法区分。太多的迭代步数也可能适得其反，几乎不会有提高。进行图生图的时候，正常情况下更弱的降噪强度需要更少的迭代步数(这是工作原理决定的)。你可以在设置里更改设置，让程序确切执行滑块指定的迭代