Invoke开源AI创意图片是StableDiffusion模型的领先创意引擎(一键安装包),使专业人士、艺术家和爱好者能够使用最新的 AI 驱动技术生成和创建视觉画面媒体。家用4g卡8g内存可玩

一、Invoke软件介绍(文末提供win、mac、linux版本下载)

        Invoke 是一个领先的创意引擎,旨在为专业人士和爱好者提供支持。使用最新的 AI 驱动技术生成和创建令人惊叹的视觉媒体。Invoke 提供行业领先的基于 Web 的 UI,并作为多个商业产品的基础。

github作者地址:GitHub - invoke-ai/InvokeAI: Invoke is a leading creative engine for Stable Diffusion models, empowering professionals, artists, and enthusiasts to generate and create visual media using the latest AI-driven technologies. The solution offers an industry leading WebUI, and serves as the foundation for multiple commercial products.Invoke is a leading creative engine for Stable Diffusion models, empowering professionals, artists, and enthusiasts to generate and create visual media using the latest AI-driven technologies. The solution offers an industry leading WebUI, and serves as the foundation for multiple commercial products. - invoke-ai/InvokeAIhttps://github.com/invoke-ai/InvokeAI

本文信息图片来源于作责GitHub

二、主要特点

      1、 Invoke 是一个功能强大、安全且易于部署的生成式 AI 平台,供专业工作室创建视觉媒体。根据您的知识产权训练模型,控制生产过程的各个方面,并永久保持对数据的完全所有权。

        2、大多数 AI 工具都过于简单,缺乏专业艺术家所需的高级选项。Invoke 则不同。我们的创作工具具有强大工具的精确性和灵活性,让您可以优化图像的各个方面并无缝迭代以完善您的作品。

        3、您使用 Invoke 创建的每个资产和模型以及您上传的每个资产都完全属于您。Invoke 绝不会使用您的训练资产来训练其他人的模型,即使您离开,您也会永久保留对模型文件的所有权。

        4、使用根据您的工作训练的自定义工作流程和模型,制作令人惊叹的、适合 IP 的视觉效果。保持对您和您的团队创建的所有内容的所有权、安全性和控制权。

         5、Invoke 将最强大、最智能的 AI 图像生成技术与安全、实用的界面相结合,以实现最高级别的创意控制。创建、优化、迭代和存储您的图像和制作工作流程 - 所有这些都在一个位置完成。

总结就是:

生成可自动将游戏的品牌指南和知识产权合并到生成的资产中的图像。

在几秒钟内将您的手绘角色、环境或建筑草图转换为令人惊叹的完全渲染作品。

将游戏内屏幕截图或 3D 渲染转换为角色卡和宣传材料的 2D 关键艺术图。

生成可自动将游戏的品牌指南和知识产权合并到生成的资产中的图像。

应用不同类型的指导 - 例如构图结构、文本提示或视觉参考 - 特别是您在图像中需要它们的位置。

快速生成引用您或您的团队已为项目创建的工作的资源

三、安装

系统要求#
Invoke 可在 Windows 10+、macOS 14+ 和 Linux(Ubuntu 20.04+ 经过充分测试)上运行。

所有 Apple Silicon(M1、M2 等)Mac 都可以使用,但建议使用 16GB+ 内存。

AMD GPU 仅在 Linux 上受支持。VRAM 要求与 Nvidia GPU 相同。

512*512画面需要配置

GPU:Nvidia 10xx 系列或更高版本,4GB+ VRAM。
内存: 至少 8GB RAM。
磁盘:基本安装 10GB,型号 30GB。

1024*1024画面配置

GPU:Nvidia 20xx系列或更高版本,8GB+显存。
内存:至少16GB RAM。
磁盘:基础安装10GB,模型100GB。

win版本安装:

1、运行您刚刚下载的启动器,单击 Install 安装 并按照说明进行设置。

2、安装模型#
启动 Invoke 后,您需要安装一些模型。

最快的入门方法是安装 Starter Model 捆绑包。如果您已经有一个模型集合,Invoke 可以使用它。

(1).安装 Starter Model 捆绑包
转到 Models 选项卡。
单击右侧的 Starter Models。
单击其中一个捆绑包以安装其模型。如果您不确定哪种模型架构适合您的系统,请参阅系统要求。https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/quick_start/#step-5-install-models

 (2).使用自己的模型集合

转到“模型”标签页。
点击右侧的“扫描文件夹”。
粘贴模型集合的路径,然后点击“扫描文件夹”。
启用就地安装后,Invoke将保留模型文件的位置不变。如果禁用此功能,Invoke会将模型移动到自己的文件夹中。

软件下载地址

夸克网盘分享

<think>嗯,用户想开发一款开源的视频转换工具,适用于Windows环境。首先,我需要回顾之前的对话,用户之前问过如何开发简易的Windows程序软件,我推荐了C#、Python低代码工具。现在用户转向更具体的视频转换工具,并且要开源,所以可能需要更底层的语言库。 根据用户提供的引用,特别是引用13,提到了FFmpeg、WebRTC、CEF这些C++库,还有PowerToys用了C++C#。用户可能需要高性能的视频处理,所以C++可能更合适。但用户之前接触过C#Python,所以需要权衡开发效率性能。 用户的问题涉及编程语言框架的选择,以及开源库推荐。首先,视频转换的核心是编解码处理,FFmpeg几乎是必须的,引用1中也提到暴风影音用了FFmpeg,所以肯定要推荐。然后,GUI部分,用户可能需要一个跨平台的框架,比如Qt,或者使用Windows原生的框架如WinForms/WPF,但考虑到开源跨平台,Qt更合适。 编程语言方面,C++适合高性能处理,结合FFmpeg,但开发复杂度较高。用户之前可能用过C#,所以也可以用C#调用FFmpeg,但需要处理互操作。或者用Python,但性能可能不够,除非结合C扩展。不过用户要求开源,可能需要更高效的底层处理,所以C++可能是更好的选择。 开源库方面,除了FFmpeg,可能还需要一些辅助库,比如音视频处理、多线程支持、图形界面等。引用3提到C++有很多开源库,比如Boost用于通用功能,OpenCV用于图像处理,但视频转换可能不需要OpenCV,除非有图像处理需求。数据库方面如果涉及元数据存储,SQLite合适,如引用5中的例子。 用户可能需要分模块考虑:核心转换模块用C++FFmpeg,GUI用Qt,这样整个项目可以跨平台,同时保持高性能。另外,引用4提到LW_OOPC用于C语言的面向对象,但C++本身支持OOP,可能不需要这个库。 开发工具方面,Visual Studio适合C++开发,尤其是社区版免费,调试集成方便。或者使用VS Code加上CMakeGCC/MSVC工具链。 还需要考虑开源协议,选择兼容的库,比如FFmpeg是LGPL/GPL,可能会影响项目的协议选择。用户要开源,可能需要明确告知协议相关的内容。 另外,用户可能需要了解如何将FFmpeg集成到项目中,比如调用命令行工具还是使用库的API。直接使用API更灵活,但复杂度更高。或者封装FFmpeg的命令行调用,这样实现起来更快,但可能牺牲一些灵活性。 测试性能优化也是重点,视频转换对性能要求高,多线程处理是必须的,引用3提到并发库如Intel TBB,或者C++11的线程库。 打包发布方面,需要生成安装包,Inno Setup或NSIS可以用于制作Windows安装程序,同时确保所有依赖库打包进去,比如FFmpeg的DLL。 文档社区支持也很重要,用户开发开源项目需要良好的文档,方便其他贡献者参与。GitHub托管项目,使用CMake或Meson作为构建系统,方便跨平台构建。 总结下来,步骤大概是:选择C++作为主要语言,FFmpeg作为核心库,Qt用于GUI,Visual Studio作为开发环境,集成多线程必要的辅助库,处理依赖打包,最后选择开源协议并托管到GitHub。</think>#### **一、技术选型与核心库推荐** **1. 核心编程语言** - **C++**:高性能音视频处理首选,可直接调用底层多媒体库[^1][^3] - **C#(可选)**:适合快速开发GUI,通过P/Invoke调用C++库(适合混合开发) **2. 核心开源库** | **类别** | **推荐库** | **用途** | |----------------|--------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------| | **音视频处理** | **[FFmpeg](https://ffmpeg.org/)**(LGPL/GPL协议)[^1][^3] | 视频编解码、格式转换、流处理 | | **图形界面** | **Qt**(跨平台C++框架)[^3] 或 **WinUI 3**(纯Windows) | 构建用户友好的操作界面 | | **并行计算** | **Intel TBB** 或 **OpenMP** | 加速视频转码(多线程处理) | | **文件解析** | **libavformat**(FFmpeg子库) | 处理MP4、MKV、AVI等容器格式 | | **硬件加速** | **NVENC/NVDEC**(NVIDIA GPU) 或 **Intel Media SDK** | 利用GPU加速编解码(性能提升10倍以上) | --- #### **二、开发环境与工具链** **1. 开发工具** - **Visual Studio 2022**:C++开发首选,集成FFmpeg调试GPU分析工具 - **Qt Creator**:若选择Qt框架,提供可视化GUI设计器 **2. 依赖管理** - **vcpkg**(微软开源C++包管理器):一键安装FFmpeg、Qt等库 ```bash vcpkg install ffmpeg:x64-windows qt5:x64-windows ``` --- #### **三、核心功能实现步骤** **1. FFmpeg集成(C++示例)** ```cpp #include <libavcodec/avcodec.h> #include <libavformat/avformat.h> // 示例:视频转码基础逻辑 void convert_video(const char* input_path, const char* output_path) { AVFormatContext* in_ctx = nullptr; avformat_open_input(&in_ctx, input_path, nullptr, nullptr); // 解码输入流 → 编码输出流 → 写入文件(需处理编解码器、帧同步等) } ``` **2. 图形界面开发(Qt示例)** ```cpp // 示例:文件选择与转码触发 #include <QFileDialog> #include <QPushButton> void MainWindow::onConvertClicked() { QString input = QFileDialog::getOpenFileName(this, "选择视频文件"); QProcess::execute("ffmpeg -i " + input + " output.mp4"); // 简单调用FFmpeg命令行 } ``` **3. 性能优化关键点** - **多线程调度**:分离UI线程与转码线程,避免界面顿 - **硬件加速**:通过FFmpeg启用GPU编解码参数 ```bash ffmpeg -hwaccel cuda -i input.mp4 -c:v h264_nvenc output.mp4 ``` - **内存管理**:使用RAII模式避免FFmpeg资源泄漏 --- #### **四、开源协作与发布** **1. 代码托管与协议** - **GitHub仓库**:公开代码,使用**GPLv3**协议(兼容FFmpeg的LGPL) - **CI/CD**:通过GitHub Actions自动化构建Windows安装包 **2. 打包与分发** - **依赖捆绑**:使用**[Inno Setup](https://jrsoftware.org/isinfo.php)**生成安装包,包含FFmpeg动态库 - **绿色版**:提供静态编译版本(需处理FFmpeg许可证) --- #### **五、扩展功能建议** - **插件系统**:通过动态库(DLL)支持自定义滤镜(如添加水印) - **云转码**:集成**libcurl**实现任务分发到服务器集群 - **AI增强**:调用**OpenCV**或**TensorFlow C++ API**实现画质修复 --- #### **六、学习资源推荐** 1. **[FFmpeg官方文档](https://ffmpeg.org/documentation.html)**:掌握`avcodec_send_packet`等核心API 2. **《Qt6 C++ GUI Programming》**:系统学习Qt界面开发 3. **Intel《Multi-Threading Optimization for Video Processing》**:多线程优化白皮书 --- ### **相关问题** 1. 如何避免FFmpeg的GPL协议对开源项目的影响? 2. Qt与WinUI在开发Windows应用时如何选择? 3. 如何实现视频转换过程中的实时进度显示? 4. 有哪些开源的GPU加速编解码方案?
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