实时LCM的ImgPilot搭建部署

原创 已于 2023-11-24 18:53:18 修改 · 808 阅读 · 1 ·
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#人工智能

于 2023-11-24 13:57:15 首次发布
本文介绍了ImgPilot，一款具备实时LatentConsistencyModel(LCM)功能的图像处理工具。指南涵盖了前端Web应用的安装、后端服务器设置、模型下载以及启动流程，提醒注意模型下载速度较慢。

ImgPilot是具有实时潜在一致性模型（LCM）功能的图像试点

下载源码 

GitHub - leptonai/imgpilot: Image pilot with the power of Real-Time Latent Consistency Modelicon-default.png?t=N7T8https://github.com/leptonai/imgpilot安装前端web

cd imgpilot
npm install

安装后端server

python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt -U

启动前端web

http://localhost:3000

npm run dev

启动后端server

http://localhost:8080

lep photon run -n imgpilot --model photon/main.py --local

安装过程中会拉取模型，下载速度比较慢

LCM08F18_08F003_20190404_SDK_V01_领芯LCM08F18_LCM08F003_08F003_LCM
10-02
标题中的"LCM08F18_08F003_20190404_SDK_V01_领芯LCM08F18_LCM08F003_08F003_LCM"指的是领芯（可能是某家专注于微控制器的公司）发布的一款SDK（Software Development Kit），该SDK对应的是LCM08F18和LCM08F003型号...
精选资源
LCD+OLED+LCM屏选型手册包括LCM101 LCM103 LCD1602 LCD12864等.zip
03-23
LCD+OLED+LCM屏选型手册包括LCM101 CM103 LCD1602 LCD12864等， 0596-DEMO上板图纸6-15.pdf 12864中文字库型液晶模块手册.pdf 12864汉字液晶测试电路.pdf JHD(C0G)12864A-3.3V v2.0.pdf JHD(COG)12864-ZK-A.PDF jhd...
【亲测免费】 ImgPilot：实时图像导航的未来之选
gitblog_01127的博客
08-23 397
ImgPilot：实时图像导航的未来之选 在快速发展的数字时代，视觉体验成为连接用户与技术的重要桥梁。今天，我们向您隆重推介——ImgPilot，一款基于实时潜伏一致性模型（Real-Time Latent Consistency Model）的图像处理和导航工具。借助其强大的功能，ImgPilot正在重塑我们处理和理解图像的方式。 项目介绍 ImgPilot，正如它的名字所暗示，是图片领域的领航...
ImgPilot 开源项目教程
gitblog_00643的博客
08-21 684
ImgPilot 开源项目教程 项目介绍 ImgPilot 是一个基于深度学习的图像处理工具，旨在提供高效、易用的图像编辑和增强功能。该项目利用先进的神经网络模型，支持多种图像操作，包括但不限于图像风格转换、超分辨率、去噪等。ImgPilot 的设计理念是让非专业用户也能轻松进行高级图像处理。 项目快速启动 环境准备 在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖： Python 3.7 或更高版本 ...
免费开源的 AI 绘图工具 ImgPilot
其实计算机并没有漏洞,漏洞在于人的身上
04-01 1032
该项目完全基于开源技术和代码，用户可以自由地查看、修改和共享源代码。同时，由于支持商业目的使用，用户可以在满足开源许可协议的前提下将系统集成到商业产品中。该项目提供了前端和后端的全部代码，使用户能够深入了解并定制整个系统。前端代码涉及用户界面和交互，而后端代码涉及服务器端逻辑和数据处理。用户可以选择将系统部署在本地环境，也可以选择在云端进行部署。这种灵活性使项目适用于各种使用场景，无论是个人项目还是大规模商业应用。通过实时绘制图像的功能，让普通人也能通过简单的涂鸦创作出 AI 大作。# 安装服务端的依赖。
部署LCM（Latent Consistency Models）实现快速出图
培根芝士的专栏
11-15 4063
LCM（Latent Consistency Models）可以通过很少的迭代次数就可以生成高清晰度的图片，目前只可以使用一个模型Dreamshaper_v7，基于SD版本Dreamshaper微调而来的。
【LCM(潜在一致性模型)-5步即可高质量出图】
天风的人工智能博客
11-20 1146
由潜在一致性模型 (LCM) 生成的图像。LCM 只需 4,000 个训练步骤（约 32 个 A100 GPU 小时）即可从任何预训练的稳定扩散 (SD) 中提取出来，只需 2~4 个步骤甚至一步即可生成高质量的 768 x 768 分辨率图像，从而显着加速文本转换-图像生成。我们使用 LCM 在短短 4,000 次训练迭代中提取了 Dreamshaper-V7 版本的 SD。
LCM实时通信开源库
u010632343的博客
08-25 1062
创建（如上述示例），定义需要传输的数据结构。LCM是实时系统中高效数据通信的优选方案，尤其适合对延迟、资源占用敏感的场景（如自动驾驶传感器数据传输、机器人实时控制）。其核心优势在于轻量和高效，但缺乏ROS那样的完整工具链（如可视化、日志记录），因此常被用作ROS的补充，或在不需要复杂功能的场景中独立使用。如果你的需求是“快速、低延迟地传输数据”，且不需要额外的机器人工具链，LCM会是比ROS更轻量的选择。
LCM库的简单使用
首飞的博客
08-29 2193
LCM库通过编写lcm文件来定义通讯数据结构。下面是一个针对C++的示例。新建文件，并拷贝下面的内容到文件中。{}执行下面的命令生成头文件同一个lcm文件里可以写多个数据结构。{}{}执行lcm-gen后会为每一个结构体生成一个头文件。...
LCM.zip_lcm_lcm103
09-23
在本文中，我们将详细探讨LCM，特别是针对“LCM103”型号的液晶屏，以及如何用C语言编写驱动程序来控制它。 “LCM103”可能指的是一个特定的液晶模块，具有103个字符或像素的显示能力。这种模块通常包含控制器，...
k8s-platform-lcm:一种更快，更轻松的方法来管理应用程序和工具的生命周期，在Kubernetes平台上运行和生活
04-24
Kubernetes平台生命周期管理 该项目可帮助您跟踪在Kubernetes平台内或周围使用或运行的所有软件和工具。 它可以帮助您进行部分生命周期管理，以确保软件因功能完整性，安全性或合规性原因而与数据保持一致。 特征 跟踪Kubernetes内部所有正在运行的容器（包括初始化容器）的版本 跟踪新的图像版本。 默认情况下支持Quay，Gcr，Docker Hub，Jfrog Artifactory 适用于私人注册表和私人图片 允许覆盖注册表以从另一个注册表中搜索最新版本 使用Jfrog Xray跟踪图像漏洞 提供本地工具版本（例如terraform）并在GitHub上查找新版本的可能性 跟踪Helm图表部署并跟踪图表的新版本 显示信息命令行 通过Web UI展示信息 导出普罗米修斯指标 筛选出可接受的漏洞 帮助（如何运行） 对于所有配置选项，请查看 。 运行l
lcm.rar_lcm
09-21
《理解LCM（最小公倍数）：深入ASM源代码》 LCM，全称Least Common Multiple，中文译为最小公倍数，是数学中一个基础且重要的概念。在编程领域，尤其是低级语言如汇编（ASM）编程中，理解和实现LCM的功能至关重要。...
【定义通讯数据类型】LCM搭建系统通讯
qq_35635374的博客
06-15 2892
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言 前言 认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！ 本文先对**当没有使用ROS系统，自己也可以用LCM搭建系统通讯（如话题通讯，定义通讯数据类型）**做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章 提示：以下是本篇文章正文内容 自定义的LCM消息类型,主要的变量的消息类型，使用.lcm文件格式，结合了LCM轻量级通讯库 LCM通
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1176
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1825
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 903
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1400
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 782
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
LMM-Det：让大型多模态模型在目标检测中脱颖而出
最新发布
AI浩
12-01 724
大型多模态模型因其在多模态理解、推理和上下文学习等方面的卓越能力，在人工智能研究和工业界引起了广泛的关注和兴趣。虽然 LMM 在图像描述、视觉问答和视觉定位等多模态任务上已展现出有前景的结果，但其目标检测能力与专业检测器相比仍存在显著差距。为弥补这一差距，我们摒弃了将重型检测器与 LMM 集成的传统方法，提出了 LMM-Det，这是一种简单而有效的方法，它利用大型多模态模型进行纯目标检测，而无需依赖专门的检测模块。
lcm实时数据可视化
02-11
### 关于 LCM 的实时数据可视化 LCM（Lightweight Communications and Marshalling）是一种用于高效通信和数据编组的中间件，适用于高带宽低延迟环境中的消息传递[^1]。然而，LCM本身并不直接提供实时数据可视化的功能。 为了实现基于LCM的实时数据可视化，通常需要结合其他工具和技术来完成这一目标。以下是几种可能的技术组合： #### 使用 Python 和 Matplotlib 进行简单绘图 Python 是一种广泛应用于科学计算领域编程语言；Matplotlib 则是一款强大的绘图库。通过编写自定义脚本监听来自 LCM 总线的消息并将其转换成图形表示形式可以构建简单的可视化界面。 ```python import lcm from matplotlib import pyplot as plt def handle_message(channel, data): message = mylcmtype.decode(data) # 更新图表逻辑... lc = lcm.LCM() subscription = lc.subscribe("CHANNEL_NAME", handle_message) plt.ion() # 打开交互模式 fig, ax = plt.subplots() while True: lc.handle_timeout(10) # 非阻塞接收新事件 fig.canvas.draw_idle() fig.canvas.start_event_loop(0.05) ``` #### 结合 Web 技术创建更复杂的仪表板 对于更加复杂的应用场景来说，则可以选择采用现代前端框架如 React 或 Vue.js 来搭建用户友好的Web应用程序，并利用 WebSocket 协议实现实时更新效果。服务器端可以通过 Node.js 或者 Flask 等轻量级 web 框架与客户端保持连接状态，在接收到新的传感器读数之后立即将其推送给所有在线访问者显示出来。 #### 推荐方案：Grafana + InfluxDB 组合 如果追求稳定性和易用性的最佳实践的话，那么推荐考虑使用 Grafana 加上时间序列数据库InfluxDB作为核心组件之一。这套开源软件栈专为监控指标设计而成，能够很好地满足工业自动化控制系统当中对于历史记录查询以及趋势分析方面的需求。具体做法是在原有基础上增加一层代理服务负责收集经过LCM传输过来的信息存入到指定位置供后续检索展示之用。
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