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1.Matlab像处理——的网页网页光影效果
2.Stable Diffusion详解与模型源码
3.Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的图像图像专属生成模型
Matlab像处理——的光影效果
随着手机摄影的普及，我们追求照片的映射源码映射源码生动与艺术感。本文将借助Matlab，设置教你如何为照片添加独特的网页网页光影效果，提升视觉冲击力。图像图像js替换源码并输出源码以下是映射源码映射源码实现这一过程的六个关键步骤： 1. 区域平滑：首先，使用高斯滤波器(imgaussfilt,设置 sigma=3)对进行平滑处理，减少噪点，网页网页使图像更平滑。图像图像 2. 边缘检测：接着，映射源码映射源码利用Canny算法识别图像边缘，设置增强对比度，网页网页通过边缘减法突出线条质感。图像图像 3. 饱和度增强：进入HSV色彩空间，映射源码映射源码提升饱和度以增加鲜明度，通过rgb2hsv和hsv2rgb函数实现。 4. 色调分离：采用K-means聚类，将颜色分为几个类别，用调色板映射回RGB，炒股实用指标源码赋予图像更丰富的层次感。 5. 手绘风格化：使用卷积核(imfilter)进行风格化处理，模拟手绘效果，增加艺术气息。 6. 光影添加：通过卷积核和混合模式，如highlight_filter和imfuse函数，为图像添加立体感和真实感，提升照片的立体视觉效果。 以下为实现这些效果的Matlab源代码示例。尽管原理简单，实际操作中需灵活运用函数和参数调整，以达到最佳效果。希望本文能启发你的创作灵感，让你的照片更具艺术感。如果你在Matlab或Python使用过程中遇到任何问题，随时向小英熊学长咨询。Stable Diffusion详解与模型源码
Stable Diffusion，由CompVis、Stability AI和LAION共同推出，菜单网站导航源码是一种在任何文本输入下生成逼真图像的潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）。其创新之处在于通过在较低维度的latent空间上应用扩散过程，而不是直接使用像素空间，以降低内存和计算复杂度。该模型使用LAION-5B数据集中的高清进行训练，尺寸为x，结合冻结的CLIP ViT-L/文本编码器进行条件设置。Stable Diffusion的轻量级设计，使其具备在多台消费级GPU上运行的能力，模型参数包括M UNet和M文本编码器。
Stable Diffusion的推理过程简洁高效。以输入“a photograph of an astronaut riding a horse”为例，模型会生成相应的。其推理流程如图所示。Stable Diffusion具有两个输出。首先，U-Net在文本嵌入指引下，通过多次迭代（通常为次）去除latent image representation的噪音。调度器算法，windows串口驱动源码如Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）或Denoising Diffusion Implicit Models（DDIM）等，基于上一次预测的latent image representation与噪音残差，预测新的去噪后的latent image representation。
最终，去噪后的latent image representation通过Variational Autoencoder（VAE）的解码器转换回与用户提示相匹配的图像。VAE模型由编码器和解码器组成，编码器将图像转换为低维潜在表示，解码器则将潜在表示转换回图像。在潜扩散训练过程中，编码器得到图像的潜在表示，用于前向扩散过程，每一步增加噪声。在推理过程中，反向扩散过程产生的去噪后的潜在波通过VAE解码器转换为图像。
Stable Diffusion的文本编码器负责将输入提示转换为U-Net可以理解的嵌入空间。它通常是一个基于转换器的编码器，将一系列输入标记映射为潜在文本嵌入。在训练期间，稳定扩散不训练文本编码器，ios9 源码而是使用CLIP已经训练的文本编码器CLIPTextModel。
AutoencoderKL的模型结构包括编码器和解码器，编码器将图像转换为低维潜在表示，用于前向扩散过程。解码器则将潜在表示转换回图像。在潜扩散训练中，编码器得到图像的潜在表示，用于生成过程。在推理阶段，反向扩散过程产生的去噪后的潜在波通过解码器转换为与用户提示相匹配的图像。
参考文献
Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的专属生成模型
Stable Diffusion是当前图像生成领域炙手可热的模型之一，广泛应用于艺术创作、游戏开发与设计模拟等领域，以其开源生态和易用性受到创作者的青睐，与Midjourney相比，最大的优势是完全免费，且拥有庞大的社区资源。 本地部署Stable Diffusion首选Stable Diffusion WebUI，但设备要求较高，通常至少需要4G显存。对于寻求稳定服务的用户，云服务器部署是更佳选择。本文将记录Linux环境下部署Stable Diffusion WebUI，并采用LoRA训练专属生成模型的全过程，旨在为有类似需求的用户提供帮助。Stable Diffusion
Stable Diffusion是Diffusion Model的改进版，其网络结构主要包含三个部分：完整的Stable Diffusion网络结构。LoRA
LoRA，即Low-Rank Adaptation，是一种轻量级的大模型微调方法，适用于文本生成模型GPT与图像生成模型Stable-Diffusion。通过在模型特定部分引入低秩结构进行微调，以减少计算资源需求，同时保持原有性能，适应特定应用场景。 LoRA通过在模型旁边增加旁路，进行降维与升维操作。训练时固定原始模型参数，仅训练降维矩阵A与升维矩阵B。模型输入输出维度不变，输出时将BA与原始模型参数叠加。Stable Diffusion WebUI
Stable Diffusion WebUI提供了友好的网页界面，基于Gradio实现，让用户轻松访问与使用Stable Diffusion的图像生成能力。对于Windows用户，推荐使用B站@秋叶aaaki的免费启动器和安装包。本文主要介绍Linux环境下安装与部署。WebUI下载与安装
推荐从源码直接安装，终端操作如下： 通过一键启动脚本，自动配置项目环境并安装依赖包，但可能遇到网络问题，如GitHub与HuggingFace网站访问失败。解决方法如下： 在launch_utils.py中调整prepare_environment函数，将涉及GitHub仓库的依赖替换为ghproxy.com镜像。 调整HuggingFace网站访问问题，使用国内镜像网站hf-mirror.com，通过临时添加环境变量重试启动webui.sh。 成功启动后，通过浏览器访问本地http://.0.0.1:，即可看到WebUI界面。部署云端时，根据公网IP或内网/Linu虚拟机端口映射调整本地浏览器访问。模型类型介绍
Stable Diffusion涉及模型类型分为：大模型（基座模型）与用于微调的小模型。大模型（基座模型）
大模型包含TextEncoder、U-Net与VAE，官方提供模型包括sd1.5、sd2与sdxl等，社区模型在此基础上微调。注意，若输出发灰，可能与VAE使用不当有关，需手动添加。 模型格式为pt、pth、ckpt等，safetensors是无风险文件格式，权重内容一致。小模型
用于微调的小模型通常分为文本与图像类型，用于风格定制。模型权重获取
获取模型权重推荐以下方式：开源社区下载
主要推荐两个开源社区，找到模型，查看信息、提示词，右键复制链接或点击下载。Model Scope（国内）
Model Scope提供机器学习模型，搜索下载所需模型。Hugging Face（国外）
Hugging Face需使用梯子访问，操作与Model Scope类似。WebUI使用
下载模型权重，放置在models/stable-diffusion与models/Lora文件夹，WebUI自动识别。使用界面，选择大模型开始画图。LoRA模型训练实战
本地部署Stable Diffusion WebUI后，通过训练LoRA模型实现风格定制。本文将通过案例指导训练专属LoRA模型。下载lora-scripts
使用终端git下载lora-scripts仓库，确保包含所有子模块。准备训练数据集
搜集特定风格，生成描述文件，使用WebUI批量生成描述，确保文件名称遵循格式。LoRA训练
修改train.sh脚本，执行训练操作。生成模型文件保存至outputs/文件夹，复制至stable-diffusion-webui的models/Lora目录，即可使用。总结
本文介绍了Linux环境下部署Stable Diffusion WebUI与LoRA模型训练的全过程，希望能帮助用户避免部署过程中的常见问题。感谢阅读。
