后面三个单元定义了一些方法和模型,可以直接运行。 这里要注意默认用的是512*512的模型会比较吃显卡,前面可以调成256*256的。 然后就是模型设置,这里batch_name是文件夹名,里面的图片也会根据这个命名。 width_height是期望的最终图像大小,应该设置为64px的倍数,并且在默认的CLIP模型设置上至少设置为512px。如果忘记使用64px的倍数,DD会调整图像尺寸。 steps是迭代步数,越高细节越多。 然后Animation Settings和 Extra Settings,这两个可以先不动。最关键的短语设置部分,text_prompts就是短语,0:是第一帧,如果是动画可以设置从哪一帧开始变风格,单个图片就设置一句就行。 image_prompts是基于哪张图片进行生成,这个也很有意思可以自己选图片实验。 怎么设置好的确是门艺术,不过大概有场景描述就可以生成,有喜欢的艺术家也可以加上,还有时间,地点也可以。 官方的例子描述是:"A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation.” 就是说:“greg rutkowski和thomas kinkade在Trending on artstation上绘制的一幅美丽的灯塔画,它的光芒照耀着一片喧嚣的血海。” 这里引入了两位艺术家,想查看其他艺术家可以看下方表格,两千多位艺术家可以选择: https://docs.google.com/spreadsheets/d/14xTqtuV3BuKDNhLotB_d1aFlBGnDJOY0BRXJ8-86GpA/edit#gid=0 我们在此用的关键词是:high,performance,computing,cloud,scientist,drug,time,future,cyberpunk 然后就是激动人心的生成了, n_batches是要生成的图片个数,默认是50会比较久,可以先设置1个测一下速度。点击运行后,图片就开始生成,并会一点一点变清晰。 此时可以在终端里通过nvidia-smi查看GPU的使用率。 等计算完成后,可以到北鲲云控制台首页—文件传输里下载生成好的图片。 清华大学某课题组正面临管理难、科研效率慢等问题,在多方对比后选择了北鲲云AI计算云平台。 据小鲲得知,以下几点是北鲲云打动课题组的关键点: 1 满足每个账号有云主机多卡多节点并行 2 已预装多种环境及数据集,可直接在平台上使用 3 支持图形化界面操作 除此之外,北鲲云丰富的资源、一致的使用体验及极致的数据安全保障措施都获得了老师的好评。 基于北鲲云超算平台开发的北鲲云AI计算平台帮助用户无忧上云,大大提升计算效率。欢迎有相关需求的同学来找鲲宝咨询。最近北鲲云通用计算2区上线,价格更优惠,选择更丰富,走过路过不要错过~