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Stable Diffusion é uma ferramenta popular para criar ilustrações de IA, pois pode ser executada diretamente no seu computador, em vez de depender de servidores em nuvem como o DALL-E. No entanto, a difusão estável não é tão fácil de usar quanto as ferramentas baseadas na web, que estão começando a mudar.
O Stable Diffusion é um software de código aberto e normalmente requer a instalação de várias bibliotecas e estruturas em seu PC e, em seguida, a digitação de prompts em uma interface de linha de comando. Existem muitas configurações disponíveis para ajustar a saída, o que requer comandos mais longos e complexos. A complexidade levou a muitas interfaces de front-end para Stable Diffusion, como Diffusion Bee para Mac e UI da Web Stable Diffusion, que fornecem botões e opções simples para gerar arte.
“UnstableFusion” é outro front-end que está ganhando popularidade, disponível no Windows, Mac e Linux. É um aplicativo de desktop nativo, em vez de uma ferramenta de linha de comando ou servidor da Web local, por isso é uma das maneiras mais fáceis de testar o Stable Diffusion agora. O principal problema é que você ainda precisa instalar o Python, o modelo Stable Diffusion e outros componentes por conta própria; instruções completas estão disponíveis no arquivo leia-me. Depois que tudo estiver instalado, você não precisa abrir o terminal ou a linha de comando novamente. O vídeo de demonstração do projeto abaixo mostra o que é possível.
O UnstableFusion suporta tanto “repaint”, onde a IA é aplicada a partes de uma imagem existente, quanto “img2img”, que cria uma imagem do zero com uma determinada mensagem de texto. Opções como intensidade, variável de semente e número de etapas são apresentadas como controles deslizantes simples e caixas de texto. O modelo Stable Diffusion pode ser executado localmente em seu PC ou você pode conectar o aplicativo a um servidor remoto do Google Colab.
UnstableFusion parece ser uma das maneiras mais fáceis de executar imagens de IA em seu próprio computador, mesmo que você ainda precise abrir o terminal ou a linha de comando para instalar o Python e outras ferramentas primeiro. Você pode encontrar mais informações no seguinte link de origem.
Fonte: GitHub
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