Sample采样器
Sample采样器
本文介绍了Stable Diffusion中的采样器，包括其工作原理、噪声计划及不同类型的采样器（如老式ODE采样器、Ancestral采样器、DPM和UniPC等）。强调了选择采样器时的速度、收敛性和图像质量的权衡，推荐使用DPM++ 2M Karras或UniPC以获得较快的速度和良好的图像质量，同时建议避免使用随机采样器以确保结果的稳定性和可复现性。
语音转文字
语音转文字
该文档介绍了如何使用whisper.cpp进行语音转文字，包括克隆项目、获取和编译模型、运行示例、微调模型、内存占用、模型量化、Core ML支持、N卡加速及实时音频转文字功能。提供了详细的命令行示例和注意事项，适合对人工智能和语音处理感兴趣的用户。
如何解决comfyui中工作流乱七八糟难以看清的问题
如何解决comfyui中工作流乱七八糟难以看清的问题
要在ComfyUI中使用Anything Everywhere插件，首先在<path to your local comfyui>/custom_nodes目录下运行git clone https://github.com/chrisgoringe/cg-use-everywhere安装插件，然后在ComfyUI根目录下运行python main.py启动或重启ComfyUI。使用插件时，按住Shift键并从任意输出节点拖出，选择Anything Everywhere?，然后基于目标输入设定参数即可。
ai图片训练的一些注意点
ai图片训练的一些注意点
在图像训练中，使用基于ImageNet数据集计算的均值[0.485, 0.456, 0.406]和标准差[0.229, 0.224, 0.225]进行像素归一化是重要的。这种归一化有助于加速模型收敛并提高性能，避免为每张图像单独计算均值和标准差以保持一致性。通过统计整个数据集的像素值分布，可以有效地处理输入图像。