时间:2024-01-22|浏览:257
去年全年,人工智能系统的主流应用急剧增加。
事实上,在 OpenAI 的 ChatGPT 的大肆宣传下,许多程序在内容创建领域扮演了更重要的角色。
然而,不断增长的行业意味着存在更大的学习曲线。
因此,在本指南中,我们将详细介绍稳定扩散中的安全张量。
稳定扩散无疑已成为最流行的图像生成算法之一。
事实上,其令人难以置信的结果使其成为内容创建实践的首选。
然而,对于那些利用该技术的人来说,有很多东西可以学习如何充分利用其产品。
那么,让我们专门探讨一下安全张量以及它们是什么。
另请阅读:稳定扩散提示中需要逗号吗?
稳定扩散中的安全张量 来源:Apple 机器学习研究 稳定扩散中的安全张量是对接口使用的一种特定类型的张量的引用。
总的来说,人工智能算法使用图像张量、噪声张量和梯度张量等。
这些都有助于帮助稳定扩散模型的训练和质量。
具体来说,safetensors 是一种用于张量存储和传输的新格式。
此外,它之所以如此重要,是因为它能够提供针对恶意代码的保护。
事实上,它是革命性的,因为它可以交换模型而不必担心模型的安全性。
另请阅读:稳定扩散中的去噪强度是什么?
根据 Hugging Face 的说法,建议使用安全张量而不是安全性较低的 pickle 文件,同时它可以保持有效的速度。
此外,该平台还提供下载 safetensor 文件并在稳定的扩散 WebUI 中使用它的方法。
随后,它包含有关如何为正在进行的项目加载安全张量的说明。
对于任何在线工作,安全都非常重要。
因此,safetensors 是确保安全性的绝佳选择,同时在通过纯文本描述生成图像的 Automatic111 中很有用。
总而言之,安全张量是所有稳定扩散工作的有用工具,也是整个生成式人工智能程序开发的另一个重要的增长方面。