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Generador de arte de IA de difusión estable: indicaciones, ejemplos y cómo ejecutarlo

En colaboración con EleutherAI, LAION y StabilityAI, se desarrolló un modelo de aprendizaje automático de texto a imagen denominado generador de arte Stable Diffusion AI para generar imágenes digitales a partir de descripciones en lenguaje natural.

La creaci√≥n de arte mediante IA no es nueva. Sin embargo, software como DALL-E 2, Midjourney AI y Stable Diffusion presentados este a√Īo han hecho posible que incluso los artistas menos h√°biles creen obras de arte complejas, abstractas o realistas simplemente ingresando unas pocas palabras en un cuadro de texto.

El modelo de generación de imágenes de código abierto de Stability AI está a la par con DALL-E 2 en términos de calidad. Además, presentó DreamStudio, un sitio web comercial que proporciona tiempo de cómputo para la creación de imágenes de difusión estable. Stable Diffusion, a diferencia de DALL-E 2, puede ser utilizado por cualquiera y, como el código es de código abierto, los proyectos pueden desarrollarse a partir de él con pocas restricciones.

¬ŅQu√© es el generador de arte Stable Diffusion AI?

Stability AI lanzó Stable Diffusion, un generador de arte de IA de código abierto, el 22 de agosto. Se utiliza Python para crear Stable Diffusion y se utiliza el concepto de lenguaje transformador. Cualquier sistema operativo que admita kernels Cuda puede usarlo.

Gracias al paradigma de síntesis de imágenes de difusión estable de código abierto, cualquier persona con una PC y una buena GPU puede crear casi cualquier realidad visual que pueda imaginar. Puede duplicar prácticamente cualquier estilo visual si le das un texto descriptivo y los resultados aparecen en tu pantalla de milagro.

A diferencia de métodos como DALL-E, Stable Diffusion pone a disposición su código fuente. La licencia prohíbe algunas situaciones de uso riesgosas.

La √©tica de la IA ha sido atacada por sus oponentes, quienes afirman que el modelo puede usarse para crear ‚Äúdeepfakes‚ÄĚ y cuestionan si es apropiado crear im√°genes usando un modelo entrenado en un conjunto de datos que contiene contenido protegido por derechos de autor sin el consentimiento de los artistas.

El conjunto de entrenamiento para Stable Diffusion era un subconjunto del conjunto de datos LAION-Aesthetics V2. Se entrenó en 256 GPU Nvidia A100 en el modo de compra por 600.000 dólares.

Stability AI, la empresa que sustenta Stable Diffusion, está en conversaciones para buscar capital con una valoración de hasta mil millones de dólares a partir de septiembre de 2022.

Requisitos de descarga de Difusión estable

En 2022, una PC para juegos típica admitirá Stable Diffusion, pero su teléfono y la mayoría de las computadoras portátiles no. Los requisitos previos para la descarga de Stable Diffusion que debe cumplir son los siguientes:

  • Una GPU con al el menos 6 gigabytes (GB) de VRAM
    • Esto incluye la mayor√≠a de las GPU NVIDIA modernas.
  • 10 GB (m√°s o menos) de espacio de almacenamiento en su disco duro o unidad de estado s√≥lido
  • El instalador de Miniconda3
  • Los archivos de difusi√≥n estable de GitHub
  • Los √ļltimos puntos de control (Versi√≥n 1.4, al momento de escribir este art√≠culo, pero la 1.5 deber√≠a lanzarse pronto)
  • El instalador de Git
  • Windows 8, 10 u 11
    • Stable Diffusion tambi√©n se puede ejecutar en Linux y macOS
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¬ŅQu√© tama√Īo tiene el generador de arte Stable Diffusion AI?

Necesita aproximadamente 10 GB de espacio de almacenamiento en su disco duro o unidad de estado sólido.

Puedes utilizar IA a mitad de camino u otros generadores de IA basados ‚Äč‚Äčen la web si no tienes el hardware necesario.

¬ŅC√≥mo ejecutar el generador de arte Stable Diffusion AI?

Estos son los pasos para ejecutar el generador de arte Stable Diffusion AI:

Echemos un vistazo más de cerca a cómo puedes hacerlos.

Instalar Git

Los programadores pueden gestionar varias versiones del software que están desarrollando con la ayuda de la tecnología llamada Git. Pueden conservar diferentes versiones del software en el que están trabajando en un repositorio compartido y al mismo tiempo permiten que otros desarrolladores contribuyan al proyecto.

Si no es desarrollador, Git le proporciona una forma sencilla de acceder y descargar estos proyectos. Lo aplicaremos en esta circunstancia. ejecutando el instalador de windows x64 que se puede obtener del sitio web de Git es necesario para instalar Git.

Se le dar√° la opci√≥n de configurar varias opciones mientras se ejecuta la instalaci√≥n; d√©jelos todos en su configuraci√≥n predeterminada. Es importante visitar la p√°gina de opciones “Ajustar su entorno PATH”. S√≥lo se debe elegir “Git desde la l√≠nea de comandos y tambi√©n desde software de terceros”.

Instalar Miniconda3

Stable Diffusion utiliza una variedad de bibliotecas de Python. Si no estás familiarizado con Python, no te preocupes demasiado por esto; basta entender que las bibliotecas son sólo paquetes de software que su computadora puede usar para realizar tareas específicas, como editar una imagen o realizar operaciones aritméticas desafiantes.

Miniconda3 es esencialmente una herramienta conveniente. Le permite administrar todas las bibliotecas necesarias para que Stable Diffusion funcione sin un trabajo tedioso. También afectará la forma en que utilizamos la difusión estable en escenarios del mundo real.

Visita el P√°gina de descarga de Miniconda3 y elija ‚ÄúMiniconda3 Windows 64-bit‚ÄĚ para obtener la versi√≥n m√°s reciente.

Al hacer doble clic en el ejecutable después de descargarlo, se iniciará la instalación. En comparación con Git, la instalación de Miniconda3 implica menos clics en la página. Sin embargo, debes tener cuidado al tomar esta decisión:

Aseg√ļrese de elegir “Todos los usuarios” antes de presionar el bot√≥n siguiente y finalizar la instalaci√≥n.

Se le pedirá que reinicie su computadora después de instalar Miniconda3 y Git.

Descargue el repositorio GitHub de Stable Diffusion y el √ļltimo punto de control

Después de instalar el software requerido, podemos descargar y configurar Stable Diffusion.

Descargando el Último punto de control debería ser lo primero. Para descargar el punto de control, primero debe crear una cuenta, pero todo lo que requieren es su nombre y dirección de correo electrónico.

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El enlace que dice ‚Äúsd-v1-4.ckpt‚ÄĚ iniciar√° la descarga. El otro archivo, ‚Äúsd-v1-4-full-ema.ckpt‚ÄĚ, es casi el doble de grande, pero podr√≠a producir mejores resultados. Puedes usar cualquiera de los dos.

El siguiente paso es obtener Difusi√≥n estable de GitHub. Elija el bot√≥n verde “C√≥digo”, luego haga clic en “Descargar ZIP”. Puedes usar este enlace de descarga directa tambi√©n.

Ahora que tenemos los archivos de Stable Diffusion descomprimidos, necesitamos crear algunos directorios para descomprimirlos. Haga clic en el bot√≥n Inicio, escriba “miniconda3” en el cuadro de b√ļsqueda del men√ļ Inicio y luego elija “Abrir” o “Entrar”.

Crearemos una carpeta llamada “difusi√≥n estable” usando la l√≠nea de comando. Despu√©s de pegar la siguiente secci√≥n de c√≥digo en el cuadro Miniconda3, presione Enter.

Si todo va seg√ļn lo planeado, aparecer√° la ventana Miniconda3. Mantenga abierta la Miniconda3 porque la necesitaremos nuevamente en breve.

Utilice su archivador de archivos favorito para abrir el archivo ZIP ‚Äústable-diffusion-main.zip‚ÄĚ que descarg√≥ de GitHub. Windows puede abrir archivos ZIP por s√≠ solo como alternativa si no tienes uno. Mientras mantiene el archivo ZIP abierto en la primera ventana del Explorador de archivos, abra una segunda ventana y navegue hasta la carpeta “C:stable-diffusion” que acabamos de crear.

Arrastre y suelte la carpeta ‚Äústable-diffusion-main‚ÄĚ en la carpeta ‚Äústable-diffusion‚ÄĚ desde el archivo ZIP.

Regrese a Miniconda3 y pegue los siguientes comandos en la ventana:

cd C:\stable-diffusion\stable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1

Contin√ļe con el procedimiento. Debido a que algunos archivos tienen m√°s de un gigabit, la descarga puede llevar alg√ļn tiempo. Si interrumpe accidentalmente el proceso, debe eliminar la carpeta del entorno y reiniciar conda env create -f Environment.yaml. En ese escenario, despu√©s de borrar la carpeta “ldm” de “C:Users(Your User Account).condaenvs”, ejecute el comando anterior.

La √ļltima etapa de la instalaci√≥n ya est√° completa. Utilizando el Explorador de archivos, copie el archivo del punto de control (sd-v1-4.ckpt) y p√©guelo en la carpeta ‚ÄúC:stable-diffusionstable-diffusion-mainmodelsldmstable-diffusion-v1‚ÄĚ.

Haga clic derecho en “sd-v1-4.ckpt” despu√©s de que el archivo haya terminado de transferirse y seleccione “Cambiar nombre” en el men√ļ contextual. Ingrese “model.ckpt” en el campo resaltado y presione Enter para cambiar el nombre del archivo.

Hemos terminado con eso ahora. La difusi√≥n estable ya est√° disponible para su uso. Sin embargo, ¬Ņc√≥mo?

Gu√≠a de difusi√≥n estable: ¬ŅC√≥mo utilizar el generador art√≠stico de IA de difusi√≥n estable?

¬ŅC√≥mo funciona la difusi√≥n estable? Siga estos pasos para utilizar mejor el generador de arte AI de difusi√≥n estable:

  • Activar el entorno ldm
  • cambiar el directorio
  • Usa txt2img.py y escribe tu texto
  • Espera el proceso
  • Comprueba los resultados

Cada vez que quieras utilizar difusi√≥n estable, debes activar el entorno ldm que dise√Īamos. Escribe conda enable ldm en la ventana Miniconda3 y presiona “Enter”. Un entorno ldm activo se indica con (ldm) en el lado izquierdo.

Primero debemos cambiar el directorio (de ah√≠ el comandocd) a ‚ÄúC:stable-diffusionstable-diffusion-main‚ÄĚ antes de poder crear fotos. Agregue el par√°metro de l√≠nea de comando cd C:stable-diffusionstable-diffusion-main.

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Convertiremos mensajes de texto en 512512 elementos visuales utilizando una herramienta llamada txt2img.py.

Ver√°s una barra de progreso en tu consola a medida que se generan las fotos.

‚ÄúC:difusi√≥n-establedifusi√≥n-estable-salida principalstxt2img-samplessamples‚ÄĚes la ubicaci√≥n de todas las im√°genes producidas.

Ejemplos e indicaciones de difusión estable

Los siguientes son algunos de los mejores ejemplos del generador de arte Stable Diffusion AI y sus indicaciones:

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¬ŅQu√© es el arte l√©xico?

Lexica es una galer√≠a y motor de b√ļsqueda de arte creado con Stable Diffusion.

Puedes comprobar L√©xico, un sitio web para un motor de b√ļsqueda que utiliza im√°genes generadas por IA a partir de difusi√≥n estable. Lexica contiene indicaciones para im√°genes generadas autom√°ticamente.

¬ŅEs Stable Diffusion de c√≥digo abierto?

Sí. Las imágenes utilizadas en Stable Diffusion, que fue de código abierto el 22 de agosto, fueron creadas por una red neuronal entrenada con millones de imágenes recuperadas de Internet.

Recientemente ha surgido un nuevo rival para DALL-E y Midjourney AI. ¡Sobre todo, es gratis! Veremos cómo los conflictos del generador de arte de IA impactan las cosas.