¿Quieres difusión estable en HD? Este generador de arte AI ofrece

txt2imghd

Los generadores de imágenes de IA están de moda en estos días, pero la mayoría de ellos se limitan a crear imágenes en resoluciones bajas, o el hardware se queda sin memoria de video. Ahora hay (al menos) una solución para esto: una versión modificada de Stable Diffusion llamada "txt2imghd".

El nuevo proyecto txt2imghd se basa en el modo "GOBIG" de otra rama de Stable Diffusion, que a su vez es el modelo utilizado para crear la mayor parte del arte de IA que probablemente hayas visto últimamente. Las imágenes creadas con txt2imghd pueden ser más grandes que las creadas con la mayoría de los otros generadores: las imágenes de demostración son 1536 × 1536, mientras que Stable Diffusion generalmente se limita a 1024 × 768, y el valor predeterminado para Midjourney es 512 × 512 (con ampliación opcional a 1664). x 1664).

Imagen generada con aviso: "Foto de mano de primer plano de 55 mm de una maga pelirroja con armadura hermosa, majestuosa e impresionante que sostiene una pequeña bola de fuego en la mano en una noche nevada en el pueblo. Zoom en la mano. Enfoque en la mano. Dof. Bokeh. Arte por greg rutkowski y luis royo. ultra realista. extremadamente detallado. nikon d850. posprocesamiento cinematográfico. "
Imagen generada por txt2imghd

Txt2imghd tiene una forma inteligente de escalar imágenes. De acuerdo con la documentación del proyecto, "crea imágenes detalladas de mayor resolución generando primero una imagen a partir de un aviso, ampliándola y luego ejecutando img2img en partes más pequeñas de la imagen mejorada y mezclando el resultado nuevamente en la imagen original". Es una solución inteligente para los límites de las tarjetas de video, pero como era de esperar, el resultado tarda más en generarse que una sola imagen de baja resolución.

La versión actualizada tiene aproximadamente los mismos requisitos de sistema que Stable Diffusion regular, que recomienda una tarjeta gráfica con al menos 10 GB de memoria de video (VRAM). Si está interesado en probarlo, puede ejecutar el modelo en su navegador (se requiere una cuenta gratuita de GitHub). También puede descargar el código para ejecutarlo en su propia computadora desde el enlace de la fuente a continuación.

Fuente: GitHub


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