Нейросеть Disco Diffusion — это одна из моделей машинного обучения, которая преобразует текст в изображение. С Diffusion Disco вы можете создавать не только изображения из подсказок (промтов), но и видеоролики! Этот генератор искусственного интеллекта похож на Stable Diffusion. Эта нейросеть написана на Python

Как бесплатно пользоваться Disco Diffusion?

  1. Чтобы пользоваться Disco Diffusion, вам необходимо войти в свою учетную запись Google в вашем браузере.
  2. Затем перейдите в GitHub и скачайте нейросеть.
  3. Затем создайте копию файла Disco Diffusion на свой Google Диск.
  4. Вот и все. Все готово для бесплатного использования.

Теперь пошагово

Откройте Google Colab и сохраните копию на своем Google Диске

Введите “Disco Diffusion” в поиск Google и нажмите на первую ссылку.

После того как вы открыли Disco Diffusion, представленный в Google Colab, вам необходимо создать его копию на свой Google Диск.

Для этого нажмите “Файл”, а затем “Сохранить копию на диске”.

Теперь ваша копия Disco Diffusion откроется в новой вкладке. Здесь вы продолжите работу с нашей нейросеткой. Старую вкладку можно закрыть.

Проверьте состояние графического процессора

Вам нужно начать новую сессию. Для этого запустите “Проверить состояние графического процессора”.

В какой-то момент вы увидите уведомление “Ноутбуку требуется большой объем оперативной памяти”, просто нажмите “Ok”.

Запускайте пока не появится запрос

Далее вам нужно запускать каждый раздел, пока не дойдете до “Подсказок”.

Тем временем, во время запуска нужно “Подготовить папки” вам нужно будет разрешить доступ к вашему Google Диску. Чтобы сохранить готовые изображение каждого запуска на вашем Google Диске, вы должны подключить свой Google Диск.

Введите свой promt и запустите Diffuse

Как только вы перейдете в раздел “Подсказки”, по умолчанию появится подсказка, как показано на рисунке ниже.

Вы можете ввести собственный промт, место ввода указано на картинке ниже.

Теперь, перед генерацией вам нужно выставить настройки двух параметров, которые есть в Disco Diffusion.

  1. Display_rate: он показывает процесс генерации на протяжении каждого шага. Например, если вы установите display_rate равным 20, вы будете видеть результат через каждые 20 шагов.
  2. n_batches: Это количество изображений, которые Disco Diffusion создаст для вашего запроса. Значение по умолчанию для этого параметра будет равно 50. Лучше установить 1-5, так вы сэкономите кучу времени на генерации.

Дождитесь создания изображения

Теперь все, что вам нужно сделать, это подождать некоторое время, чтобы получить изображение, сгенерированное искусственным интеллектом. В среднем это 15 минут.

Примеры использования

Частые вопросы

1. Как устранить ошибку “RuntimeError: CUDA error: misaligned address CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.”

Она возникает при попытке использовать модель ViTL14 с графическим процессором Tesla T4. Модель ViTL14 и графический процессор Tesla T4 несовместимы друг с другом.

Чтобы исправить эту ошибку, вам нужно выбрать графический процессор Tesla P100, если вы хотите использовать модель ViTL14.