“UnstableFusion” simplifica a arte da inteligência artificial no Windows, Mac e Linux

Stable Diffusion é uma ferramenta popular de ilustração de IA porque pode ser executada diretamente em seu computador, em vez de depender de servidores em nuvem como o DALL-E. No entanto, a difusão estável não é tão fácil de usar, pois as ferramentas da web estão começando a mudar.

Stable Diffusion é um software de código aberto que geralmente exige que você instale várias bibliotecas e estruturas em seu computador e, em seguida, insira prompts em uma interface de linha de comando. Muitas configurações estão disponíveis para personalizar a saída, exigindo comandos mais longos e complexos. A complexidade levou a muitas interfaces externas para Stable Diffusion, como Diffusion Bee para Mac e a interface da Web Stable Diffusion, que fornecem botões e alternâncias simples para criar ilustrações.

” UnstableFusion ” é outra interface em crescimento disponível para Windows, Mac e Linux. É um aplicativo de desktop nativo, não uma ferramenta de linha de comando ou um servidor da Web local, portanto, essa é uma das maneiras mais fáceis de experimentar o Stable Diffusion agora. O principal problema é que o Python, o modelo Stable Diffusion e outros componentes ainda precisam ser instalados por você – instruções completas estão disponíveis no arquivo leia-me . Depois que tudo isso estiver instalado, você não precisará abrir um terminal ou prompt de comando novamente. O vídeo de demonstração abaixo do projeto demonstra o que é possível.

O UnstableFusion suporta tanto “inpainting”, onde a IA é aplicada a partes de uma imagem existente, quanto “img2img”, que cria uma imagem do zero com uma determinada dica de texto. Opções como força, variável de origem e número de etapas são apresentadas como controles deslizantes simples e caixas de texto. O modelo Stable Diffusion pode ser executado localmente em seu PC ou você pode conectar o aplicativo a um servidor remoto do Google Colab.

UnstableFusion parece ser uma das maneiras mais fáceis de colocar imagens de IA em funcionamento em seu próprio computador, mesmo que você ainda precise abrir um terminal ou linha de comando para instalar o Python e outras ferramentas primeiro. Você pode encontrar mais informações no link abaixo da fonte.

Fonte: Github