1.AI?上色?ɫԴ??
2.ai绘画如何导入模型ai绘画如何导入模型
3.Autoware.io源码编译安装
4.NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法
5.AI与PDE（七）：AFNO模型的源代码解析
6.超火的漫画线稿上色AI出新版了！无监督训练，源码效果更美好 | 代码+Demo

AI?上色?ɫԴ??

       NovelAI源码泄露后，大佬们已提供成熟使用方法。源码下载G资源，上色包含多个模型，源码ipv6源码选择一个适用即可。上色

       本地版推荐使用以下教程安装：AI绘画再次进化！源码novelai真官网版本解压即用 无需下载！上色这次1分钟内不用学也能会用 bilibili.com/video/BV1E...

       官网版本，源码一键使用。上色链接在视频简介，源码提取码需关注大佬后在私信里得到。上色

       云端版推荐此网站：ai.nya.la/stories（此网站已失效，源码一键搭建云端版请点击： 靠谱的上色赳晨：一键搭建NovelAI云端版（使用colab免费服务））。

       直接点Sign In 登录，点击Image Generation开始生成图像。如出现“太多请求正在处理，请稍后再试”提示，继续点击Generate，直至无法点击，然后稍等。

       本月日（周日）云端版服务即将停止，建议抓紧使用。搭建教程请参考： telegra.ph/NovelAI-%E5%...

       历史版本使用方法，建议自行搜索了解。

ai绘画如何导入模型ai绘画如何导入模型

       首先，要使用AI绘画需要安装一些必要的软件和库，比如Python、外围足彩源码TensorFlow等。接着，需要选择一个合适的AI绘画模型，例如DeepDream、GAN等。这些模型可以在各大代码平台(如GitHub)上找到相应的源码和说明文档。

       一般情况下，导入模型需要进行以下几个步骤：

       1. 下载所需模型的源代码，并解压缩文件。

       2. 安装模型所依赖的库和环境，确保能够正常运行代码。

       3. 在代码中指定模型的路径、输入参数和其他设置。具体方式会根据不同的模型而有所差异，在阅读相应文档后可进行操作。

       4. 运行程序并导入模型。

       需要注意的是，在导入模型之前，为了保证绘画效果，还需要预处理或训练数据。这通常包括将转换为特定格式和大小，并对图像进行预处理以提高模型性能。

       总之，导入AI绘画模型是一个比较复杂的过程，需要一定的编程技能和算法知识。建议在学习前先熟悉Python及其相关库，并阅读有关文档和教程来帮助理解整个流程。

Autoware.io源码编译安装

       要编译安装Autoware.io，借贷 APP 源码首先请确保已安装ROS1，如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。

       安装依赖

       1. 对于CUDA的支持（可选但建议），你需要下载CUDA .0，链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时，遇到驱动安装询问时选择n，后续步骤默认安装即可。

       2. 安装cudnn，从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置，并通过验证测试。

       其他依赖安装

       3. 安装eigen3.3.7，接着是opencv3，安装时需先安装依赖库，然后解压、配置和编译。

       源码下载与编译

       4. 创建新的工作区，下载并配置工作区，然后下载Autoware.ai源码。

       5. 使用rosdep安装依赖库，有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。

       测试与问题解决

       6. 下载并运行demo，可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。

       问题1：calibration_publisher报错，需修改CMakeList.txt文件。

       问题2：ndt_gpu编译错误，网页偷拍源码需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。

       问题3：opencv链接问题，需要检查和调整。

       问题4：rosdep更新慢，可通过修改源码和配置文件解决。

       问题5：runtime manager花屏，需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。

       通过上述步骤，你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问，查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。

NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法

       今天要为大家带来的是NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法，一起来看看吧。（本文转载自b站用户：秋叶aaaki）

       最近有很多人在由初步尝试naifu带来的乐趣以后，不满足与naifu的参数限制想要更高级的面板于是转而使用了WebUI。

       但是很多人在刚开始使用WebUI的时候会发现：这怎么画的这么难看 比naifu差远了

       今天来带领大家调整WebUI达到naifu的效果

       可能也有人看过其他UP主做的视频、专栏设置过了，那么请直接看第三部分我来讲解这样有什么限制、真的能完全还原吗？（不能哦）

       一. 设置

       打开WebUI，点击Settings。

       往下翻，把这两个设置改为和我一样的

       Eta noise seed delta：

       Stop At last layers of CLIP model：2

       改完后 不要忘记回到最顶上点这个保存！！！

       二. 验证

       tag: masterpiece, best quality, 1girl, cat ears, hair_bow, school uniform, twintails

       负面tag:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

       Steps: ,Cfg: , 分辨率：x，种子：

       如果你画出了和我这张一样的图，恭喜你，修改成功！商城ecshop源码

       三. 限制

       这么更改，其实还是在某些情况无法还原的。这种情况就是在大量使用强调符号的情况下

       也就是naifu版本的{ }，webui版本的( )。如果使用这个括号，那么他们强调的倍率是不一样的，无法简单的只替换符号

       在naifu版本的代码中，大括号是1.倍的

       而在webui版本中，他是1.1倍的！

       使用这两个括号导致的区别是基本上教你改设置的绝大部分视频、专栏都没有强调过的，而往往在实际使用中，这个强调用的括号是被广泛使用、甚至是滥用的情况

       这就导致了naifu版本的咒语、无论怎么调整也在webui版本里无法复现！

       那么如何进行括号的转换呢？推荐大家看看这位up主写的，

       点击查看

       教你如何在WebUI中生成接近NovelAI官网的效果并进行相似度测试

       这里直接复制过来做个总结

       { xxxx} = (xxxx:1.^大括号数量)

       也就是1.的n次方

       例子如下（复制的上面专栏）

       { masterpiece}=(masterpiece:1.)

       { { masterpiece}}=(masterpiece:1.)怎么算的？(1. = 1*1.*1.)

       （但是我这么换算以后，生成的图仍然有极其细微的差别目前还没搞明白为什么）

       如果你真的想%还原而不去手动计算那复杂的乘法，只有改代码一条路啦~

       代码的具体位置我在上面的截图中已经截到了，直接去搜索然后改就可以了

       四. 其他技术细节

       是个什么登西？

       在naifu源码里，这个是噪声随机数种子加上的一个数字，也就是对应的Eta noise seed delta

       以上就是NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法的全部内容，希望对大家有帮助。更多攻略资讯关注游戏网。

AI与PDE（七）：AFNO模型的源代码解析

       本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。首先，AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。

       在代码中，forward_features函数负责模型的核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。

       关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。

       经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。

       本文通过梳理代码流程与结构图，直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。

超火的漫画线稿上色AI出新版了！无监督训练，效果更美好 | 代码+Demo

       超火的漫画线稿上色AI又有新突破！style2paints 2.0版本发布，采用无监督训练，为动漫形象带来更为惊艳的效果。只需上传一张手绘线稿，轻轻一点，你的收藏宝贝就能展现出丰富的色彩。

       不同于早期版本，style2paints 2.0不仅能自动根据用户选择的参考图转换风格，还能精准响应用户在特定区域的提示，实现细致的色彩调整。它在保持颜色协调的同时，注重细节处理，追求漫画中角色眼睛的闪亮、脸颊的红晕和皮肤的精致，力求达到专业级的上色效果。

       尽管风格迁移技术并不新鲜，但style2paints 2.0在处理纯线条草图时的复杂性不容忽视。它需要AI自行填充阴影和纹理，实现从黑白到彩色的转换，这并非易事。尽管目前没有详细论文，但其前身的Style Transfer for Anime Sketches算法已经展示了良好的基础。

       style2paints 2.0的改进在于更纯粹的无监督训练，它依靠神经网络自我学习，而非硬性规则指导，这使得模型收敛更为困难，但最终效果令人满意。尽管市面上还有其他线稿上色工具，但作者对它们的评价并不高，认为在漫画风格转换上，GAN和用户自定义参考图是关键。

       想要亲自体验style2paints 2.0的魅力吗？欢迎试玩Demo，感受线稿上色的新江湖。虽然官方论文尚未发布，但源代码已提供，探索技术背后的魅力。快来试试，让你的动漫收藏焕发出新的色彩吧！

怎样修改AI中的文字怎样修改ai中的文字颜色

       方法一：

       在“AI识别字幕”对话框，鼠标左键选中需要修改的AI字幕条项，该AI字幕条项则会出现输入框，在输入框内修改文本内容即可。

       方法二：

       在“AI识别字幕”对话框，点击“保存并应用”按钮，回到爱剪辑主界面后，在“字幕特效”面板右下角“所有字幕特效”栏目，鼠标左键选中要修改文本内容的AI字幕，此时主界面右上角视频预览框会自动定位到该AI字幕，且字幕会处于带方框的可编辑状态，鼠标双击编辑框，在弹出的“编辑文本”对话框，修改该AI字幕的文本内容即可。

       要修改AI中的文字，您需要使用文本编辑器或编程语言来修改AI模型的源代码。这需要具备一定的编程知识和技能。如果您不具备这些技能，您可以考虑使用可视化的AI构建工具，这些工具提供了简单易用的界面，使您可以轻松地修改AI模型的文本。

       另外，您也可以使用现成的AI文本编辑器，如OpenAI的GPT-3，它可以为您生成各种类型的文本，包括文章、电子邮件、新闻报道等。

       ai修改文字方法：

       1、找到AI格式的文件，双击打开AI文档。

       2、打开文档后，要先看一下文字是否被创建了轮廓。

       3、点击文字，如果像这种没有创建轮廓的文字，可以直接修改。

       4、点击左侧工具栏中的文字工具，直接修改文字就可以了。

       5、如果像这种被创建了轮廓的文字，只能删除重新打上文字。

成品网站w灬源码三叶草新增一对一模式，网友：还不收费哦

       《成品网站w灬源码三叶草》无疑推动了格斗游戏的革新，引入了一系列旨在降低新手入门门槛和提高老玩家技术层次的功能，其中“SUPER GHOST BATTLE”模式成为其最闪亮的卖点。　　　　这一模式不仅是新手的温柔乡，也是资深玩家技术提升的福音，它通过模仿玩家的操作习惯，创造出一个技术层面接近玩家自己的AI对手，为玩家提供了一个独一无二的练习场。　　　　在《成品网站w灬源码三叶草》的“SUPER GHOST BATTLE”模式中，玩家被赋予了重新审视和提升自我技术的能力。通过选取自己过往的对局录像，或直接与GHOST对战，玩家能够在几乎完美复制的战斗环境中，针对自己的操作习惯进行深度学习和改进。　　　　这种模式的引入，使玩家能在直面自己的同时，也窥见自己技术上的不足，进行有效的查漏补缺。 成品网站w灬源码三叶草：在“SUPER GHOST BATTLE”中打破技术壁垒？