跟着 AI 的兴起，看到越来越多的实例经过 OpenAI 的举措变得轻松，使得 AI 艺术在今天早已不是什么新鲜事物，并且在游戏领域也开始有所运用。人工智能（AI，artificial intelligence）艺术，更精确地说叫神经网络艺术，是一种运用算法进行创作的新形式。StableDiffusion 与 OpenAI 的 Dall-E 相同，是一种机器学习模型，用于根据自然语言描述生成传神的数字图像。
本文介绍如何根据相片练习模型来创建生成的图像，这对那些从来没有时间更改个人资料相片的人很有用！将学习如何运用 DreamBooth 经过 Stable Diffusion 文本到图像 AI 模型生成您自己的 AI 头像。
将需要运用 Google Colab 来履行 Python 代码。
1. 预备相片
首要，预备 20 张不同环境、方位、衣服、心情、头发等不同方位的相片。
然后，将它们中的每一个裁剪为 512x512 像素。能够运用 Birme 轻松裁剪相片。
最后，运用唯一关键字和数字重命名文件。关键字非常重要，它会在提示中运用：A portrait of alex...。
关于实验用户，能够运用以下指令批量重命名文件，进入相片目录：
cd your_photos_directory
ls -v | cat -n | while read n f; do mv -n “$f” “alex($n).png”; done
2. 装备 Google Colab 笔记本
要开始运用 Colab，需要登录 Google 帐户。 Colab 笔记本存储在 Google 云端硬盘帐户中，为其提供运转脚本的完好环境。
单击链接拜访笔记本：
colab.research.google.com/github/TheL…
3. 确保设置正确
转到 代码履行程序 > 更改运转时类型 并查看 GPU 是否已启用。
4. 装备 StableDiffusion
有必要按顺序履行每个脚本块。要履行脚本，有必要挑选脚本块并单击块左上角的播放按钮。
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从第一个块开始衔接 Google 云端硬盘。
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运用第二个块设置环境。
在运转第三个块之前，在 HuggingFace 上注册并在 Profile > Settings > Access Token 中获取 API 密钥。
将其复制/粘贴到 Huggingface_Token 字段中并运转该块。
这将下载 StableDiffusion 1.5。当 看到DONE!时，就该去下一个代码区块了。
设置曾经从未运用过的唯一会话称号并运转该块。
现在将上传所有之前预备好的相片，运转实例图像块并挑选相片。
5. 练习模型
现在将开始学习模型，将 Training_Steps 替换为 1600 并运转块。
这将需要 20 到 40 分钟，具体取决于相片数量。
6. 生成头像
如果要运转曾经的会话，请在 INSTANCE_NAME 中输入会话称号。
这将在输出中生成一个 URL，单击该链接然后 ta-daaa！
能够在 ArtHub 或 Lexica 等网站的帮助下编写提示，按下生成。
现在能够享受 StableDiffusion 带来的乐趣了！
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