AI绘画专栏之statble diffusion 炼丹素材批量调整分辨率 (十六)
在人工智能绘画领域，“炼丹”和“打标”是两个比较专业的术语，它们有着特定的含义和作用。
一、炼丹
炼丹是指利用深度学习技术，通过大量的数据和计算资源来训练模型，使其能够自动学习和生成新的知识或技能。在AI绘画领域，炼丹通常指的是训练图像生成模型的过程。这个过程需要大量的图像数据和计算资源，通过反复迭代和优化模型参数，使得模型能够学习到图像的分布和特征，从而生成高质量的图像。
在炼丹过程中，选择合适的模型架构、优化器和损失函数非常重要。一般来说，常用的模型架构包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等，而优化器则可以选择梯度下降法、随机梯度下降法等。损失函数则是用来衡量模型生成的图像与真实图像之间的差距，常用的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。
二、打标
打标是指在AI绘画过程中，对图像进行标注或分类的过程。标注是指将图像中的各种元素或特征进行标记和分类，例如将图像中的前景、背景、人物、物体等进行标记和分类。分类则是指将图像归为不同的类别或风格，例如将图像分为风景、人物、动物等类别。
打标对于AI绘画来说非常重要，它可以帮助模型更好地学习和生成图像。通过标注或分类，可以将图像转化为模型可以理解的形式，从而使得模型能够更好地学习和生成类似的图像。同时，打标还可以提高模型的泛化能力，使得模型能够适应不同的数据集和应用场景。
那么在根据素材炼丹时如果分辨率不一致，应该怎么样快速调整呢，根据这个需求，我写了一份调整分辨率的代码以便快速调整文件夹的分辨率
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @author zhaokk
# @date 2023/11/6
# @file txt2image.py
import os
from PIL import Image
import time
input_folder = 'E:\pic'
output_folder = input_folder # 输出文件夹为源文件夹
desired_width = 512 # 自定义宽度
desired_height = 876 # 自定义高度
# 检查输入文件夹是否存在
if not os.path.exists(input_folder):
print("输入文件夹不存在")
exit()
# 获取文件夹内所有文件
files = os.listdir(input_folder)
# 遍历文件
for file in files:
if file.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')):
file_path = os.path.join(input_folder, file)
# 打开图像文件
img = Image.open(file_path)
# 调整尺寸
img = img.resize((desired_width, desired_height))
# 添加时间戳
timestamp = int(time.time())
file_name, file_extension = os.path.splitext(file)
new_file_name = f"{file_name}_{timestamp}{file_extension}"
# 保存处理后的图像到输出文件夹
img.save(os.path.join(output_folder, new_file_name))
print(f"已处理: {file}")
print("处理完成")搭配什么底模？
https://huggingface.co/alea31415/LyCORIS-experiments
前置条件
1.全英文路径
2.搭配切割工具或者网址，群文档有提供
3.N卡优先，需要一个底模(特指大模型)
4.优化参数和防爆显存，群文档有提供
5.莫要与启动器同步运行，90系除外
6.训练基本图片的打标签(优化标签参数)
1、打标
2.打标
3.底模指定
4.训练路径
在/train的目录下即可
腾讯云开发者
