答疑课堂1｜热点问题答疑&前两章思考题答案
电脑硬件建议
荧光笔
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本文是一篇关于AI绘画技术的答疑课堂文章。作者南柯整理并解答了学习过程中的热点问题和前两章的思考题。文章涵盖了电脑硬件建议、绘画软件推荐、GPT的应用以及思考题答案等内容。其中，作者介绍了电脑硬件建议，推荐了绘画软件和开源社区，并提供了三个AI绘画工具的推荐。此外，还介绍了如何让GPT成为学习帮手，以及回答了一些有代表性的留言问题。最后，作者给出了前两章思考题的答案，包括如何改善AI绘画生成图像的细节问题以及解决图生图模式生成图像失去特征的问题等。整篇文章内容涵盖了硬件建议、绘画软件推荐、GPT的应用以及思考题答案等内容，为读者提供了关于AI绘画技术的全面了解和解决问题的方法。文章内容丰富，涵盖了多个方面的技术知识，对于对AI绘画技术感兴趣的读者具有很高的参考价值。
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全部留言(4)
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- Seeyo老师话说对于：在使用 LoRA 模型生成图像时，如何既保持特定 ID 的角色，同时引入多样化的风格？ 我们可以通过合理选择和组合 prompt 语句来实现。但是webui中lora的调用是通过prompt的设置就可以了，但线上服务部署时，则是将lora的权重融合进底膜中，那如何能在线上部署时，通过prompt的设置实现多个风格的转换呢
作者回复: 你好。这是一个很好的问题。在WebUI中，我们实际上需要加载LoRA的模型权重，在推理的时候通过weight这个参数来控制LoRA权重和基础模型权重的融合方式（第18、19讲会详细讲）。线上部署的时候道理相同，我们通过一个weight将LoRA模型融合进入基础模型。如果想在线上进行多个风格切换，只需要根据每个prompt中的关键词来针对性地融合LoRA和基础模型即可，甚至是将多个LoRA模型融合调制出新风格。希望能够帮助到你。
2023-08-28归属地：美国 
昵称C请问咱们这个课程有自定义文生图+图生图模型的内容吗？上节实践课，实际上还是用的现有模型，并没有自己用专业模型组合出来一个自己的通用模型作者回复: 你好。实战2的目的是让大家熟悉扩散模型的训练和SD的微调。实战3和实战5我们会用自己的图片训练LoRA模型用于文生图任务（当然也可以用于图生图），用于生产专用的内容和风格模型。课程会探讨如何组合多个LoRA模型进行效果融合，多模型参数融合暂不涉及。如何利用开源模型组合新的通用模型计划加入到加餐中。希望能帮助到你。
2023-08-23归属地：北京
peter我准备换笔记本电脑，用新的笔记本电脑来学习、练习专栏中的内容，请问：购买的时候，需要什么样的配置才能满足要求？包括内存、硬盘等。编辑回复: 这节课里配置问题已经给出答案了，你仔细看看哦
2023-08-15归属地：北京- yanyu-xin这种对课程阶段性的复习总结，有助学习理解。挺好
作者回复: 感谢反馈，之后的课程中我们还会有类似的答疑篇和加餐。一起努力搞定AI绘画～
2023-08-14归属地：日本
