קובץ:X-Y plot of algorithmically-generated AI art of European-style castle in Japan demonstrating DDIM diffusion steps.png

תוכן הדף אינו נתמך בשפות אחרות.
מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

לקובץ המקורי ‏(2,560 × 1,734 פיקסלים, גודל הקובץ: 7.11 מ"ב, סוג MIME‏: image/png)

ויקישיתוף זהו קובץ שמקורו במיזם ויקישיתוף. תיאורו בדף תיאור הקובץ המקורי (בעברית) מוצג למטה.
מקורו של קובץ זה בוויקישיתוף

תקציר

תיאור

An X/Y plot of algorithmically-generated AI artworks depicting a European-style castle in Japan, created using the Stable Diffusion V1-5 AI diffusion model. This plot serves to demonstrate the U-Net denoising process, using the DDIM sampling method. Diffusion models algorithmically generate images by repeatedly removing Gaussian noise, step-by-step, and then decoding the denoised output into pixel space. Shown here are a smaller subset of steps within a 40-step generation process.

Procedure/Methodology

These images were generated using an NVIDIA RTX 4090; since Ada Lovelace chipsets (using compute capability 8.9, which requires CUDA 11.8) are not fully supported by the pyTorch dependency libraries currently used by Stable Diffusion, I've used a custom build of xformers, along with pyTorch cu116 and cuDNN v8.6, as a temporary workaround. Front-end used for the entire generation process is Stable Diffusion web UI created by AUTOMATIC1111.

A batch of 512x768 images were generated with txt2img using the following prompts:

Prompt: a (european castle:1.3) in japan. by Albert Bierstadt, ray traced, octane render, 8k

Negative prompt: None

Settings: Sampler: DDIM, CFG scale: 7, Size: 512x768

During the generation of this batch, the X/Y plot was generated using the "X/Y plot" txt2img script, along with the following settings:

  • X-axis: Steps: 1, 2, 3, 5, 8, 10, 15, 20, 30, 40
  • Y-axis: None
תאריך יצירה
מקור נוצר על־ידי מעלה היצירה
יוצר Benlisquare
אישורים והיתרים
(שימוש חוזר בקובץ זה)
Output images

As the creator of the output images, I release this image under the licence displayed within the template below.

Stable Diffusion AI model

The Stable Diffusion AI model is released under the CreativeML OpenRAIL-M License, which "does not impose any restrictions on reuse, distribution, commercialization, adaptation" as long as the model is not being intentionally used to cause harm to individuals, for instance, to deliberately mislead or deceive, and the authors of the AI models claim no rights over any image outputs generated, as stipulated by the license.

Addendum on datasets used to teach AI neural networks
Artworks generated by Stable Diffusion are algorithmically created based on the AI diffusion model's neural network as a result of learning from various datasets; the algorithm does not use preexisting images from the dataset to create the new image. Ergo, generated artworks cannot be considered derivative works of components from within the original dataset, nor can any coincidental resemblance to any particular artist's drawing style fall foul of de minimis. While an artist can claim copyright over individual works, they cannot claim copyright over mere resemblance over an artistic drawing or painting style. In simpler terms, Vincent van Gogh can claim copyright to The Starry Night, however he cannot claim copyright to a picture of a T-34 tank painted with similar brushstroke styles as Gogh's The Starry Night created by someone else.
גרסאות אחרות
Using DDIM sampling method
Using Euler ancestral sampling method

רישיון

אני, בעל זכויות היוצרים על היצירה הזאת, מפרסם אותה בזאת תחת הרישיונות הבאים:
w:he:Creative Commons
ייחוס שיתוף זהה
הקובץ הזה מתפרסם לפי תנאי רישיון קריאייטיב קומונז ייחוס-שיתוף זהה 4.0 בין־לאומי.
הנכם רשאים:
  • לשתף – להעתיק, להפיץ ולהעביר את העבודה
  • לערבב בין עבודות – להתאים את העבודה
תחת התנאים הבאים:
  • ייחוס – יש לתת ייחוס הולם, לתת קישור לרישיון, ולציין אם נעשו שינויים. אפשר לעשות את זה בכל צורה סבירה, אבל לא בשום צורה שמשתמע ממנה שמעניק הרישיון תומך בך או בשימוש שלך.
  • שיתוף זהה – אם תיצרו רמיקס, תשנו, או תבנו על החומר, חובה עליכם להפיץ את התרומות שלך לפי תנאי רישיון זהה או תואם למקור.
GNU head מוענקת בכך הרשות להעתיק, להפיץ או לשנות את המסמך הזה, לפי תנאי הרישיון לשימוש חופשי במסמכים של גנו, גרסה 1.2 או כל גרסה מאוחרת יותר שתפורסם על־ידי המוסד לתוכנה חופשית; ללא פרקים קבועים, ללא טקסט עטיפה קדמית וללא טקסט עטיפה אחורית. עותק של הרישיון כלול בפרק שכותרתו הרישיון לשימוש חופשי במסמכים של גנו.
הנכם מוזמנים לבחור את הרישיון הרצוי בעיניכם.

כיתובים

נא להוסיף משפט שמסביר מה הקובץ מייצג

פריטים שמוצגים בקובץ הזה

מוצג

היסטוריית הקובץ

ניתן ללחוץ על תאריך/שעה כדי לראות את הקובץ כפי שנראה באותו זמן.

תאריך/שעהתמונה ממוזערתממדיםמשתמשהערה
נוכחית01:55, 1 בנובמבר 2022תמונה ממוזערת לגרסה מ־01:55, 1 בנובמבר 2022‪1,734 × 2,560‬ (7.11 מ"ב)Benlisquarerearrange images into a 5-by-2 to optimise space
01:48, 1 בנובמבר 2022תמונה ממוזערת לגרסה מ־01:48, 1 בנובמבר 2022‪867 × 5,120‬ (6.63 מ"ב)Benlisquare{{Information |Description=An X/Y plot of algorithmically-generated AI artworks depicting a European-style castle in Japan, created using the [https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 Stable Diffusion V1-5] AI diffusion model. This plot serves to demonstrate the noise diffusion process, using the DDIM sampling method. Diffusion models algorithmically generate images by repeatedly applying Gaussian noise, step-by-step, and then decoding the denoised output into pixel space. Shown...

הדף הבא משתמש בקובץ הזה:

שימוש גלובלי בקובץ

אתרי הוויקי השונים הבאים משתמשים בקובץ זה:

מטא־נתונים

קובץ זה מכיל מידע נוסף, שכנראה הגיע ממצלמה דיגיטלית או מסורק שבהם הקובץ נוצר או עבר דיגיטציה.

אם הקובץ שונה ממצבו הראשוני, כמה מהנתונים להלן עלולים שלא לשקף באופן מלא את הקובץ הנוכחי.

אוחזר מתוך "https://he.wikipedia.org/wiki/קובץ:X-Y_plot_of_algorithmically-generated_AI_art_of_European-style_castle_in_Japan_demonstrating_DDIM_diffusion_steps.png"