S2ML生成器

更新日志

1.7版本

• 正在开发一个新的笔记本：Somewhere Diffusion。这个笔记本将结合三个过程：
• 1. 从CLIP潜在空间中与文本提示相近的图像生成数据集
• 2. 使用该模型或模型组合，通过扩散在合理的分辨率下生成图像
• 3. 使用ESRGAN对该图像进行上采样
• 该笔记本的代码库位于：https://github.com/somewheresy/somewhere-diffusion

1.6.1版本

• 修复了Guided Diffusion模型的目录
• 小幅清理和修复

1.6版本

• 代码无变动。有人询问是否可以为我的免费工作给予小费。鉴于新的就业机会，我现在接受捐赠 -- 不是在这里，但我会匹配任何给予The Okra Project (https://www.artsbusinesscollaborative.org/fiscal-sponsorship/okra-project)的捐赠，每年最高5000美元。匹配捐赠将从2022年6月开始，并将追溯计算自本次更新日期起的任何捐赠。

1.5.4版本

• 修复了问题#9 https://github.com/justin-bennington/S2ML-Generators/issues/9，ESRGAN上采样不再错误转置图像颜色
• 在扩散方法中添加了启用梯度检查点的设置，可节省显存但计算图像需要更长时间（如果遇到内存问题或尝试加载大型模型时很有用）
• 删除了一些非正式文本

1.5.3版本

• 为新笔记本腾出空间，我正从S2ML图像生成器（原S2ML艺术生成器）分叉，代码库已更名为S2ML-Generators
• S2ML艺术生成器更名为S2ML图像生成器
• 敬请期待S2ML视频生成器

1.5.2版本

• CLIP引导的扩散方法现在允许可变数量的步骤

1.5.1版本

• 更名！由于此笔记本包含的方法不仅限于使用GAN（生成对抗网络），因此选择了新名称：S2ML艺术生成器！正在开发的未来工具只要利用机器学习，就会带有S2ML前缀，以构建S2ML生态系统。

1.5.0版本

2021年9月21日

• 移除ISR图像上采样，替换为ESRGAN实现
• 增加上采样文件夹中的图像或单个目标图像的功能
• 增加使用ffmpeg生成视频的选项，可使用默认输出或上采样图像序列（{abs_root_path}/ESRGAN/results/目录）
• 修复一些markdown问题，删除旧笔记本中的不当措辞
• 增加删除所有生成输出的代码块，用于高级故障排除和整洁性

1.4.0版本

2021年9月4日

• 修复CLIP引导的扩散方法
• 为VQGAN+CLIP和扩散方法都公开了新的CLIP模型选择
• 移除多余的说明文本，为Wiki启动做准备
• 增加无论使用何种方法都可生成视频的功能
• 在"生成视频"代码块中公开了新参数

1.3.0版本

2021年8月30日

• 将更新日志移至README.md
• VQGAN+CLIP和CLIP引导的扩散代码块现在是分开的
• 参数和执行代码块合并为单个代码块
• 修复VQGAN+CLIP方法中潜在的"有趣度"错误
• 公开四个新的实验/高级参数，用于微调VQGAN+CLIP方法
• 在1.3.1版本中更新ffmpeg代码块以适用于CLIP引导的扩散方法，1.3.0版本开始修复此问题

1.2.3版本

2021年8月26日

• 错误修复
• 在更新后的笔记本顶部添加"VQGAN经典版"链接（旧版副本）

1.2.2版本

2021年8月23日

• 错误修复

1.2.1版本

2021年8月22日

• 修复临时文件系统未导入os的问题，导致不使用Google Drive时出错
• 移除Wikiart 1024数据集，因为托管提供商下线
• 修复ImageNet数据集以使用新的托管提供商

1.2.0版本

2021年8月21日

• 错误修复

1.1.2版本

2021年8月18日

• 从原始副本分叉笔记本
• 将Katherine Crowson的CLIP引导扩散方法集成为笔记本的次要模式
• 移除自动视频命名，改为将其作为参数公开