借助免费AI艺术平台生成头像
随着 AI 的兴起，看到越来越多的实例通过 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，而且在游戏领域也开始有所应用。人工智能（AI，artificial intelligence）艺术，更准确地说叫神经网络艺术，是一种使用算法进行创作的新形式。StableDiffusion 与 OpenAI 的 Dall-E 一样，是一种机器学习模型，用于根据自然语言描述生成逼真的数字图像。
本文介绍如何根据照片训练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照片的人很有用！将学习如何使用 DreamBooth 通过 Stable Diffusion 文本到图像 AI 模型生成您自己的 AI 头像。
将需要使用 Google Colab 来执行 Python 代码。
1. 准备照片
首先，准备 20 张不同环境、位置、衣服、心情、头发等不同方位的照片。
然后，将它们中的每一个裁剪为 512x512 像素。可以使用 Birme 轻松裁剪照片。
最后，使用唯一关键字和数字重命名文件。关键字非常重要，它会在提示中使用：A portrait of alex...。
对于实验用户，可以使用以下命令批量重命名文件，进入照片目录：
cd your_photos_directory
ls -v | cat -n | while read n f; do mv -n “$f” “alex($n).png”; done
2. 配置 Google Colab 笔记本
要开始使用 Colab，需要登录 Google 帐户。 Colab 笔记本存储在 Google 云端硬盘帐户中，为其提供运行脚本的完整环境。
单击链接访问笔记本：
3. 确保设置正确
转到 代码执行程序 > 更改运行时类型 并检查 GPU 是否已启用。
4. 配置 StableDiffusion
必须按顺序执行每个脚本块。要执行脚本，必须选择脚本块并单击块左上角的播放按钮。
- 从第一个块开始连接 Google 云端硬盘。
- 使用第二个块设置环境。
在运行第三个块之前，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 字段中并运行该块。
这将下载 StableDiffusion 1.5。当 看到DONE!时，就该去下一个代码区块了。
设置以前从未使用过的唯一会话名称并运行该块。
现在将上传所有之前准备好的照片，运行实例图像块并选择照片。
5. 训练模型
现在将开始学习模型，将 Training_Steps 替换为 1600 并运行块。
这将需要 20 到 40 分钟，具体取决于照片数量。
6. 生成头像
如果要运行以前的会话，请在 INSTANCE_NAME 中输入会话名称。
这将在输出中生成一个 URL，单击该链接然后 ta-daaa！
可以在 ArtHub 或 Lexica 等网站的帮助下编写提示，按下生成。
现在可以享受 StableDiffusion 带来的乐趣了！
