目录
🐳前言：
🚀了解高性能应用服务 HAI
👻即插即用 · 轻松上手
👻横向对比 · 青出于蓝
🐤应用场景-AI作画
🐤应用场景-AI对话
🐤应用场景-算法研发
🚀使用HAI进行AI作画
🐳前言：
随着人工智能技术的不断进步，AIGC（AI生成内容）已经成为了各行各业的新宠。从艺术创作到软件开发，AIGC的应用范围越来越广泛，它不仅能够提高工作效率，还能够激发创新灵感。然而，要想充分利用AIGC的强大功能，我们需要有强大的算力支持。这对于许多中小企业和个人开发者来说，是一个不小的挑战。
幸运的是，腾讯云推出的“高性能应用服务HAI”为我们提供了一个完美的解决方案。它不仅提供了强大的GPU云服务器算力，还提供了易于使用的服务，让我们可以快速部署和使用大型模型。无论是企业还是个人开发者，都可以借助这项服务，将AIGC的强大能力应用到自己的项目中，创造出更多令人惊叹的作品。
🚀了解高性能应用服务 HAI
👻即插即用 · 轻松上手
👻横向对比 · 青出于蓝
🐤应用场景-AI作画
🐤应用场景-AI对话
🐤应用场景-算法研发
🚀使用HAI进行AI作画
👻第一步当然是点击链接高性能应用服务HAI 新品内测 (tencent.com)申请内测资格。
👻然后耐心等待审核通过
高性能应用服务HAI 一键部署 StableDiffusion AIGC
进入高性能应用服务HAI工作台，点击新建
选择AI模型下的第一个StableDiffusion，点击购买，然后等待创建完成
创建成功后，点击算力连接，进入 StableDiffusionWebUI
进入StableDiffusionWebUI后就可以直接通过关键字生成图片了，下面我们试试官方提供的关键词，生成一只机器猫
| 参数名 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 提示词 | 主要描述图像，包括内容风格等信息，原始的webui会对这个地方有字数的限制，可以安装一些插件突破字数的限制 | a pretty cat,cyberpunk art，kerem beyit，very cute robot zen,Playful,Independent，beeple |
| 反向提示词 | 为了提供给模型，我们不需要的风格 | (deformed，distorted，disfigured:1.0)，poorly drawn，bad anatomy，wrong anatomy，extra limb，missing limb，floating limbs，(mutated hands and fingers:1.5)，disconnected limbs，mutation，mutated，ugly，disgusting，blurry，amputation，flowers，human，man，woman |
| 提示词相关性（CFG scale） | 分类器自由引导尺度——图像与提示符的一致程度——越低的值产生的结果越有创意，数值越大成图越贴近描述文本。一般设置为7 | 7 |
| 采样方法（Sampling method） | 采样模式，即扩散算法的去噪声采样模式会影响其效果，不同的采样模式的结果会有很大差异，一般是默认选择euler，具体效果我也在逐步尝试中。 | Euler a |
| 采样迭代步数（Sampling steps） | 在使用扩散模型生成图片时所进行的迭代步骤。每经过一次迭代，AI就有更多的机会去比对prompt和当前结果，并作出相应的调整。需要注意的是，更高的迭代步数会消耗更多的计算时间和成本，但并不意味着一定会得到更好的结果。然而，如果迭代步数过少，一般不少于50，则图像质量肯定会下降 | 80 |
| 随机种子（Seed） | 随机数种子，生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可 | 1791574510 |
尝试更改关键词生成一些其他的图片
👻可爱的皮卡丘
👻黄昏下的风车
