Civitai là một nền tảng cho phép người dùng tải xuống và tải lên các hình ảnh do AI Stable Diffusion tạo ra. Trang web cũng cung cấp một cộng đồng cho người dùng chia sẻ các hình ảnh của họ và học hỏi về AI Stable Diffusion. Website chính thức là https://civitai.com
Để tải xuống một hình ảnh, người dùng có thể tìm kiếm hình ảnh theo tên hoặc theo nghệ sĩ. Sau khi tìm thấy một hình ảnh, người dùng có thể tải xuống nó bằng cách nhấp vào nút “Tải xuống”.
Để tải lên một hình ảnh, người dùng có thể nhấp vào nút “Tải lên” và sau đó chọn hình ảnh từ máy tính của họ. Sau khi hình ảnh được tải lên, người dùng có thể thêm chú thích và thẻ cho hình ảnh.
Civitai cũng cung cấp một cộng đồng cho người dùng chia sẻ các hình ảnh của họ và học hỏi về AI Stable Diffusion. Người dùng có thể tạo các chủ đề và bài đăng mới, cũng như bình luận về các bài đăng của người dùng khác.
Civitai là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho người dùng muốn tìm hiểu thêm về AI Stable Diffusion và tạo ra các hình ảnh độc đáo và sáng tạo.
Dưới đây là một số tính năng của Civitai:
Tải xuống và tải lên các hình ảnh do AI Stable Diffusion tạo ra
Tìm kiếm hình ảnh theo tên hoặc nghệ sĩ
Chia sẻ hình ảnh và học hỏi về civitai AI Stable Diffusion với cộng đồng
Thêm chú thích và thẻ cho hình ảnh
Tạo các chủ đề và bài đăng mới
Bình luận về các bài đăng của người dùng khác
Civitai dùng để làm gì?
Civitai là một nền tảng cho phép người dùng tải xuống và tải lên các hình ảnh do AI Stable Diffusion tạo ra. Trang web cũng cung cấp một cộng đồng cho người dùng chia sẻ các hình ảnh của họ và học hỏi về AI Stable Diffusion.
Dưới đây là một số chủ đề thường gặp trong website civitai.com:
Đây là một thuật toán tạo ảnh mới dựa trên các mô hình ngôn ngữ. Nó được sử dụng để tạo ra các hình ảnh đẹp và độc đáo, và nó đang được sử dụng bởi các nghệ sĩ, nhà thiết kế và nhà phát triển trên toàn thế giới.
Đây là một mô hình AI được lưu trữ trong một tệp. Nó có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh giống như hình ảnh đã được tạo ra bởi mô hình.
Khái niệm của Model CheckPoint và LoRA trong Stable Diffusion
Stable Diffusion là một công nghệ mạnh mẽ cho phép tạo ra những tác phẩm nghệ thuật sử dụng trí tuệ nhân tạo.
Một thành phần quan trọng trong Stable Diffusion là việc sử dụng các mô hình và LoRA (Low-Rank Adaptation) được Upload miễn phí trên CivitAiđể tạo ra các hình ảnh động đa dạng và đáng ngạc nhiên.
Mô hình trong Stable Diffusion đóng vai trò là cơ sở để tạo ra các hình ảnh mới. Các mô hình này được xây dựng trước đó và có khả năng tạo ra các hình ảnh chất lượng cao.
Tuy nhiên, mô hình gốc không thể đáp ứng được tất cả các yêu cầu và mong muốn của người dùng. Đây là lúc LoRA nhập vào hình ảnh. Hãy cùng Ths Kts Nguyễn Ngô Thanh Phong – Giám đốc điều hành Học viện ArcLine Academy nghiên cứu và phân tích các thông số này nhé:
là một kỹ thuật đặc biệt được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu của Microsoft để giảm thiểu số lượng tham số cần huấn luyện trong mô hình lớn.
Thay vì huấn luyện toàn bộ mô hình, LoRA đề xuất việc đông lạnh trọng số của mô hình đã được huấn luyện trước và thêm các lớp có thể huấn luyện (ma trận phân rã hạng) vào từng khối Transformer của mô hình.
Điều này giúp giảm đáng kể số lượng tham số huấn luyện và yêu cầu bộ nhớ GPU, vì không cần tính toán đạo hàm cho hầu hết trọng số của mô hình gốc
Về LoRA trong Stable Diffusion, có một thư viện gọi là “lora-library” được tạo bởi cộng đồng và bao gồm các mô hình đã được huấn luyện bằng LoRA.
Thư viện này cung cấp khả năng duyệt qua các mô hình Stable Diffusion đã được tạo ra bằng LoRA và đã được cộng đồng fine-tune
Để sử dụng LoRA trong Stable Diffusion, người dùng có thể tải xuống các mô hình LoRA từ các nguồn miễn phí hoặc tự huấn luyện mô hình của riêng mình.
Việc sử dụng mô hình LoRA trong Stable Diffusion WebUI tương đối đơn giản, và có thể được thực hiện trong hai bước ngắn gọn.
Sau đó, người dùng có thể tận dụng các điểm mạnh của LoRA như kích thước tệp nhỏ, kiểm soát hình ảnh được tạo ra và khả năng áp dụng các yếu tố phong cách nhất định vào các thế hệ hình ảnh
Việc sử dụng LoRA trong Stable Diffusion giúp tăng tính linh hoạt và đa dạng trong quá trình tạo hình ảnh nghệ thuật.
Nhờ vào việc sử dụng LoRA, người dùng có thể áp dụng các yếu tố phong cách và nội dung tùy chỉnh vào hình ảnh được tạo ra, mở rộng khả năng sáng tạo của họ
Việc sử dụng các mô hình và LoRA là một phần quan trọng để tạo ra các hình ảnh đa dạng và chất lượng cao.
Việc sử dụng LoRA giúp giảm số lượng tham số cần huấn luyện và yêu cầu bộ nhớ, đồng thời cung cấp khả năng điều chỉnh và tùy biến hình ảnh.
Thông số mục (checkpoint) trong Stable Diffusion
là các trọng số của mô hình đã được huấn luyện trước để tạo ra các hình ảnh.
Các mô hình này thường được gọi là các tệp checkpoint hoặc tệp model. Chất lượng và phong cách của các hình ảnh được tạo ra bằng Stable Diffusion phụ thuộc vào mô hình hoặc checkpoint model mà bạn sử dụng
Khi sử dụng Stable Diffusion, người dùng có thể sử dụng các mô hình gốc (base models) được phát hành bởi StabilityAI hoặc tạo ra các mô hình tùy chỉnh (custom models) dựa trên các checkpoint model gốc.
Mỗi mô hình hoặc checkpoint model có thể tạo ra các loại hình ảnh khác nhau tùy thuộc vào dữ liệu huấn luyện mà nó được sử dụng
Thông số mục (checkpoint) đại diện cho trạng thái của mô hình tại một điểm cụ thể trong quá trình huấn luyện.
Các thông số mục bao gồm trọng số của mô hình và các thông tin khác liên quan đến quá trình huấn luyện như số lượng bước huấn luyện, độ phân giải và điều kiện văn bản.
Mỗi phiên bản Stable Diffusion có thể có nhiều checkpoint model khác nhau
Thông số mục trong Stable Diffusion cho phép người dùng tùy chỉnh và điều chỉnh quá trình tạo hình ảnh.
Bằng cách thay đổi thông số mục, như việc chọn mô hình cụ thể hoặc điều chỉnh điều kiện văn bản, người dùng có thể tạo ra các hình ảnh với phong cách và nội dung mong muốn
Thông số mục trong Stable Diffusion đại diện cho trạng thái và các thông số của mô hình tại một điểm cụ thể trong quá trình huấn luyện.
Chúng quyết định chất lượng và phong cách của các hình ảnh được tạo ra bằng Stable Diffusion và cho phép người dùng tùy chỉnh quá trình tạo hình ảnh theo ý muốn.
Có một số checkpoint thường được sử dụng trong Stable Diffusion. Dưới đây là một số checkpoint model nổi bật:
Các checkpoint model trong Stable Diffusion có thể được tùy chỉnh và điều chỉnh để phù hợp với mục đích sử dụng cụ thể.
Ngoài những checkpoint model được cung cấp bởi StabilityAI, người dùng cũng có thể tạo ra các checkpoint model tùy chỉnh của riêng mình trên cơ sở các mô hình gốc
Một số checkpoint model thường được sử dụng trong Stable Diffusion bao gồm stable-diffusion-v1-1, stable-diffusion-v1-2, Stable Diffusion v1.4, Stable Diffusion v1.5 và các phiên bản khác như SD v2.0 và v2.1.
Những checkpoint model này đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các hình ảnh chất lượng và có thể được tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu sử dụng cụ thể của người dùng.
Sự phân biệt giữa Model CheckPoint và LoRA trong Stable Diffusion
Model CheckPoint và LoRA là hai khái niệm quan trọng trong Stable Diffusion, một công nghệ AI được sử dụng để tạo ra các hình ảnh sáng tạo và độc đáo.
Dưới đây là sự phân biệt giữa Model CheckPoint và LoRA để hiểu rõ hơn về cả hai:
Model CheckPoint:
Model CheckPoint đóng vai trò quan trọng trong quá trình huấn luyện và lưu trữ trọng số của các mô hình.
Nó cho phép ta lưu lại trạng thái của mô hình đang được huấn luyện và tiếp tục quá trình huấn luyện từ vị trí đã lưu trước đó.
Trong số của mô hình được lưu trữ trong các tệp checkpoint, cho phép ta dễ dàng khôi phục và sử dụng lại mô hình đã huấn luyện mà không cần phải bắt đầu từ đầu.
LoRA:
LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) là một phương pháp mới giúp tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn.
Trong Stable Diffusion, LoRA là các mô hình nhỏ hơn được sử dụng để tạo ra những thay đổi nhỏ trong các mô hình checkpoint chuẩn.
Các LoRA models có kích thước nhỏ gấp từ 10 đến 100 lần so với các model checkpoint.
LoRA cho phép ta thay đổi kết quả đầu ra của các mô hình checkpoint, từ việc thay đổi phong cách, đặc điểm, hay thậm chí là chủ đề của hình ảnh.
Phân biệt giữa Model CheckPoint và LoRA:
Model CheckPoint là các tệp lưu trữ trọng số của các mô hình được huấn luyện, trong khi LoRA là các mô hình nhỏ được sử dụng để thay đổi các mô hình checkpoint chuẩn.
Model CheckPoint giúp định hình phong cách và tính năng chung của hình ảnh, trong khi LoRA cho phép thay đổi phong cách, chủ đề, hoặc đặc điểm cụ thể của hình ảnh.
Model CheckPoint được sử dụng để lưu trữ và tiếp tục quá trình huấn luyện, trong khi LoRA được sử dụng để tạo ra các biến thể mới từ các mô hình checkpoint.
Xét về tổng thể, Model CheckPoint là một phần quan trọng trong quá trình huấn luyện và lưu trữ trọng số của các mô hình, trong khi LoRA là một công cụ nhỏ linh hoạt để thay đổi các mô hình checkpoint và tạo ra các biến thể mới.
Sự kết hợp giữa Model CheckPoint và LoRA trong Stable Diffusion mang lại sự đa dạng và sáng tạo cho quá trình tạo hình ảnh AI
Ứng dụng của Model CheckPoint và LoRA trong công cụ vẽ tranh CivitAI Stable Diffusion
Model CheckPoint:
Model CheckPoint trong Stable Diffusion là các tệp lưu trữ trọng số của các mô hình được huấn luyện trước. Chúng định hình phong cách và tính năng chung của hình ảnh.
Bằng cách sử dụng Model CheckPoint, người dùng có thể tạo ra các hình ảnh chung chung hoặc thuộc một thể loại cụ thể. Các hình ảnh được tạo ra từ Model CheckPoint phụ thuộc vào dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình.
Model CheckPoint cho phép lưu trữ trạng thái của mô hình đang được huấn luyện và tiếp tục quá trình huấn luyện từ vị trí đã lưu trước đó.
LoRA:
LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) là một công cụ trong Stable Diffusion được sử dụng để tạo ra các biến thể mới từ các mô hình checkpoint chuẩn.
LoRA là các mô hình nhỏ gấp từ 10 đến 100 lần so với các model checkpoint.
Các LoRA models cho phép người dùng thay đổi phong cách, đặc điểm hoặc chủ đề của hình ảnh.
Việc sử dụng LoRA trong công cụ Stable Diffusion cho phép tạo ra các biến thể mới từ các mô hình checkpoint đã có, mở rộng khả năng tạo ra các hình ảnh đa dạng và sáng tạo.
Ứng dụng của Model CheckPoint và LoRA trong công cụ vẽ tranh AI Stable Diffusion là mang đến khả năng tạo ra các hình ảnh độc đáo và sáng tạo.
Model CheckPoint cung cấp nền tảng và phong cách chung cho hình ảnh, trong khi LoRA cho phép thay đổi và tạo ra các biến thể mới.
Kết hợp cả hai, người dùng có thể tạo ra vô số các hình ảnh mang phong cách và chủ đề khác nhau, từ các mô hình checkpoint đã có sẵn.
Điều này mang lại sự linh hoạt và khả năng sáng tạo cho người dùng trong quá trình sáng tạo tranh AI trên Stable Diffusion.
Hướng dẫn download các model và lora miễn phí tại Civitai
Sau đây, Giảng viên chuyên nghiên cứu về AI (trí tuệ thông minh nhân tạo) tại Học viện nghiên cứu và ứng dụng AI ArcLine Academy sẽ hướng dẫn Download các nền tảng hoàn toàn miễn phí này bằng các bước lần lượt như sau:
Truy cập trang web civit.ai.
Nhấp vào tab “Checkpoint Models”.
Chọn mô hình mà bạn muốn tải xuống.
Nhấp vào nút “Download”.
Tệp mô hình sẽ được tải xuống máy tính của bạn.
Để tải xuống lora, hãy làm theo các bước sau:
Truy cập trang web civit.ai.
Nhấp vào tab “Lora”.
Nhấp vào nút “Download”.
Tệp lora sẽ được tải xuống máy tính của bạn.
Sau khi tải xuống các model và lora, bạn có thể sử dụng chúng để tạo ra các hình ảnh bằng AI Stable Diffusion.
Dưới đây là một số lưu ý khi tải xuống các model và lora:
Các model và lora có thể khá lớn, vì vậy hãy đảm bảo rằng bạn có đủ dung lượng lưu trữ trên máy tính của mình.
Các model và lora chỉ có thể được sử dụng cho mục đích cá nhân. Bạn không được sử dụng các model và lora cho mục đích thương mại mà không có sự cho phép của tác giả.
Hy vọng hướng dẫn này sẽ giúp bạn tải xuống các model và lora miễn phí tại civitai.
Trí tuệ nhân tạo đã trở thành công cụ không thể thiếu trong việc tạo ra các giải pháp thiết kế sáng tạo và hiệu quả. Với Stable Diffusion, học viên sẽ được trang bị kỹ năng ứng dụng AI để tạo ra các mô hình phân phối ổn định, giúp tối ưu hóa quy trình thiết kế. Midjourney, một công nghệ AI tiên tiến, giúp học viên nhận biết và tương tác với khách hàng một cách tốt hơn trong quá trình sử dụng sản phẩm.
Khoá học này không chỉ giảng dạy lý thuyết, mà còn cung cấp cho học viên cơ hội thực hành với các dự án thực tế, từ đó phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy sáng tạo. Học viên cũng sẽ được hướng dẫn bởi các giảng viên hàng đầu trong lĩnh vực AI và thiết kế, có nhiều năm kinh nghiệm thực tiễn trong ngành.
Dù bạn là người mới bắt đầu hoặc đã có kinh nghiệm, khoá học “Thiết kế sử dụng Công nghệ Trí tuệ thông minh nhân tạo (AI) – Ứng dụng các phương pháp Stable Diffusion và Midjourney” chắc chắn sẽ mang đến cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để thành công trong thế giới thiết kế hiện đại.
Đừng chần chừ! Hãy đăng ký khoá học ngay hôm nay để đảm bảo vị trí của bạn trong thế giới công nghệ đang phát triển không ngừng. Hãy cùng chúng tôi khám phá và tạo ra những giải pháp thiết kế tuyệt vời với công nghệ Trí tuệ thông minh nhân tạo!
