Sie müssen kein Geld ausgeben, um den Roboter nach Hause zu bringen, die Open-Source-KI-Suite wird Sie zufriedenstellen

人工智能火爆了天，但可惜的是。服务要么人家不让用，要么被墙了，要么被阉割。新时代的打工人，非常纠结。

当你忙着各种内测，忙着各种捣鼓账号的时候，开源届的 AI，也已经相当的繁荣昌盛了。

其实，一台 PC 机，就可以搭建各种服务，不联网，把机器人领回家。唯一让人感觉无奈的是，要想玩的爽，还是需要一块牛 X 一点的显卡。

刚刚经历了挖矿的洗礼，又要接受 AI 的鞭挞。显卡（尤其是N卡），真是的生不逢时。

（注：本文图片，都是 AI 绘制的）

机器人绘画

stable-diffusion-webui

要说机器人绘画，最流行的当然是Stable Diffusion。我们一般使用 webui 作为前端界面。

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

webui的安装非常简单，只需要 clone 下上面仓库的内容，按照文档安装即可。

支持：

1. Windows ，运行 webui-user.bat
2. Linux & Mac，运行 webui.sh

依赖的文件将自动被下载。

Stable Diffusion 的基本功能如下：

1. 根据提示词（咒语），生成图片，可任意组合。
2. 根据提供的图像和提示词，生成相似的图像。
3. 图像局部微调，新元素加入。
4. 支持任务训练，拥有自己的虚拟老婆不是梦。
5. 支持非常多的扩展。
6. 海量模型。

其他的推荐

其实，对于计算机绘画来说，一个 stable-diffusion-webui 就够了。想要用的好，还需要更多资源加持。

一、海量模型，免费下载。

https://civitai.com/ 不需要注册，即可从 C 站下载各种风格的大模型。比如，绘制汉服小姐姐，只需要下载一个 checkpoint 模型即可。

https://huggingface.co/ 当然，机器学习届的github，也可以获取更多的模型。

常用的模型有：Chilloutmix、Counterfeit、YesMix、RealDosMix等。

二、生成的提示词

想要获得更好的图像，提示词是最关键的。

https://stablediffusionweb.com/prompts 在sd的官网，可以看到大量的类似的提示词。你可以找到自己喜欢的进行微调。

https://tag.redsex.cc/ 对英文不好的人说，绘制人物模型的一些关键词。当然有R18的限制性词汇，解锁之后可以无线生成 S 图，不需要访问什么网站暴露身份了。

https://civitai.com/ 同样是 C 站，大多数人在分享图片的时候，把提示词也分享了，你也可从这里找找看。

三、绘图工作流

webui的界面，刷新后内容就不见了。如果你想要保存自己的工作流，可以尝试 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI。

加入你用过blender等软件，使用 ComfyUI 的体验将是非常丝滑的。

四、NovelAI

另外，不得不提的是 NovelAI。其实它也是基于 SD 进行开发的，不过生成的二次元图片比较精美，所以已经成为了独立的软件。

不过，webui的内容更全，模型更多，很多二次元模型效果也非常棒。

AI聊天

ChatGPT 引爆了人工智能领域。但其实，绘图领域的 SD 发展更早，而且走的是开源路线。

现在，也有更多的 GTP 开源模型被放出来了。我们完全可以在本地搭建一套。

就比如上次分享的 llama.cpp。

对于一个说中文来的人来说，这个它明显不够啊。于是就有了下面这两个。

ChatGLM-6B

ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个开源的对话机器人。这个模型虽然不大，但也是与ChatGPT类似，做了针对对话的调优，使用体验很好。

https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。当然，如果你是 Macbook m1 pro的话，这个也是能够快速跑起来的。

Chinese-LLaMA-Alpaca

上次分享的llama不是只支持英文吗？这里，有一个支持中文的。这一起都是基于 Meta 的 LLama模型演变出来的。可以说 Meta 公司在人工智能开源领域也付出了很多。

https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

显然，中文模型相对于英文模型，也很小。但回答常识性的问题，已经耍你家里那什么小度小爱小E，千八百条街了。

作者简介：小姐姐味道  (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。

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