Krita 人工智能广播

Krita 人工智能广播
Krita AI Diffusion

原始链接: https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion

（点击观看视频）展示了修改姿势矢量图层以控制角色姿势。当您将鼠标悬停在图层标签上时，会出现一个弹出窗口，显示一些基于 SMPL 格式（骨骼运动参数日志）标准化矢量的示例姿势。姿态矢量参数范围为 [0..1]，其中较大的值对应于更极端的运动模式。目前，下载部分的演示数据集中内置了 12 个类别。一些示例视频也演示了该层的运行情况。请注意，目前在开发模式下，由于计算资源限制，此处仅提供有限的一组预定义示例用于演示目的。这里只显示前两个最常见的头部姿势（标签：`head_tilt` / `head_nod`）/躯干扭转（标签：`torso_twist`）。所以可能还有改进的空间。

根据 https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion#preventions 支持 MacBook Pro M1。最初的公告推文也提到了英特尔和 macOS。但是，您上面链接的问题表明，由于“ccm”包（用于构建应用程序包）而导致二进制包构建被破坏，无法在打包过程中创建必要的dylib。目前的计划是用“macosbuild”替换“ccm”，但是，开发人员在线程中指出，这需要将 SD 库的 C++ 绑定移植到 Swift，他承认这不会很快发生，至少基于此最近在他的 twitter feed 上进行了讨论，他指出构建带有 SD 的 ARM 硅胶芯片需要大量内存，这表明插件本身的集成可能需要在 ARM/x64 汇编器中本地重做，以避免浪费太多 RAM 通过 Rosetta 在翻译模式下运行插件。这听起来像是一项相当复杂的任务，Mac 的自述文件部分或我能找到的其他任何地方都没有提及。然而，考虑到他的最后一次发布是在近 11 个月前，并且从围绕该存储库和他的 Twitter 的乏善可陈的开发活动来看（同样，最后一次未转发的帖子是在 10 月 4 日），我不会屏住呼吸。此外，如果它使用 SD 原生运行，则需要整个扩散器库作为依赖项，并且可能还需要用户在 x64 Swift 中自行编译扩散器模型，而不是依赖预编译的二进制文件与插件的任何平台一起使用运行（类似于基于 CPU 的实例的 Cloud Runner）。这可能比直接编译扩散器模型更难维护。但是，使用 Cloud Renderer 在 Mac 上运行它仍然可能是可行的，您仍然可以以编译的形式部署模型，而无需在那里运行和优化它们，尽管根据模型的托管位置，您仍然需要配置 GPU 容量为此，或以其他方式依赖免费层实例使用限制和/或在其他地方运行作业并将结果传递到 Mac。顺便说一句，在 Mac 上运行 Krita 本身在技术上可以通过交叉编译它来完成

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