向上提升案 所有影片在此
0706-教師教學自學AI工具篇(12)
0707-自架本地端GPT大語言模型聊天室-可挑模型無限使用的ChatGPT(限成年觀看)
0707-最簡單的小白自架本地端生圖工具 Stability Martix (含Stable Diffusion) Pinokio整合套件 (含FaceFusion換臉 )等工具說明(限成年觀看)
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0706-教師教學自學AI工具篇(12)
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花蓮教網中心文盛下年度辦理研習一覽表
※※※需要時數教師一律在全國教師網報名※※※
實體課程部分所開設之meet會議室僅提供旁聽,無法兼顧諮詢服務
部分課程錄影依講師意願於剪輯之後才會釋出
歡迎關注S4A臉書每月“科技教育聊聊天”頻道聊聊科技教育天下事
教育處公告請參考:https://news.hlc.edu.tw/modules/news/index.php?page=department&id=109128
===向上提升A跨領域大師系列─適用所有人===
4377546-打造個人教學百寶箱─LoiloNote與AI(線上) 113年9月7日(六)上午9:00至下午16:00-南投洪旭亮校長
線上課程:https://meet.google.com/fkv-mipb-hpk
4377552-生成式AI在校園與語文領域的應用 113年8月8日(四)上午9:00至下午16:00-台中黃泓諺老師
(實體課程:智慧教育中心)https://meet.google.com/bdj-kjkg-rgu
(僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4377559-教師教學成長經驗、科技與AI融入分享(線上) 113年8月12日(一)上午9:00至下午16:00-新竹陳乃誠老師
線上課程:https://meet.google.com/boy-chou-cwd
4377566-教學備課AI工具、打造專家機器人(線上) 113年8月17日(六)上午9:00至下午16:00-AIGC社團曾慶良主任
線上課程:https://meet.google.com/yuz-vvzb-yqd
4377569-AIGC生圖技巧與Line貼圖上架(線上) 113年8月24日(六)上午9:00至下午16:00-AIGC社團蘇素雲院長
線上課程:https://meet.google.com/acv-gwch-kev
===向上提升B校園行政系列─適用校園領導人與行政、團隊領導者或有興趣民眾===
4377592-校園科技素養─行政與教學的科技思考工具與AIGC-113年10月6日(日)上午09:00-12:00-鳳仁國小曾淑珍校長
(實體課程:智慧教育中心)https://meet.google.com/xsh-gthf-ydb
(僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4377603-校園科技素養─行政與教學的科技工具與AIGC-113年9月25日(三)下午13:30-16:30-銅蘭國小朱柏寰校長
(實體課程:智慧教育中心)https://meet.google.com/xcb-pdkp-yxh
(僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4377604-校園科技素養─行政與教學的科技工具與AIGC-113年10月9日(三)下午13:30-16:3-水源國小許壽亮校長
(實體課程:智慧教育中心)https://meet.google.com/tpr-nnob-vux
(僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4377605-校園科技素養─行政與教學的科技工具與AIGC113年7月31日(三)下午13:30-16:30-豐裡國小黃致翔主任
(實體課程:智慧教育中心)https://meet.google.com/fxn-zofj-hvg
(僅供旁聽,不提供問題諮詢)
===向上提升B校園教學系列─適用校園各領域教師或有興趣民眾===
4377606-教師的AI科技素養─英語文學習與AIGC的課堂應用-113年7月30日(二)上午09:00-12:00-蘇妍老師、陳姿茵老師
(實體課程:智慧教育中心)本場次不提供meet及錄影
4377610-教師的AI科技素養─數學領域教學AIGC的課堂應用-113年7月29日(一)上午09:00-12:00-陳俊瑜老師、連安青主任
(實體課程:智慧教育中心)本場次不提供meet及錄影
4377613-教師的AI科技素養─教學實務的科技工具與AIGC與現場應用-113年10月23日(三)下午13:30-16:30玉里國小張瑋翔老師
(實體課程:智慧教育中心)https://meet.google.com/xtd-bcvh-avc
(僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4377616-教師的AI科技素養─校園教學行政AIGC 平台運用-113年7月29日(一)下午13:30-16:30-王晨、陳姿茵老師、游可如校長
(實體課程:智慧教育中心)本場次不提供meet及錄影
===向上提升C學習與教育系列─適用所有人===
4377621學霸學習記憶-學習與圖像故事記憶-工具:心智圖、AI、Canva-113年7月13日(六)-上午9:00至下午16:00-邱文盛
(實體課程:花蓮縣稻香國小電腦教室) https://meet.google.com/rdg-pmiy-pip (僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4377631終身學習成長-超速學習與自主成長策略-工具:心智圖、AI、Canva-113年7月14日(日)上午9:00至下午16:00-邱文盛
(實體課程:花蓮縣稻香國小電腦教室) https://meet.google.com/yse-crsb-aek (僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4377635教學與教育推動-打動人心的演講與行銷傳播-工具:心智圖、AI、Canva、剪輯-113年8月10日(六)上午9:00至下午16:00-邱文盛
(實體課程:花蓮縣稻香國小電腦教室) https://meet.google.com/soo-ragr-hyd (僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4377640規劃策略與問題解決-行動與解決問題的系統性策略思考工具:心智圖、AI、Canva-113年8月11日(日)上午9:00至下午16:00-邱文盛
(實體課程:花蓮縣稻香國小電腦教室) https://meet.google.com/dmr-enfy-ztb (僅供旁聽,不提供問題諮詢)
===各領域融入AI系列─適用所有人===
4424779-AIGC學生端生成式AI自學與運用6hr、7/6(六)09:00-16:00-邱文盛
(實體課程:花蓮縣智慧教育中心) https://meet.google.com/ker-aekz-dnd (僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4424784-AIGC小白基礎班-自架本地GPT與SD無限生圖3hr、7/7(日)09:00-12:00-邱文盛
(因設備需求,僅提供線上課程) https://meet.google.com/nsz-cwej-hjt
44247836-AIGC教師端生成式AI校園應用6hr、7/20(六)09:00-16:00-邱文盛
(實體課程:花蓮縣智慧教育中心) https://meet.google.com/zmx-tbos-ggr
(僅供旁聽,不提供問題諮詢)
4424788-AIGC時代影片剪輯與校園行銷6hr、7/21(日)09:00-16:00-邱文盛
(實體課程:花蓮縣智慧教育中心) https://meet.google.com/sbd-vtpf-irw
(僅供旁聽,不提供問題諮詢)
===校長速成班請洽蔡明貴校長7/22-7/23===
要使用LLM大模型的分類與特色,幾個比較著名的LLM分述如下:
對於學習較困難的學生,一般老師會降低期待,但是希望他們走在老師希望的軌道上,但是因為“道”不對,所以孩子總是沒辦法達到你已經降低的標準,大錯特錯;
每個人來到世上都有自己的責任,找到自己的道在這裡發揮最大的光與熱才是人生的目標,老師其實很辛苦,要張大眼睛幫孩子找到那條屬於自己的道,甚至是訓練孩子自己找道的能力,這其實對沒受過訓沒開悟的老師是很大的挑戰,找錯道,會讓孩子一生都辛苦。
如果你的學生都找到自己的道,在此前題之下,建議你使用心智圖人生目標規劃法,帶著孩子向已知的天命前進,豐富自己生命的體驗,在自己的道上發光發熱,依據系統拆解後的心智圖,以及排列好年齡階段的演算法,做出規劃並督促自己砥礪前行,最終才能成就孩子自己。
既然目標是自己的,也就找出了自己前進的動機,這是一切學習之母,然後再教會他們自我成長的方法,激勵自己的方法...等。
套一句世俗的話,死馬當活馬醫;如果你要天生是畫家的孩子去走一般升學孩子的道,那就是死馬,必死無疑,但若是向他的天生優勢前進,走他的道,必然如魚得水,而且這完全符合比馬龍效應。
老師是孩子人生的mentor,不是教書匠
褻瀆自己神聖工作的老師,好好反省!
通常S生圖先不要放大,先生多數草圖,合用的草圖鎖定種子再來做放大與細緻化
放大時,迭代步數這邊開啟HiresFix修圖選項,項目內透過升頻演算法(Upscaler)將圖像放大,裡面有演算法的選項,仿真照片類型建議選擇ESRGAN_4x,如果是漫畫、插畫類型則建議選擇R-ESRGAN-4x+-Anime6B,Hires steps表示放大圖片的運算步數,數值越大產生的圖像品質越好,但需要花更多時間,一般建議設定15~20之間的數值(總步數約45-50)。
Denoising strength為降噪強度,可以理解為放大過程重新繪製的幅度,數值越大就是給系統越大的空間去調整圖像內容,建議設定0.25~0.35之間的數值避免圖像崩壞,品質未達期望可嘗試提升到0.5~0.7,通常在0.5時會造成很顯著的顏色光影改變,0.75時連結構跟人物姿態都會有很明顯的變動。
Hires. fix記憶體使用量,1920 x 1080解析大約需要8GB左右顯示記憶體,而3840 x 2160需要14~16GB顯示記憶體,不符合需求可用 Tiled VAE教學中提供替代解決方法。
另外在模型的選擇上,如果需要高解析的模型,SDXL 的型號更擅長創建更高的分辨率。
也可以生完圖之後,再用img2img extra 選項進行放大。
工作流中文化:
一般使用:
底稿中加入管理目錄:git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
參考網站:
https://www.techbang.com/posts/111715-stable-diffusion-hires-fix
https://medium.com/rendernet/using-hires-fix-to-upscale-your-stable-diffusion-images-8d8e2826593e
今年 Canva Create 的重點是 Work Redesigned
原文參考:https://today.line.me/tw/v2/article/Vx7pB6g
至GitHub 專案網址:https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile?tab=readme-ov-file
選擇下方想要使用的模型檔案直接下載
將副檔名改成.exe 即可直接啟動
模型會視你的設備狀況,設備不足以啟動會告失敗
手機版可安裝此APP 測試
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.DGDev91.LLMPortable&hl=en_IE
摸索了一陣子 自己架設AI生圖無限使用的方法
發現目前最好用簡便的是這個 Stability Matrix
?為何要自己架設呢,不是有一堆網站很便利嗎?
點數有限、限制很多啊,例如圖的尺寸、內容等,不同的需求還要用不同的網站平台,如果每個都去付費,不常用也不划算。
(分期付款解決方案)
要玩自己架站生圖有幾個條件:
VRAM容量大的顯卡+高速的網路+大容量SSD
因為大模型真的都很大,更大或批次的圖需要更大的VRAM
同樣的需求還能順便玩LLM大模型把GPT架在家
(一次付清解決方案)
Stability Matrix 是目前我測過最簡單的解決方案了
各種UI介面套件可適用各廠牌不同顯卡
讓生圖不再是只有N卡的天下(雖然我還沒測過,可以本文後方的說明)
投資一下自己練練功,買個顯卡一起來玩GAI/AIGC吧
最近也在研究自架LLM,GPTs也會是AI 時代的顯學
(下午要來裝網路了,真開心!)
不過這些內容不適合心智未成熟的小孩
大家要注意...尤其是要用在教學上的還是用網站平台比較好
18以下還是要透明跟監管比較確實一點
但這兩樣的確可以顛覆很多產業!!!
練好功當顧問也不錯,各種行業都用得上
Stability Matrix 是一個多平台的套件管理器,專為 Stable Diffusion 設計。它提供了一個一鍵安裝和更新 Stable Diffusion Web UI 套件的解決方案。這個工具支援多種 Stable Diffusion 的 Web UI 版本,包括 Automatic 1111, SD Web UI-UX, 和 SD.Next 等。
這個工具大幅降低了使用 Stable Diffusion 的門檻,使得用戶能夠更容易地享受到 AI 圖像生成的樂趣。
好心提醒:沒有RTX獨顯6G/8G以上,且本機記憶體低於16G者,儘量不要輕易嘗試自架本機生圖,以免吐血
個人感覺:這應該是最簡單的 Stable Diffusion 安裝方式,這是一個整合的下載程式,內含SD的界面和模型庫的管理,還有各種進階的使用方式,下載安裝即可,還可以選用攜帶型方式安裝在資料夾內,之後可以帶著走,如果安裝中途卡住或失敗可以使用 power shell :pip cache purge 清理一下再重裝一次。所以可以去網路好的地方下載,裝在外接SSD攜帶使用。
安裝錯誤或不可預期問題發生時
先清除所有下載,開啟power shell 使用 pip cache purge 清除後重新再安裝
我個人在學習時跨速提升的筆記法
24.04聽說核心大改還支援10年
相關問題:
如果你的電腦只出現桌面其餘甚麼都沒有,那應該是預設了雙螢幕,你的螢幕出現第二螢幕,所以在空白處按右鍵選視窗內容設定改回鏡像設置即可,這問題會發生在N5095這種特殊的小主機,內建液晶螢幕排線接口被設為預設的關係
大模型
7B4.92G dolphin-2.9-llama3-8b-q4_K_M.gguf GPU加速全開,記憶體用盡16G,GPU80%,CPU75%,可用但速度緩慢
7B8.54G Llama3-8B-Chinese-Chat-q8-v2.gguf GPU加速全開無法載入,開16,記憶體用盡16G,RAM13.8G VRAM近日2G,GPU90%,CPU80%,可用但速度極為緩慢,GPU加速若是開至24,載入就會非常的久,問答時CPU記憶體全爆,等很久不見答案,風扇狂轉極度LAG然後幾分鐘後當機;GPU加速設為0,CPU90%GPU70%,RAM全滿 VRAM1G2G左右跳動,但是反而反應會比上面好很多,所以若是VRAM不足時,反而全部Off-Load稍微順暢
7B8.54G Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1-Q8_0.gguf 跟上面幾乎是一樣,不過感覺比較稍稍順暢些
7B6.6G Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1-Q6_K.gguf GPU加速設0,RAM占滿,VRAM用一點點,使用時僅CPU90%運作GPU似乎沒在運作,但速度可以接受,GPU加速設16,RAM到12G,VRAM全滿,CPU60%GPU90%運作,速度稍慢
13B5.66G Taiwan-LLaMa-13b-1.0.Q3_K_S.gguf GPU加速16,RAM占12G,VRAM全滿,使用時僅CPU80%運作GPU70%運作,但速度極為緩慢,GPU加速設16,RAM到12G,VRAM全滿,CPU60%GPU90%運作,速度稍慢,GPU加速off-load0,情況類似但回答雞同鴨講
7B4.69G Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1-Q4_K_S.gguf GPU加速0,跑起來順暢,加速16反而變慢
從以上測試看起來,這台電腦的效能大約僅能夠跑得動7B資料量Q6版本模型已是極限,VRAM若是不足,則要調降GPU加速的比率,讓CPU和GPU兩邊使用率差不多的話,可以達到較好的效能。用Q4版本免GPU加速則是順暢許多。
但是如果用內顯,會因為內顯很弱拖慢整體效能,或是VRAM 很低的低階顯卡,還不如全部 off load 直接用CPU 和記憶體來跑還比較快。
使用Jan容器測試
llama3 8BQ4 版本或是Qwn 7BQ4,加速器有選項可選應該是有可能支援各獨顯,但這台內顯所以選項不給選,全使用CPU跑,過程尚堪順暢可用
使用GPT4ALL容器測試
8B4.3G llama 3 TAIDE Q4版本,可以選支援的獨顯或GPU選項有可能支援各獨顯,CPU還能選使用多少執行序,過程順暢可用,每秒約5字
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7B8.54G llama3 TAIDE 7BQ8 版本,GPU Off-load0,完全使用CPU運作,RAM吃滿15.2G,GPU沒動作VRAM沒加載,反應速度尚稱順暢可執行,看來若無獨顯只要CPU多核速度快也是多少可以玩大模型;GPU調加速到20,RAM吃滿15.6G,VRAM用滿5.8G,CPU60%GPU25%,速度比剛剛稍微快些調到204就會顯示超過VRAM。
13B5.66G taiwan LLM Q3_ks 版本, GPU Off-load0,完全使用CPU運作,RAM吃滿14.7G,GPU動一下就沒再動過VRAM沒加載,反應速度慢約每秒2-3字;GPU調加速到20,RAM吃滿13.2G,VRAM用滿5.6G,CPU60%GPU98%,速度比剛剛稍微快些,Q5 GPU off-load15 VRAM5.7G RAM15.4G CPU70% GPU80% 約每秒1字,極限大約是這樣,電腦數度Lag,還是在Q3就好
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