يشغّل نموذج انتشار مبنيًا على Stable Diffusion داخل متصفحك لإعادة رسم الصور بأسلوب الأنمي والألوان المائية والرسم الزيتي وغيرها. أكثر مرونة من «أنماط الرسم التوضيحي واللوحات»، مع إمكانية التحكم بالوصف (prompt). لا تغادر الصور جهازك أبدًا.
تُحمِّل هذه الأداة نموذج ذكاء اصطناعي (نحو 2100 MB) في التشغيل الأول. وبسبب القيود الحالية على عرض النطاق من جهة الخادم، قد يستغرق التحميل نحو 10 دقائق، وفي المرات التالية تُستخدم النسخة المخزنة في متصفحك. يلزم WebGPU.
توجد أداتان لتحويل الصور إلى رسوم توضيحية. اختر حسب جهازك وما تريده. نقترح تجربة الأداة الخفيفة أولًا، والانتقال إلى نموذج الانتشار إذا أردت المزيد.
| المعيار | أنماط الرسم التوضيحي واللوحات | رسم توضيحي بالذكاء الاصطناعي (الانتشار)هذه الصفحة |
|---|---|---|
| الطريقة | شبكات GAN خفيفة (AnimeGANv2 / fast-neural-style) تغيّر الأسلوب البصري فقط | نموذج انتشار (LCM Dreamshaper v7) يعيد رسم الصورة وفق وصف (prompt) |
| المتطلبات | تعمل دون WebGPU، بما في ذلك الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة القديمة | يتطلب WebGPU، و4GB أو أكثر من ذاكرة GPU (الذاكرة المشتركة في وحدات GPU المدمجة) |
| التحميل الأول | نحو 8MB لكل نمط، ونحو 50MB للأنماط السبعة كلها | نحو 2.1GB. يستغرق حاليًا نحو 10 دقائق بسبب عرض النطاق في خادمنا |
| الوقت لكل صورة | أقل من ثانية مع WebGPU، وبضع ثوانٍ على CPU | 20–40 ثانية على GPU مدمج، وبضع ثوانٍ على GPU منفصل |
| التحكم في الأسلوب | اختيار من 7 أنماط ثابتة | 5 إعدادات جاهزة إضافةً إلى أوصاف حرة بالإنجليزية |
| النتيجة | يبقى التكوين والتعابير وملامح الوجه كما هي، ونادرًا ما تفشل | نتائج أغنى أقرب إلى اللوحات، وكلما زادت القوة ابتعدت عن الوجه الأصلي |
| الأنسب لـ | الصور الرمزية السريعة، أو الأجهزة ذات المواصفات المتواضعة | أجهزة الكمبيوتر المخصصة للألعاب أو أجهزة Mac بمعالج Apple Silicon، ولمن يريد تحكمًا دقيقًا في الأسلوب |
أفلت صورة واحدة. يُستخدم المربع الأوسط (512×512)، لذا تعطي الصور التي يتوسطها الوجه أفضل النتائج.
اختر أنمي أو ألوانًا مائية أو رسمًا زيتيًا أو قصصًا مصورة أو فن البكسل، أو اكتب وصفك الخاص (prompt) بالإنجليزية. القوة الأعلى تعطي نمطًا أوضح، والأقل تحافظ على المزيد من الوجه الأصلي.
يُولَّد العدد المطلوب من الصور جنبًا إلى جنب. احفظ ما يعجبك؛ وإعادة التنفيذ بالإعدادات نفسها تعطي نتائج مختلفة.
يعمل LCM Dreamshaper v7 (برخصة MIT) المحوَّل إلى ONNX بدقة fp16 على onnxruntime-web مع WebGPU. تُرمَّز الصورة إلى فضاء كامن، ويُضاف إليها تشويش، ثم يعيد النموذج رسمها في 4 خطوات وفق الوصف (img2img). «القوة» هي مقدار التشويش، ونحو 0.5 يغيّر الأسلوب مع إبقاء الشخص قابلًا للتعرف عليه.
يبلغ حجم النماذج 2.1 GB إجمالًا، لذا يستغرق التحميل الأول بعض الوقت. وبسبب عرض النطاق الحالي من جهة الخادم قد يستغرق نحو 10 دقائق، وسيتحسن ذلك بعد نقل البنية التحتية. وفي المرات التالية تُستخدم النسخة المخزنة في متصفحك. يتطلب WebGPU ونحو 4 GB من ذاكرة GPU (ذاكرة مشتركة في وحدات GPU المدمجة)، وتستغرق كل صورة 20–40 ثانية على GPU مدمج أو بضع ثوانٍ على GPU منفصل.
لا. تُحمَّل النماذج إلى متصفحك ويجري التوليد على GPU جهازك. تُرسل إلى خادم هذا الموقع إحصاءات المعالجة المستخدمة لإصلاح الأخطاء (مواصفات الجهاز وأنواع الأخطاء وما شابه، وليس الصورة نفسها أو اسم ملفها أو الوصف أبدًا). يمكنك إيقاف ذلك بالمفتاح الموجود تحت «ساعدنا على تحسين الخدمة» أسفل الصفحة.
يبلغ عرض النطاق من جهة الخادم حاليًا نحو 4–5 MB/s كحد أقصى، لذا يستغرق تحميل 2.1 GB نحو 10 دقائق. ترقية عرض النطاق مخطط لها. يحدث التحميل مرة واحدة، وفي المرات التالية تُستخدم النسخة المخزنة.
في img2img بالانتشار، تبتعد النتيجة عن الصورة أكثر كلما ارتفعت القوة. اخفضها إلى 0.4–0.5 للحفاظ على الشبه. وإذا تشوهت تفاصيل الوجه، فشغّل «ترميم الوجوه» على النتيجة.
تستخدم تلك الأداة شبكات GAN خفيفة تحافظ على التكوين ولا تغيّر إلا أسلوب الرسم (ثوانٍ، ونماذج بحجم 8 MB). أما هذه فتعيد رسم الصورة بنموذج انتشار، لذا هي أكثر مرونة وتعتمد على الوصف، لكن النموذج كبير ويتطلب WebGPU.
إذا فشل تحويل ما، فإن إرسال ظروف الفشل إلينا يساعدنا على تحديد السبب. فمعرفة الأجهزة والصيغ التي يكثر فيها الفشل، والمدة التي تستغرقها المعالجة، تتيح لنا مراجعة الصيغ المدعومة وإصلاح الأخطاء المسبّبة لذلك. إن لم يكن لديك مانع، فإن إبقاء هذا الخيار مفعّلًا يساعدنا كثيرًا.
تذهب البيانات إلى خادم هذا الموقع فقط، ولا تذهب أبدًا إلى خدمة تابعة لجهة خارجية.
للاطلاع على القائمة الكاملة، بما في ذلك التفاصيل التي ترسلها كل أداة، راجع «إحصاءات المعالجة» في سياسة الخصوصية.