Windows 10X で当初計画されていた機能は現在廃止されていますが、Windows 11 には含まれています。画面ごとに異なる壁紙を使用して仮想デスクトップをカスタマイズできるようになります。
さまざまな壁紙を使用して仮想デスクトップを完全にカスタマイズするには、この簡単なステップバイステップ ガイドに従ってください。
Get-AppXPackage -名前 Microsoft.Windows.Cortana | Foreach {Add-AppxPackage -DisableDevelopmentMode -Register "$($_.InstallLocation)AppXManifest.xml"}
ネットストップ ネットストップビット
ネットスタートwuauserv ネットスタートビットフォルダーは既にフラッシュされているため、コンピューターを再起動してWindowsUpdateを開くとすぐにフォルダーが新しく作成されます。
nslookupxyz.com サーバー:dns.company.com アドレス:192.168.1.38 C:> ping xyz.com ping要求でホストxyz.comが見つかりませんでした。 名前を確認して、もう一度やり直してください。PING を使用すると、ドメインが IP アドレスに変換され、データがその IP アドレスに送信されます。 したがって、応答が返された場合は、データが問題なくそのドメインに送受信されていることを意味します。 ただし、DNS が Web サイトの IP アドレスを解決できない場合、または PC が DNS ルックアップを試行しない場合は、「ホストが見つかりませんでした」などの同様のエラー メッセージが表示されます。 この問題を解決するには、役立つ可能性のあるオプションをいくつか紹介します。
「指定された識別子は正しい形式ではありません。 識別子を正しい形式で入力します。MBRディスクの場合はXNUMX進形式で、GPTディスクの場合はGUIDとして入力します。」
今日の IT の世界では、典型的な日常の操作やゲームにコンピューターが必要な場合、主に 3 つの方法があります。 独自のハードウェアとオペレーティング システムを搭載した Apple コンピュータ、または Windows または Linux オペレーティング システムを搭載した一般的なマシン。
各システムには長所と短所の両方があり、ユーザーによっては適切なシステムを選択するのが難しい場合があります。 ハードウェアの違いから特定のソフトウェアやオペレーティング システムに至るまで、各システムは異なる種類の作業を目的としています。この記事では、それぞれについて詳しく説明し、適切なシステムを選択するのに役立ちます。
Apple は、iMac デスクトップ コンピュータから、よりプロフェッショナルな MAC スタジオやパワー MAC、タブレットに至るまで、独自のデバイスの独自のエコシステムを構築することに成功しました。iPad と iPhone は、これらすべてのデバイスを XNUMX つに接続する Apple 独自のオペレーティング システムを搭載しています。大規模なシステム。 したがって、本当に単一のエコシステムが必要な場合、これは大きな利点となります。
側面のエコシステム、MAC コンピュータ システムは素晴らしく、コーディング、デザイン、ビデオ作業、サウンド編集に最適だと主張する人もいます。 MAC M2 チップはこれらすべてのタスクに対して最適化されており、特別に調整されたオペレーティング システムはおまけにすぎません。 logic pro や Final Cut などの特定の Apple 製ソフトウェアも、MAC システムを最上位に位置づけるのに大いに役立ちます。
ここまで読んで、これが私のためのコンピューターで、何でもできるのだと思うかもしれません。 残念ながら真実はそうではありません。 MAC システムで最初に難しいこと、そしてプロの作業環境以外で MAC システムがあまり採用されない大きな理由は、ゲームがないことです。 あなたがゲーマーであるか、ゲームに MAC を使用する予定がある場合は、残念なお知らせがあります。 XNUMX 番目の大きな欠点は、MAC システムは PC システムよりも高価になる傾向があることです。確かにコンポーネントの品質は高くなっていますが、ブランディングにも費用を支払うのでご安心ください。
本格的な仕事や優れた技術サポートのためのワークステーションとして MAC を入手してください。普通の家庭用コンピュータが必要な場合は、読み続けてください。
自分でコンピューターを組み立て、ハードウェアを微調整してモンスターを作ることほど気分の良いものはありません。嫌いな人は嫌いですが、Windows は市場で最高の万能オペレーティング システムです。 最も多様なハードウェアと最も多様なソフトウェアをサポートしています。
本格的なゲームやストリーミングに最適なプラットフォーム Windows マシンはマルチメディアの有力企業としての地位を確立しました。 しかし、この種のコンピュータは、プロ仕様のマシンであることに異質ではありません。Apple や Linux マシンで実行できることはすべて Windows 内で実行できます。確かに、いくつかの作業では追加の手順が必要になったり、若干遅くなる場合がありますが、最終的には、何でもできるのが Windows マシンの最大の強みです。
もちろん、どのシステムにも欠陥はあり、Windows もその影響を受けないわけではありません。 最も大きなものの XNUMX つは、古いソフトウェアとハードウェアのレガシー サポートを維持しながら、これまでに作成されたすべてのハードウェアとすべてのソフトウェアのオペレーティング システムであることです。基本的に、その最大の強みは同時に、場合によっては安定性の問題につながる最大の弱点でもあります。 また、あらゆる種類のハードウェアを配置できることでも、同じ安定性の問題が発生する可能性があります。 他のシステムよりも実行が少し遅いことや、余分なステップがあることも弱点とみなされる可能性があります。
まず、おそらく一部の人にとって、Linux オペレーティング システムの最大の利点はその価格であり、完全に無料であることです。 その他の利点には、OS 自体に含まれる優れたサーバーとネットワーク、大量のカスタマイズ、比類のない安定性が含まれます。 OS ターミナル内でスクリプトを作成できることも優れており、コーディングは他のマシンよりもはるかに合理化され、使いやすくなります。
Linux の強みは、システム層であっても何でも変更できることです。他のオペレーティング システムでは OS 自体の基本機能を変更できませんが、Linux ではこれが可能です。 また、USB スティックから起動して、ローカル ハード ドライブにインストールされているのと同じエクスペリエンスを得ることができる、完全に使用できる唯一のオペレーティング システムでもあります。 前述した他の OS の中で、Linux は群を抜いて軽量であり、XNUMX つの OS の中でメモリ使用量が最小です。
Linux マシンの悪い面は、学習曲線が急であることです。前述の XNUMX つのオペレーティング システムの中で、Linux は学習が最も難しく、使いこなすのが最も難しいのでご安心ください。 オペレーティング システムの可能性を最大限に活用するには、オペレーティング システムのハードウェアとコンピューターの動作方法を理解する必要があります。 その他の理由として、Windows ややや混乱を招くディストリビューション モデルに比べてハードウェア サポートがそれほど広くないことが挙げられます。
Linux バージョンはさまざまなディストリビューション パッケージの形で提供されており、初めてのユーザーの多くはどれを選択すればよいか戸惑うことに直面するでしょう。 また、パッケージ システムを介してドライバーとソフトウェアをインストールすることも面倒な作業になる可能性があり、ドライバーの一部のバージョンが新しいバージョンの Linux ディストリビューションでは動作しないことがよくあります。
コンピューターテクノロジーに精通している場合、OS 自体を大幅にカスタマイズしたい場合、または Linux ソフトウェアのほぼ全体がオープンソースであるため OS とソフトウェアにお金をかけたくない場合は、Linux マシンを入手してください。
Stable Diffusion は Stability AI によって開発された機械学習モデルで、自然言語の記述からデジタル画像を生成します。 このモデルは、テキスト プロンプトによってガイドされる画像から画像への変換の生成や画像のアップスケーリングなど、さまざまなタスクに使用できます。
DALL-E のような競合モデルとは異なり、Stable Diffusion はオープン ソースであり、生成される画像を人為的に制限しません。 安定した拡散は、LAION-Aesthetics V2 データ セットのサブセットでトレーニングされました。 適度な GPU を搭載したほとんどの消費者向けハードウェアで実行でき、 PC World 「あなたの PC の次のキラー アプリ」として。
Stable Diffusion はクラウドではなくローカルで実行されるため、生成できる画像の数に制限はありませんが、使用するには PC 環境を設定する必要があります。これは実際にはアプリケーションではなく、Python を使用してイメージを生成するコマンド ライン テキスト ベースの記述子であるため、インストールも GUI も必要ありません。
このガイドでは、Stable Diffusion をローカル PC にインストールして実行する方法を紹介し、自分でクールなイメージの作成を開始できるようにします。
間違いなく、Stable Diffusion はポテト PC では実行されません。AI によって生成された画像の力を利用するには、次のものが必要です。
このチュートリアルでは、Windows PC での Stable Diffusion のインストールと実行について説明します。 ここに示す手順は、どのオペレーティング システムでもインストールを実行できるように示されていますが、正確な手順は Windows OS 向けです。
まず、GIT をインストールします。 これは、インターネットからリポジトリを簡単に維持およびインストールできるツールです。 インストールするには、次の場所に移動します。 https://git-scm.com/ ダウンロードをクリックします。 お使いのオペレーティング システムのバージョンの手順に従ってください。 開発者であれば GIT に精通しており、すでにインストールされている場合は、この手順を省略できます。
GIT をローカルにインストールする際に重要なことの 3 つは、コマンド ライン経由で使用することを選択することです (「コマンド ラインおよびサードパーティ ソフトウェアからの Git」という XNUMX 番目のオプション)。
GIT をインストールしたら、次に Miniconda3 を使用して Python と必要なすべてのライブラリをインストールします。 次の場所からインストーラーを入手します。 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Miniconda3 は基本的に簡単なインストーラーであるため、さまざまな Web サイトやソースから大量のものを手動でインストールする必要はありません。すべてを処理するインストーラーに適切にパッケージ化されています。
前の XNUMX つの手順の後、Stable Diffusion を実際にインストールする準備が整いました。 に行く https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion#model-access 最新のライブラリをインストールします (この記事の執筆時点では、現在は stable-diffusion-v1-4-original で、右側の最後のライブラリです)。ライブラリのサイズはほぼ 5GB であるため、大量のダウンロードに備えてください。
安定した拡散の最新ライブラリをインストールしたら、それを最新バージョンに更新します。 GIT HUB から ZIP をダウンロードできます https://github.com/CompVis/stable-diffusion
ダウンロードしたら、Windows のスタート ボタンをクリックし、Miniconda3 と入力して [開く] をクリックします。 フォルダーを作成し、任意のドライブに好きな名前を付けます。 この例では、フォルダ AI_art の下のディスク C にすべてをインストールします。以下の手順に従いますが、代わりに独自の名前と宛先を使用してください。 コマンドを入力した後に Minicoda3 を閉じないでください!!!
cd c:/
mkdir AI_art
cd AI_art
ダウンロードした GitHub ファイルを新しいフォルダーに抽出し、Minicoda3 に戻って次のコマンドを入力します。
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1
プロセス全体が終了するまで待ちます。一部のファイルは大きく、時間がかかる場合があります。 プロセス全体が完了したら、ダウンロードしたチェックポイント ファイルを C:\AI_art\stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1 にコピーします。
ファイルをコピーしたら、その名前を model.ckpt に変更して完了です。
作成した環境は、実際に Stable Diffusion を使用して画像を作成するために必要です。 使用するたびに実行する必要があるため、Miniconda3 に移動し、その中に次のように入力します。
conda activate ldm
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
フォルダー内に入った後、パラメーターを使用してスクリプトを呼び出します。
python scripts/txt2img.py --prompt "TXT DESCRIPTION OF IMAGE THAT YOU WANT TO CREATE" --plms --n_iter 5 --n_samples 1
以上で、画像が作成され、C:\AI_art\stable-diffusion-main\outputs\txt2img-samples\samples に配置されます。