提示：零经验小白也可以搭建stable-diffusion-webui教程文章目录前言基本准备一、stable-diffusion-webui安装条件二、创建项目1.创建文件夹2.添加模型---没有模型也没有办法使用总结前言基本准备软件准备:编辑器:PyCharm或者VisualStudioCode提示：如果你的编辑器是PyCharm最好看一下版本因为老版本的貌似不支持python3.10，我的2019版的PyCharm不支持python3.10所以使用免费的VisualStudioCode编辑器环境管理软件:Anaconda下载git版本控制软件提示：基本工具某度都有安装教程提示：以下是本篇
文章目录（零）前言（0.1）我的相关文章索引（0.2）本篇内容阅读提示（一）绘图（1.1）模型（1.1.1）基础模型（Stable-diffusion模型）（1.1.2）人物模型（LoRA模型）（1.2）绘图方式（1.2.1）文生图（TexttoImage）（1.2.1.1）提示词/模板风格（Prompt/Styles）（1.2.1.2）采样（Sampling）（1.2.1.3）修复（RestoreorFix）（1.2.1.4）其它参数（1.2.1.5）插件：可选附加网络(LoRA插件)（Additionalnetworks）（1.2.1.6）插件：ControlNet（1.2.1.7）脚本（
清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型ChatGLM-6B，这是一个支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。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）。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。ChatGLM-6B是智谱AI在开源社区贡献的重要成果之一，也是清华大学在自然语言处
StableDiffusionWebui环境搭建，首先新建一个项目： 然后，选择镜像。注意点公开的，已近做好的这个镜像，superx创建，集成了miniconda3的镜像。然后选择添加数据源，一样，还是点公开，搜索sd_model_spuerx就可以找到了，还是由superx创建。 都选择好之后，选择创建项目。暂不上传代码。然后点击侧边栏代码按钮，然后可以看到运行代码，点他 之后选择主机，注意一定要选显存大一些的，按图来就行。这里还要注意，把19527端口开放了。 等待项目启动后，我们进入开发环境。这里注意，要记录一下公网映射的端口，经常会变，以后服务启动了，要从这个端口去访问。 接下来进入正
1、前言默认读者已成功部署chatGLM-6B,如果没有部署完毕，请参阅下列文章（同为笔者所写）https://blog.csdn.net/Asunazhang/article/details/130094252?spm=1001.2014.3001.55022、软件依赖打开cmd切换至虚拟环境，调用下列代码安装依赖。pipinstallrouge_chinesenltkjiebadatasets3、使用方法3.1下载数据集从https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1
文章目录（零）前言（一）提示词翻译（PromptTranslator）（1.1）尚需改进（零）前言本篇主要提到了WEBUI的提示词翻译插件，之前我说不喜欢联网的插件，而它是离线翻译。更多不断丰富的内容参考：🔗《继续Stable-DiffusionWEBUI方方面面研究(内容索引)》（一）提示词翻译（PromptTranslator）参考：https://github.com/ParisNeo/prompt_translator💡不用联网/离线翻译😄它采用的是谷歌语言模型，可以将多国语言（50多种）翻译成英文。之所以单独介绍，是因为它不需要联网去接入什么百度，申请API。PS：但第一次使用需要自
大家好，我是微学AI，今天教你们本地CPU环境部署清华大ChatGLM-6B模型，利用量化模型，每个人都能跑动大模型。ChatGLM-6B是一款出色的中英双语对话模型，拥有超过62亿个参数，可高效地处理日常对话场景。与GLM-130B模型相比，ChatGLM-6B在对话场景处理能力方面表现更加卓越。此外，在使用体验方面，ChatGLM-6B采用了模型量化技术和本地部署技术，为用户提供更加便利和灵活的使用方式。值得一提的是，该模型还能够在单张消费级显卡上顺畅运行，速度较快，是一款非常实用的对话模型。ChatGLM-6B是清华开发的中文对话大模型的小参数量版本，目前已经开源了，可以单卡部署在个人电
文章目录（零）前言（一）附加功能（图片处理）（1.1）处理对象（Source）（1.2）缩放（Scale）（1.2.1）缩放设置（1.2.2）缩放模型（Upscaler）（1.2.3）GFPGAN和CodeFormer（1.3）抠图（Removebackground）（零）前言本篇单独讲解了WEBUI内置的附加功能：图片缩放——主要是默认4x的放大图片；还有同一页的抠图插件。更多不断丰富的内容参考：🔗《继续Stable-DiffusionWEBUI方方面面研究(内容索引)》（一）附加功能（图片处理）附加功能就是在文生图，图生图以外，对图片的其它处理。在没有安装更多插件的时候，附加功能只有图片缩
1.背景大家好啊，我是小卷。最近ChatGPT不仅发布了GPT-4，而且解除封印可以联网了。不得不赞叹AI更新迭代的速度真快，都跟不上节奏了。但是大家也注意到了吧，随着ChatGPT的每次更新，OpenAI对其开放使用的限制也越来越大。之前国内网随便访问GPT3，现在动不动就封号所以，今天就来教大家部署国内清华大学开源的ChatGLM-6B。简单介绍下，ChatGLM是对话语言模型，对中文问答和对话进行了优化。当前训练模型有62亿参数，后续还会推出1300亿参数的大模型，期待国内的ChatGLM能越做越强大。ChatGLM的开源地址：THUDM/ChatGLM-6B废话不多说了，直接上效果，以
我在Hadoop集群中遇到一个问题。我有一个包含5个数据节点和一个边缘/网关节点的Hadoop集群。我的问题是我必须在每个节点(1个名称节点和5个数据节点)中启动历史服务器，以从hadoopwebUI获取任何提交作业的作业历史记录。我在mapred-site.xml中添加了mapreduce.jobhistory.address和mapreduce.jobhistory.webapp.address但我猜它不能正常工作。如果我仅在名称节点或任何其他节点中启动历史服务器，HadoopClusterWeb-UI将无法向我显示作业历史记录并以一些错误结束。我的映射站点XMLmapred.jo
