近几年AI发展迅猛，今年更是大爆发，除了爆火的大模型ChatGPT以外，AI绘画也有很大的进步，目前，StableDiffusion图像生成效果相当惊人，可以生成逼真的人像、风景、物品图片，还可以将图片转换为不同风格。StableDiffusionWebUI项目是StableDiffusion模型算法的Web版，提供Web交互页面，方便模型运行。本文介绍在Windows系统上本地部署StableDiffusionWebUI的方法。目录环境准备CUDAtoolkit安装安装cuDNN安装Anaconda安装pytorch虚拟环境安装pytorch安装StableDiffusionwebUI下载仓
目录前言一、文生图（Text-to-Image）技术 StableDiffusion（稳定扩散）算法介绍Dall-E算法介绍
1.StableDiffusion采样速度翻倍！仅需10到25步的扩散模型采样算法自研深度学习编译器技术的OneFlow团队更是在不降低采样效果的前提下，成功将之前的“一秒出图”缩短到了“半秒出图”！在GPU上仅仅使用不到0.5秒就可以获得一张高清图片！ 这基于清华大学朱军教授带领的TSAIL团队所提出的DPM-Solver，一种针对于扩散模型特殊设计的高效求解器：该算法无需任何额外训练，同时适用于离散时间与连续时间的扩散模型，可以在20到25步内几乎收敛，并且只用10到15步也能获得非常高质量的采样。在StableDiffusion上，25步的DPM-Solver就可以获得优于50步PND
提示词工程学#这节会介绍绘图所需要用到的提示词，和相关的SD-WebUI网页应用资源。如果你会画画，那么效果会更加稳定可观。基本流程#这幅图演示了循环迭代的流程。迭代方式，有循环迭代和线性迭代两种，线性迭代适用于多样性测试，而 循环迭代 是优化的更好选择。来回改提示+固定种子并不是好选择。目前研究基本方向是：提示词+PS/Inpaint(微修/嫁接)提示词+3D参考关于生成时涉及到的参数配置，见 参数介绍。提示词来源#提示词的来源主要取决于以下三个要素：模型所采用的自然语言处理(NLP)方案支持的词汇表模型初始训练材料标记词来源TIP下文提供的词库、网站、Wiki均主要适用于NovelAI泄露
AI工具如雨后春笋般蓬勃发展，ChatGPT便是其中一颗耀眼的明星，轰动全球。在AI绘图领域，StableDiffusion如同一颗新星，在各大社区网站中熠熠生辉。只要你畅游互联网，极有可能会遇见由此类AI绘图工具产生的惊艳作品。StableDiffusion101StableDiffusion是一款强大的AI工具，允许用户通过文字描述生成精细的图片。作为一种机器学习模型，StableDiffusion能将文字转化为逼真的图像，或是生成类似已有图像的新图像，助力用户快速创造出惊艳作品，更是为创意工作者带来无尽的灵感。由CompVis研究团队研发的StableDiffusion，是一种潜在扩散模
提示词基本语法一、提示词类别1、内容型提示词人物及主体特征服饰穿搭whitedress发型发色blondehair，longhair五官特征smalleye，bigmouth面部表情smiling肢体动作stretchingarmsbeautifuldetailedeyes美丽细致的眼睛highlydetailedskin高度细致的皮肤extremelydelicateandbeautifulgirls非常精致和美丽的女孩场景特征室内/室外indoor/outdoor大场景forest，city，street小细节tree，bush，whiteflowerunderwater(水下）shint
上周，Elixir社区向大家宣布，Elixir语言社区新增从GPT2到StableDiffusion的一系列神经网络模型。这些模型得以实现归功于刚刚发布的Bumblebee库。Bumblebee库是使用纯Elixir语言实现的HuggingFaceTransformers库。查看Elixir社区的发布文章:https://news.livebook.dev/announcing-bumblebee-gpt2-stable-diffusion-and-more-in-elixir-3Op73O为了帮助大家使用开始这些模型，Livebook——用于Elixir语言的计算notebook平台团队创建
自我介绍⛵📣我是秋说，研究人工智能、大数据等前沿技术，传递Java、Python等语言知识。🙉主页链接：秋说的博客📆学习专栏推荐：MySQL进阶之路、C++刷题集、网络安全攻防姿势总结欢迎点赞👍收藏⭐留言📝如有错误敬请指正！引言⚡✈️人工智能（AI）是模拟人类智能的科技，通过学习、理解、推理和决策等能力，使计算机系统具备智能化的特征。它在当今社会和科技领域中具有重要性。✒️本文将着重探讨人工智能技术中的生成对抗网络的基础原理、落地场景及发展前景，创新无限，智能无边。✈️生成对抗网络（GAN）目录1️⃣什么是生成对抗网络2️⃣基本原理3️⃣落地场景4️⃣发展预测5️⃣总结1️⃣什么是生成对抗网络
一、安装GPU驱动（CPU环境跳过这一步）手动安装GPU驱动参考：https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-installation-notes/index.html?spm=a2c4g.11186623.0.0.2d45639cNEukDR下载链接：https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?spm=a2c4g.11186623.0.0.503f573bVfJPKT&lang=cn二、配置pip国内源创建配置文件vi~/.pip/pip.conf写入配置[global]index-url=http:/
StablediffusionAI的绘图工具，这是一种扩散模型，可以通过不断去噪来获得最终的艺术作品。这款工具是当前最受欢迎的AI绘图工具之一，不仅是还是开源的，而且其中的AUTOMATIC111Stable-diffusion-webui版本深受AI绘图玩家的喜爱，因为它可以用文字生成图片，或者通过图片生成图片等方式，产生出堪比大师水准的艺术作品。文章目录Stablediffusionwebui推荐系统配置Git和Python的安装第一步：安装Git第二步：安装PythonStablediffusionwebui的安装一键包分享Stablediffusionwebui推荐系统配置操作系统：W
