简介本文是一篇使用allure工具进行web自动化UI测试报告生成的介绍allure简介allure是一款java开发的报告工具，需要有java环境使用allure有两步：首先生成结果：这一步是使用了allure-pytest插件将结果生成报告这一步是使用了allure的功能，需要配置allure环境使用allure-pytest生成测试结果安装pipinstallallure-pytest在代码中使用，常用的方法如下importallure###用于标记测试####feature相当于一个功能，一个大的模块，将case分类到某个feature中，报告中在behaviore中显示，相当于tes
当前环境信息：在mac上安装好stablediffusion后，能做图片生成了之后，遇到一些图片需要做提示词反推，这个时候需要下载一个插件，参考：https://gitcode.net/ranting8323/stable-diffusion-webui-wd14-tagger安装完成后，可以在这个位置使用，这里是给了一个图片来反推提示词。使用过程中遇到了一些错误记录如下：Loadingwd14-vit-v2-gitmodelfilefromSmilingWolf/wd-v1-4-vit-tagger-v2'(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='h
1.元素操作在成功定位到元素之后，我们需要对元素进行一些操作动作。常用的元素操作动作有：（1）send_keys() 键盘动作：向浏览器发送一个内容，通常用于输入框输入内容或向浏览器发送快捷键（2）click() 鼠标左键单击，通常用于点击按钮（3）clear() 清空内容，通常用于输入框内容清空 注意：在进行测试实战时，向输入框发送内容前，要养成先清空的习惯。如果输入前输入框有内容，则send_keys()会在原内容上追加输入，从而影响测试结果。代码示例#导包fromtimeimportsleepfromseleniumimportwe
-h,--help：显示帮助信息并退出。--exit：安装后立即终止。--data-dir：指定存储所有用户数据的基本路径，默认为"./"。--config：用于构建模型的配置文件路径，默认为"configs/stable-diffusion/v1-inference.yaml"。--ckpt：稳定扩散模型的检查点路径；如果指定，该检查点将被添加到检查点列表并加载。--ckpt-dir：稳定扩散检查点的目录路径。--no-download-sd-model：即使没有找到模型，也不下载SD1.5模型。--vae-dir：变分自编码器模型的路径。--gfpgan-dir：GFPGAN目录。--gf
AnimateDiff可以针对各个模型生成的图片，一键生成对应的动图。配置要求GPU显存建议12G以上，在xformers或者sdp优化下显存要求至少6G以上。要开启sdp优化，在启动参数加上--sdp-no-mem-attention实际的显存使用量取决于图像大小（batchsize）和上下文批处理大小（Contextbatchsize）。可以尝试减小图像大小或上下文批处理大小以减少显存使用量。WebUI版本：v1.6.0ControlNet版本：v1.1.410下载运动模型https://huggingface.co/guoyww/animatediffhttps://huggingfac
robotframework其实就是一个自动化的框架，想要进行什么样的自动化测试，就需要在这框架上添加相应的库文件，而用于webui页面自动化测试的就是selenium库. 关于robotframework框架的搭建我这里就不说了，今天就给大家根据一个登录的实例来讲一讲，selenium库的相关应用吧。要想运用selenium库，首先是导入此库的信息。在哪里导入呢？那就是在我们已经安装好的robotframework的操作页面即ride中导入。打开ride，按照以下顺序依次建立项目：1、新建测试项目2、新建测试套件，在已经建好的项目下建立测试套件 3、新建测试用例，在已经建立好的套件下，创建自
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/134463035目前，StableDiffusionWebUI的版本是1.6.0，同步更新controlnet、tagcomplete、roop、easy-prompt-selector等插件，解决启动时，遇到的Warning信息。与当前工程同步：更新sd-webui-controlnet，将controlnet插件升级至最新版本，即：cdworkspace/stable_diffusion_webui/extensi
前言目前数字人实现技术众多，我这里采用基于ER-NeRF，在这里可以看到其介绍：ICCV2023|ER-NeRF:用于合成高保真TalkingPortrait的高效区域感知神经辐射场-https://zhuanlan.zhihu.com/p/644520609ER-NeRF的项目地址：https://github.com/Fictionarry/ER-NeRFER-NeRF,RAD-NeRF,他们都继承自AD-NeRF，都有一个基于dearpygui的GUI界面但是很遗憾，这个GUI很难跑起来，而且本地一般没有大GPU的机器，我们需要一个在云GPU服务器上能跑的webuiER-NeRF训练很简
文章目录StableDiffusionXLwebuiLinux服务器部署机器配置情况开始部署安装webui前准备手动克隆依赖git仓库下载SDXL-refiner-1.0预训练模型换pip源安装设置publiclink下载相关文件修改配置文件设置账户密码StableDiffusionXLwebuiLinux服务器部署本人把部署过程遇到的坑，会尽可能详细地写在这篇文章中，以供参考。希望能对大家有所帮助！机器配置情况4张RTX4090，NVIDIA驱动版本为525.60.13，CUDA版本为12.0。开始部署我部署的SDXL版本为SDXL-refiner-1.0，虽然SDXL官方github提供了
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Developing-extensionshttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Developing-extensionshttps://github.com/udon-universe/stable-diffusion-webui-extension-templateshttps://github.com/udon-universe/stable-diffusion-webui-exten
