目录配置环境下载安装StableDiffusionWebUI解决安装过程的报错报错一：Couldn'tcheckout{name}'shash:{commithash}报错二：Couldn'tdetermineStableDiffusion'shash报错三：ErrorsettingupCodeFormer使用映射到本地服务器公网访问设置中文配置环境创建一个python=3.10.6的环境，该环境出错几率低condacreate-nsdpython=3.10.6激活该环境condaactivatesd切换到要安装的目录cd./longjs下载安装StableDiffusionWebUI需要注意

本着觉知此事要躬行的态度，笔者没有去看任何国内的教程，依靠着纯粹在Github上翻阅原版代码仓库，找到了解决方案准备数据集LoRA的特点就是几张图就够，并且不需要复杂的文本注释。所以，你的数据集，就是一堆散装照片，缩放到正确的尺寸(512x512对应SD1.x,768x768对应SD2.x)然后准备简单一句话即可，比如aphotoofuseryk下载diffusers提供的脚本安装diffusers库和依赖同时从Github上找到脚本，和requirements.txt文件https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/d

一、常用的两种模型：ckpt和Lora分别是什么？有什么区别？1、CKPT（CheckPoint）经过训练的图片合集，被称作模型，也就是chekpoint，体积较大，一般真人版的单个模型的大小在7GB左右，动漫版的在2-5个G之间早期的CKPT后缀名是ckpt，如今新的CKPT后缀名都是safetensors2、Lora是一种体积较小的绘画模型，是对大模型的微调。与每次作画只能选择一个大模型不同，lora模型可以在已选择大模型的基础上添加一个甚至多个。一般体积在几十到几百兆左右。后缀也是safetensors二、如何区分？1、CKPT偏大普遍1G以上，Lora相对而言偏小几十到几百昭2、C站下

目录安装conda配置使用清华大学的镜像源如果需要还原创建环境用来安装StableDiffusionWebUI激活环境关闭环境导出环境导入环境安装conda在这里（https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#windows-installers）下载安装文件直接下载地址：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_23.1.0-1-Windows-x86_64.exe双击下载好的文件，下图红框的选项是安装以后清理文件省点磁盘空间（可以忽略）。安装完成以后，在“开始”菜单里能找到这两个

2023年3月14日GPT4又发布了，在ChatGPT发展如火如荼的当下，我们更应该关注国内的进展，今天将分享一个清华大学基于GLM-130B模型开发的类似ChatGPT的ChatGLM-6B模型，ChatGLM-6B是一个开源的、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ChatGPT相似的技术，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

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏，专栏总目录：点这里。大家好，我是水滴~~本文介绍一款中英文对照插件sd-webui-bilingual-localization，该插件可以让你的StableDiffusionWebUI界面同时显示中文和英文，让我们方便了使用的同时，也能让我们熟悉原始的英文界面。安装完插件后，也有存在不生效的情况，本文也给出了解决方案，希望能对你有所帮助。文章目录安装插件配置不生效时的解决方案安装插件这次我们需要安装两个插件，一个是中文语言包，别一个是双语插件：中文语言包：https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-we

大模型学习笔记（一）：部署ChatGLM模型以及stable-diffusion模型注册算力平台（驱动云平台）1.平台注册2.查看算力3.进入平台中心部署ChatGLM3-6B模型1.创建项目2.配置环境设置镜像源、克隆项目修改requirements3.修改web_demo_gradio.py代码1、修改模型目录2、修改启动代码3、添加外部端口映射4、运行gradio界面5、访问gradio页面4.修改web_demo_streamlit.py代码1、修改模型目录2、运行streamlit界面3、访问streamlit界面用免费GPU部署自己的stable-diffusion1.创建项目2.

Ray是一个非常强大的ML编排框架，但强大的功能伴随着大量的文档。事实上120兆字节。我们如何才能使该文档更易于访问？答案：使其可搜索！过去，创建自己的高质量搜索结果很困难。但通过使用LangChain，我们可以用大约100行代码来构建它。这就是LangChain的用武之地。LangChain为LLM相关的一切提供了一套令人惊叹的工具。它有点像HuggingFace，但专门针对LLM。有用于提示、索引、生成和总结文本的工具（链）。Ray虽然是一个令人惊叹的工具，但与它配合使用可以让LangChain变得更加强大。特别是，它可以：简单快速地帮助你部署LangChain服务。允许Chains与LL

在AI绘画领域，StableDiffsion是最受欢迎的，因为它是开源软件。开源有两大优势，一是免费，二是适合折腾。大量的开发者、爱好者投入无尽的热情，来推动StableDiffsion的快速发展。在图形界面方面，WebUI和ComfyUI成为引领潮流的两大分支。WebUI以界面美观、功能齐全闻名，而ComfyUI则以效率高、工作流便捷著称。尤其是SDXL发布后，ComfyUI吸引了大量的粉丝。ComfyUI有一个非常便捷的功能：导出工作流，然后分享给其他用户，可以完美复现。对于AI绘画新手来说，复现是很重要的学习过程，WebUI缺乏这个功能，尤其是ControlNet等参数的配置，很难保持一

Stable-Diffusion-webui安装配置前言一、准备工作二、下载StableDiffusion启动器三、安装WebUI四、启动WebUI启动器前言随着人工智能技术的飞速发展，文本到图像生成已经成为一个热门领域。StabilityAI推出的StableDiffusion模型，不仅在技术上取得了重大突破，更在艺术创作和技术应用方面展现了无限的可能性。StableDiffusion是一种先进的生成扩散模型，能够创建高质量的图像。对于媒体创作者、开发者、研究人员来说，能够在WebUI上部署并安装StableDiffusion是一个重要的技能。本文将阐述如何基于秋叶大佬开发的启动器来安装st