草庐IT

SD-Stable

全部标签

Stable-diffusion安装时Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘问题解决

Can’tloadtokenizerfor'openai/clip-vit-large-patch14’问题解决.如果你在安装stable-diffusion的时候遇到了这个问题,可以下载本博客的绑定资源,然后修改项目中的文件地址就可以了。例如报错:这是因为hugginface现在被墙了,所以直接下载无法下载。解决办法首先创建一个文件夹,将本博文中下载的资源放进去,包括6个json文件,一个txt和一个md文件。然后查看报错信息,找到报错信息对应的文件地址例如我这个报错信息就去文件/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-sta

stable diffusion webui中的modules/processing模块

modules/processing.py->process_images()p.scripts.before_process(p)sd_models.reload_model_weights()sd_vae.reload_vae_weights()res=process_images_inner(p)modules/processing.py->process_images_inner()process_images->process_images_inner()->p:StableDiffusionProcessingseed=get_fixed_seed(p.seed)model_hij

Stable Diffusion 动画animatediff-cli-prompt-travel

基于sd-webui-animatediff生成动画或者动态图的基础功能,animatediff-cli-prompt-travel突破了部分限制,能让视频生成的时间更长,并且能加入controlnet和提示词信息控制每个片段,并不像之前sd-webui-animatediff的一套关键词控制全部画面。动图太大传不上来,凑合看每一帧的图片吧。目前该方法没有WebUI界面,全部都是由命令行完成,因此需要一些编程基础,如果觉得自己能力有限的话建议等WebUI版本出来之后再删除。文章目录环境搭建使用方法参数说明推荐配置方法1参考图生成视频方法2视频风格转换方法3带有MASK的视频风格化错误总结环境搭

Stable DIffusion系统教程 | 局部重绘,增删修改的魔法棒

目录1.基本操作1.1步骤1补充提示词1.2步骤2绘制蒙版1.3步骤3参数设置2.局部重绘其他应用2.1手绘蒙版2.2删除某些东西之前我们熟悉了AI绘画的各类模型,提示词写法,图像放大等技巧。但我们目前所有的操作都是针对整张图片的。但是我们有些时候会遇到这样一种情况,就是我们生成的图片整体满意,但是一些细节,如手部绘画不满意,这时候该怎么办呢?打回炉子重新画一遍吗?这样可能会面临的一个问题是(1)如果本身AI绘画的分辨率比较高,那么意味着再画一次需要很长时间(2)更重要的是,增加我们想要的提示词,对提示词做改变后,画面内容可能发现较大的变化因而,用我们今天的局部重绘功能就可以很好解决这个问题啦

AIGC之Stable Diffusion 提示词学徒库

前言描述:本文主要用来记录提示词TAG一、提示词1、提升画面品质的提示词masterpiece杰作bestquality最佳品质ultrahighers超高分辨率8kresolution8k分辨率realistic逼真ultradetailed超细致sharpfocus清晰聚焦RAWphotoRAW照片大概的权重比例可以调整至(1.0-1.4)2、显示GIRL照片的画质提升提示词含义detailedbeautifulskin细致美肌kindsmile慈祥微笑solo单独absurdres夸张detailedbeautifulface细致美颜petitefigure娇小身材detailedski

【Stable Diffusion XL】huggingface diffusers 官方教程解读

文章目录01TutorialDeconstructabasicpipelineDeconstructtheStableDiffusionpipelineAutopipelineTrainadiffusionmodel相关链接:GitHub:https://github.com/huggingface/diffusers官方教程:https://huggingface.co/docs/diffusers/tutorials/tutorial_overviewStableDiffuson:https://huggingface.co/blog/stable_diffusion#how-does-s

云网融合再加码!天翼云SD-WAN PON来了!

近日,在中国电信集团政企信息服务事业群的组织下,天翼云科技有限公司联合中国电信上海分公司,成功举办2023年天翼云SD-WANPON融合网关试点成果总结及推广会。会上,中国电信集团政企领导和专家,以及来自全国省分公司、中国电信集团研究院、天翼云科技有限公司代表齐聚一堂,共话SD-WANPON融合网关在上海公司的试点成果及推广发展,为业内优化用户云网融合服务体验提供了参考指南。 中国电信上海分公司副总经理胡伟良中国电信上海分公司副总经理胡伟良在开幕致辞中指出,此次上海电信联合天翼云公司基于宽带业务开发了SD-WANPON融合形态,将Underlay和Overlay能力,以融合终端形式进行统一交付

Stable Diffusion 图片换脸插件Roop保姆教程 附错误解决办法和API使用

换脸技术已经不是新鲜事物,但如何实现简单、快速、高效的换脸操作呢?Roop插件正是为解决这一问题而生的。sd-webui-roop插件适用于已经本地部署了SD的用户。相较于传统的换脸技术,Roop插件几乎不需要训练,只需一张照片,即可在10秒内完成换脸。但是要注意到是必须注意法律风险,并且该插件目前仅支持图片操作,并不支持视频操作,如果想要视频替换的小伙伴还是直接使用原有仓库代码即可。文章目录sd-webui-roop安装sd-webui-roop使用sd-webui-roopAPI接口其他常见错误和解决办法sd-webui-roop安装整体安装比较麻烦,按照顺序来别跳步。在SD扩展界面安装,

TPU编程竞赛|Stable Diffusion大模型巅峰对决,第五届全球校园人工智能算法精英赛正式启动!

目录赛题介绍赛题背景赛题任务赛程安排评分机制奖项设置        近日,2023第五届全球校园人工智能算法精英赛正式开启报名。作为赛题合作方,算丰承办了“算法专项赛”赛道,提供赛题「面向StableDiffusion的图像提示语优化」,同时为参赛选手提供了丰富的云端TPU资源及Airbox算力硬件。赛题介绍赛题背景        提示工程(PromptEngineering)是一种针对预训练语言模型(如ChatGPT),通过设计、实验和优化输入提示来引导模型生成高质量,准确和有针对性的输出的技术。文本到图像模型的流行已经是基于提示工程的一个人工智能全新领域。这项竞赛是创建一个模型,该模型可以

Stable Diffusion WebUI 使用

想要正常运行StableDiffusionWebUI需要机器上有Nvidia显卡才行,简单体验可以RTX3070起步,正常玩需要RTX3080起步,要训练模型就要RTX3090起步。修改配置通常StableDiffusionWebUI的配置信息写在stable-diffusion-webui/webui-user.sh文件中:$cd/data/stable-diffusion-webui$vimwebui-user.sh找到exportCOMMANDLINE_ARGS=""并把前面的注释符号删除,然后添加下面的--enable-insecure-extension-access指令,以允许St