本次整合包升级内容-torch2、xformers0.0.17、cudnn8.8打开无需任何操作即可满速(包括40系显卡-升级其它各种依赖版本-预置了Tagger(图反推关键词)的模型-预置了ControlNet、MultiDiffusion插件-优化了一些其他设置整合包只是打包了运行必须的python.git环境,并且预置好模型、添加了一些常用的插件。所有环境都在这个包内随用随删，环境是独立虚拟的,不会产生任何冲突，理论上比你自己部署的还要稳定、电脑配置需求操作系统:windows10以后CPU:不做强制性要求内存:推荐8G以上显卡:必须是Nvidia的独立显卡，显存最低4G,推荐20系以后
文章目录安装双语插件下载json源文件设置双语这篇博文记录于我成功安装双语插件之后，所以以下的示例页面均是双语。汉化教程分为三步，安装插件，JSON源文件下载和最后一步的双语设置。安装双语插件在扩展（extensions）中选择从网址安装(InstallfromURL)，将sd-webui-bilingual-localization的gitHub项目网址https://github.com/journey-ad/sd-webui-bilingual-localization粘贴上去，点击安装。返回已安装(installed)，查看双语对照插件是否已经安装，如下图所示。点击应用并重启用户界面(
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.13797.pdf代码地址：https://github.com/whai362/PVT一、研究背景最近关于视觉Transformer的研究正在汇聚于主干网络，该主干网络设计用于下游视觉任务，如图像分类、目标检测、实例和语义分割。例如，VisionTransformer（ViT）首先证明了纯Transformer可以实现图像分类最先进的性能。金字塔视觉Transformer（PVTv1）表明，在密集预测任务（如检测和分割任务）中，纯Transformer主干也可以超过CNN。之后，SwinTransformer、CoaT、LeVi
安装方法1，源码安装参考repo参考地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuipython下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-3106/git下载地址：https://git-scm.com/download/win官方wiki说明参考https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wikiwin10系统运行12运行后会根据系统的默认python环境，创建虚拟环境3浏览器打开以下网址htt
用AI画一幅符合自己预期的好画，模型、提示词和方法都很重要。本文是我通过数十个小时不断探索总结出来的AI绘画经验，相信你看后一定有所收获！先看看我用AI画出来的小姐姐(●'◡'●) （其实是随便画的）（好像把自己的xp暴露在外了）（本人确实没什么审美）（哇靠这个手是怎么回事）（凑活看吧）正所谓涩涩是第一生产力，本人每天晚上画好几个小时研究如何画出一个符合自己预期的画。现在说下这幅画是如何生成的。首先软件使用的是B站up主@秋葉aaaki的整合包，视频的网址是www.bilibili.com/video/BV1iM4y1y7oA然后这是我写的一些生成好看小姐姐的提示词>_正向提示词：master
`文章目录前言一、dqnapi是什么？二、使用步骤1.本地2.在线测试总结前言AI图像生成异常火爆，听说鹅厂都开始用AI图像生成做前期设定了，小厂更是直接用AI替代了原画师的岗位。这一张张丰富细腻、风格各异、以假乱真的AI生成图像，背后离不开StableDiffusion算法。StableDiffusion是stability.ai开源的图像生成模型，可以说StableDiffusion的发布将AI图像生成提高到了全新高度，其效果和影响不亚于OpenAI发布ChatGPT。一、dqnapi是什么？dqnapi是一个接口服务网站，网站包含各类接口，有股票，有OCR，有语言，免费和付费多种api接
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131699857AfterDetailer是一个用于StableDiffusionWebui的扩展插件，可以自动检测、遮盖和修复图片中的人脸、手部或全身，使用ultralytics的检测模型，而不是mmdet的检测模型。工程：https://github.com/Bing-su/adetailer测试模型：DreamShaper测试提示词：lora:americanmcgee_alice:1>,solo,1girl,(
提示显存不足RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.50GiB(GPU0;8.00GiBtotalcapacity;5.62GiBalreadyallocated;109.75MiBfree;5.74GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF1、
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欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131582734论文：ExploitingDiffusionPriorforReal-WorldImageSuper-ResolutionStableSR算法提出了一种新颖的方法，利用预训练的文本到图像扩散模型中封装的先验知识，来实现盲超分辨率（SR）。具体来说，通过使用时间感知编码器，可以在不改变预训练的合成模型的情况下，实现令人满意的恢复结果，从而保留了生成先验并最小化了训练成本。为了弥补扩散模型固有的随机性造成的
