我使用的unraid系统使用ddns（DDNSGO）绑定域名（阿里域名）与主机的ipv6地址进行远程访问，unraid是6.12.8。遇到的问题是，配置当时是没问题的，但是过几天就会失效，无法通过域名访问webui了。这种情况在之前使用威联通的NAS的时候没有遇到过。但是docker里面的应用还是正常的，通过这个现象基本锁定是nginx的问题了。通过看nginx的配置文件（/etc/nginx/conf.d/servers.conf），这个配置文件是unraid自动生产的，会直接把当前的ipv6地址写到配置里面：自动生产的nginx配置文件只有匹配了地址才能正常访问，但是一旦IPV6地址变更了

基于扩散模型的单目深度估计论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.14816论文项目地址：DepthGen出处：CVPR20231.摘要作者受高保真图像生成方面取得成功的启发，使用【去噪扩散模型】来进行单目深度估计。方法：具体地，引入了新的方法来解决训练数据中由于噪声、不完整的深度图而产生的问题，包括分步去噪扩散、L1损失和训练过程中的深度填充。为了应对监督训练数据的有限可用性，作者在自监督的图到图翻译任务上使用预训练。效果：通过一个通用的损失和架构，论文的DepthGen模型在室内NYU数据集上取得了SOTA性能，在室外KITTI数据集上也取得了接近SOTA的结果。此

（DiTs）ScalableDiffusionModelswithTransformers文章目录（DiTs）ScalableDiffusionModelswithTransformers论文概述DiffusionTransformers实验参考文献引用：[1]PeeblesW,XieS.Scalablediffusionmodelswithtransformers[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision.2023:4195-4205.论文链接：(ICCV2023)https://arxiv.org

1、环境准备及安装1.1、linux环境#首先，已经预先安装好了anaconda，在这里新建一个环境condacreate-nsdwebuipython=3.10#安装完毕后，激活该环境condaactivatesdwebui#安装#下载stable-diffusion-webui代码aptinstallwgetgitpython3python3-venvlibgl1libglib2.0-0gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitcdstable-diffusion-webuibashwebui.sh

ForgeUI的github主页地址：https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forgeStableDiffusionWebUIForge是一个基于StableDiffusionWebUI（基于Gradio）的平台，可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。“Forge”这个名字的灵感来自于“MinecraftForge”。该项目旨在成为SDWebUI的Forge。与原始WebUI（针对1024像素的SDXL推理）相比，您可以期待以下加速：如果您使用常见的GPU（如8GBvram），您可以预期推理速度（it/s）会提高约30~45

👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀抖音知名绘画博主被曝作品是AI制作的，然后道歉也是ChatGPT生成的？2月21日，抖音知名绘画博主@曾bobi发布了最新作品，是他们几名美院学生根据「你有高速运转的机械进入中国……黄龙江一派全都带蓝牙……」抽象热梗进行的绘画。视频内容显示，在经过几人一番「肝疼」的创作后，最终作品也的确是……更抽象了……(👆如上图所示)本以为这就是一个热梗创作，结果越来越多的博主开始指出，这幅画是由AI生成的，博主在骗人！毕竟@曾bobi在视频中丝毫没有提及AI参与创作的事情，还用几人正在创作场景引导观众以为这是他们手绘的作品。本次「露馅儿

SD没有中文版并且需要翻墙，如果不会的也可以直接用国内AI绘画工具：触站AI，是国内基于SD搭建的最好用站点，对国人来说更加方便，所以本教程面向sd海外用户。随着AI技术的不断发展，越来越多的AI绘画软件被开发出来，让绘画的过程变得更加高效和有趣。其中，StableDiffusion是一款非常受欢迎的AI绘画软件，它使用有监督深度学习算法来完成图像生成的任务。如果你也想在本地安装并使用StableDiffusion，本文将为你提供详细的步骤和操作方法。第1步：下载StableDiffusion程序包首先你需要从StableDiffusion的官方网站或其他可信的来源下载该软件的程序包。请确保你

一、前言回顾AI绘画的历史，GAN（GenerativeAdversarialNets）是比较出众的一个。GAN的出现让AI绘画成为可能，当时GAN给AI绘画提供了一种新的思路，现在回顾当时的绘画可以算是相当粗糙。gan-results.jpg初代GAN出现后，出现了大量GAN的变种，比如StyleGAN、CycleGAN、DCGAN等。而StyleGAN已经可以生成非常逼真的图像了，下面是StyleGAN的一些结果。stylegan-results.jpgGAN提出已经过去十年，AI绘画也得到了颠覆性的进步。DiffusionModel（DM）逐渐取代了GAN在AI绘画领域的地位。在此基础上

说明下面的模型大部分来源于C站，无法魔法上网的请参考以下云盘链接链接:https://pan.baidu.com/s/1-qmJzqcB72nTv_2QLmR-gA?pwd=8888提取码:8888讨论Q群：830970289个人微信：mindcarver如果在按着教程尝试的过程中有错误或问题，可以上面询问讨论，或者评论区留言如果教程有什么问题，请帮忙纠正，持续更新（各种经典大模型一直在不停的迭代，所以本篇文章也是持续更新系列）舞厅风格https://civitai.com/models/4107?modelVersionId=4587NovelAI

StableDiffusion作为一种前沿的深度学习图像生成技术，在艺术创作、设计、科学可视化等领域展现出巨大的潜力。若您希望在自己的本地环境中部署StableDiffusion，以下是一份详细的步骤与指南，帮助您成功搭建并运行该模型。一、准备环境在开始部署之前，您需要确保本地环境满足以下要求：硬件资源：StableDiffusion模型对计算资源有一定要求，特别是GPU资源。建议使用配备NVIDIA显卡的机器，并安装CUDA和cuDNN以支持GPU加速。操作系统：大多数深度学习框架都支持Linux操作系统，因此建议使用Linux系统（如Ubuntu）进行部署。Windows和macOS也可以