大家好，我是水滴~~本文主要介绍在各种显卡环境中，如何安装和运行stable-diffusion-webui，包括：在NVIDIA显卡环境上安装、在AMD显卡环境上安装、在集显或小于4G显卡环境上安装。文章目录在NVIDIA显卡环境上安装下载配置安装与运行在AMD显卡环境上安装在集显或小于4G显卡环境上安装StableDiffusion对显卡有一定的要求，其支持的最小独立显存为4G，8G以上为优，越大越好。对于显卡的厂商，N卡（NVIDIA，英伟达）最佳；A卡（AMD，超威半导体）也能用，但发挥的性能会大打折扣。对于不同情况的显卡，这里也给出了不同的安装教程。所以在安装前先看下自己电脑的配置，

不知道是不是玩novelai被boss看到了，推荐了我学stablediffusion扩散模型DALLEMidjourneystablediffusionlatentdiffusion说是改进点在于“给输入图片压缩降低维度，所以有个latent，从而减少计算量”，类似于下采样吧，编码后在特征空间搞动作，而不是像diffusion那样直接在像素上搞动作。当然减少计算量的代价就是细节的丢失。-》stablediffusiondiffusion文本-》CLIP的文本编码器-》diffusion（unet+scheduler）-》VAE的解码器关于图像生成，提到了“给原始图片逐渐加入噪声，然后再逐步去

StableDiffusion的强大很大一部分来源于整个社区提供的免费插件，通过集成不同的插件实现各种炸裂的效果。本篇整理了20个SD主流插件。1、Sd-webui-controlnet|精准绘图下载链接：GitHub-Mikubill/sd-webui-controlnet:WebUIextensionforControlNet第一个推荐的必是Controlnet，实现精准控图。Controlnet允许通过线稿、动作识别、深度信息等对生成的图像进行控制。使用它，可以生成自定义的任意姿势的人物.使用OpenPos控制人物姿势：

     我在上篇博客深入浅出diffusion（1）：白话diffusion原理（无公式）中介绍了diffusion的一些基本原理，其中谈到了diffusion的加噪过程，本文用pytorch实现下到底是怎么加噪的。importtorchimportmathimportnumpyasnpfromPILimportImageimportrequestsimportmatplotlib.pyplotasplotimportcv2deflinear_beta_schedule(timesteps):"""linearschedule,proposedinoriginalddpmpaper"""sc

点击C语言编程核心突破>快速C语言入门部署StableDiffusion遇挫记前言一、一如既往的`GitHub`部署二、使用的感受总结createbyStableDiffusion;prompt:firewaterllama前言要解决问题:由于近期的努力,已经实现语音转文字模型,通用chat迷你大模型的本地部署与使用自由,貌似还缺了一个图像,别无选择stablediffusion想到的思路:stable-diffusion+WebUI,既然已经有人搭了台子,咱们唱戏就完了.其它的补充:这是我部署AI模型最不顺利的一次,因为笑脸被墙了,导致很多问题.一、一如既往的GitHub部署https://

本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。以下内容由 赛博马良-「AI论文解读达人」 智能体生成，人工整理排版。「AI论文解读达人」智能体可提供每日最热论文推荐、AI论文解读等功能。如需查看其他热门论文，欢迎移步saibomaliang.com ^_^TOP1PIXART-δ:FastandControllableImageGenerationwithLatentConsistencyModels标题：秒出大作！清华&HuggingFace联手打造PIXART-δ，图像生成速度提升7倍，开源界的StableDiffusion杀手标签：HuggingFace、Tsinghua

一、简介facechain人物写真应用自8月11日开源了第一版证件照生成后。目前在github（https://github.com/modelscope/facechain）上已有近6K的star，论文链接：FaceChain: A Playground for Identity-Preserving Portrait Generation：https://arxiv.org/abs/2308.14256。facechain社区非常活跃，fork、commit数都很大，相应截图如下：facechain人物写真主要功能如下图所示，同时支持单人、多人写真功能，也可支持上传自炼的人物写真lora风

目录AI绘画介绍功能介绍StableDiffusion的缺点AI画作产品效果演示一、一键AI绘画

体验了下StableDiffusion2.0的图片生成，效果还是挺惊艳的，没有细调prompt输入，直接输入了下面的内容：generateaEliminationGameimageofburnningtree,Cyberpunkstyle然后点击生成，经过了10多秒的等待就输出了下面的结果。稍后会稍微深入的学习下stablediffusion的生成过程，以及深入的使用方法。同时也会将学习心得在这里与大家一起分享交流。注：文中图片使用stablediffusion生成；

了解整个流程：【第一部分】输入图像x（W*H*3的RGB图像）【第一部分】x经过编码器生成 (latent空间的表示)h*w*c(具体设置多少有实验)【第二部分】逐步加噪得到，和噪声标签【第二部分】由Unet（）预测噪声与噪声标签得到loss,训练【第三部分】由Clip得到文本编码或者图像编码。以改变K和V的方式添加到Unet【第二部分】训练后，Unet（随机高斯，文本等条件）得到z【第一部分】解码器D将z 重建成RGB图像本文公式推导没有简化，从最原始概率到最终表达式，细致到具体约分！！！仅此一篇足以学会写文不易，点赞收藏关注本文将分为3个部分讲解生成模型全过程：第一部分：VAE编码器第二部