一般来说，安装sd的webui都是gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui然后就会将这个webui组件下载下来。但是我下载后，并且将电脑中python的路径复制进去后，webui-user.bat打开没反应。然后我尝试直接从github的项目页上手动下载： 再配置一下python路径，就顺利打开了。希望对你有帮助
最近AI绘画很火，所以想在本地部署个环境体验一下。原本打算在Windows下安装，网上有很多教程，也有很多大佬做了整合包，可是我的Windows系统下的显卡驱动版本太低，也没法升级，只能装CUDA9，导致安装torch会出现问题。所以考虑在Ubuntu下安装，参考了几篇文章，所幸也安装成功了。这里记录一下安装过程，以供参考。我的机器配置： 1.安装cuda支持安装的cuda版本可以用nvidia-smi命令查看我的显卡驱动支持的cuda版本最高是11.4，可以在这里下载对应的cuda版本：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper。我由于之前安装别的环境，已经装了cu
由于webui源码的变化，需要修改两个地方的import1.tagger/ui.py#第十行#fromwebuiimportwrap_gradio_gpu_call#原代码frommodules.call_queueimportwrap_gradio_gpu_call2.preload.py#第4行开始#frommodules.sharedimportmodels_path#原代码frommodulesimportpaths#default_ddp_path=Path(models_path,'deepdanbooru')#原代码default_ddp_path=Path(paths.mode
🦉AI新闻🚀OpenAI首席执行官谈马斯克退出的影响摘要：OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在接受采访时表示，埃隆·马斯克退出OpenAI给公司带来了巨大震惊，导致奥特曼不得不重新调整生活和时间安排以确保足够资金。OpenAI是由马斯克、奥特曼和其他科技行业领袖共同创立的非营利组织，马斯克个人投入了5000万至1亿美元。马斯克的退出使得OpenAI陷入困境，也让奥特曼对马斯克有了负面评价。尽管OpenAI获得了微软等投资，并取得了重大成果，但马斯克仍批评OpenAI成为了一家“实际上由微软控制、追求利润最大化的公司”。马斯克在去年成立了自己的人工智能公司xAI，OpenAI和马斯克均未对此发表
一、前言上次发的Midjourney教程《奶奶看了都会的Midjourney入门教程！！》文章受到了很多朋友们的认可和支持，大家也在群里讨论的很热烈，然后其中有不少疑问就是Midjourney的图片怎么精准的控制，或者是不改变某个物体的情况下更换背景等等，实在是太多问题了。不过确实，Midjourney生成的图片很难精准的控制，随机性很高，需要大量的跑图（为此我也回复了很多很多信息就是让小伙伴们多跑图...)，不过没关系，受到社群小伙伴们的强烈建议（也包括我可以少回复点消息），我在这篇文章中为大家分享SD的教程。这时候肯定有朋友心想了"SD是什么？为什么要用它？它能帮助我们做什么...."别急
系列文章目录本文专门开一节写SD原理相关的内容，在看之前，可以同步关注：stablediffusion实践操作文章目录系列文章目录前言一、tagg插件反推词使用1.安装2.打开3发送到文生图4结果总结前言本章主要讲一个反推提示词的插件tagg.我们平时通过CLIP和DEEPBORU来反推提示词，但是这两个太慢，并且容易出错一、tagg插件反推词使用1.安装首先查看是否安装，如果没有安装，2.打开如下图所示，点击tagg，拖入图片，就出现了所有提示词，并且可以根据阈值进行过滤3发送到文生图4结果总结例如：以上就是今天要讲的内容。
当我部署好环境后，准备大张旗鼓开搞时，进入项目地址运行pythonlaunch.py后发现下面连接着的报错是OSError:Can'tloadtokenizerfor'openai/clip-vit-large-patch14'.Ifyouweretryingtoloaditfrom'https://huggingface.co/models',makesureyoudon'thavealocaldirectorywiththesamename.Otherwise,makesure'openai/clip-vit-large-patch14'isthecorrectpathtoadirecto
前几天写了一篇小短文《StableDiffusion即将发布全新版本》，很快，StabilityAI的创始人兼首席执行官EmadMostaque在一条推文中宣布，StableDiffusionXL测试现已可用于公开测试。那么这样一个全新版本会带来哪些新东西，让我们眼见为实吧。不过在开始之前，简单说明一下：XL并不是新AI模型的正式名称。一旦StabilityAI正式宣布，它可能会改变与以前的版本相比，图像质量有所提高图像生成比以前的版本快很多体验方法目前，新的开源模型还没有发布，无法进行本地部署，所以只能在线体验，地址如下：https://beta.dreamstudio.ai/generat
用于ControlNet和其他基于注入的SD控件的WebUI扩展。针对AUTOMATIC1111的StableDiffusionwebUI网络用户界面的扩展，它可以让网络界面在原始的StableDiffusion模型中添加ControlNet条件来生成图像。这种添加是实时的不需要进行合并。使人们能从参考图像复制构图或人物姿态。老练的稳态扩散用户深知，生成精确的构图是多么困难。图片的生成过程有点随机。大家所能做的只是玩数字游戏：生成大量的图像，然后选择喜欢的那一个。有了ControlNet，稳态扩散用户终于有了一个精确控制图像主题位置和外观的方法！文章目录ControlnetV1.1扩展1.1的
近日StabilityAI推出了一款名为StableAudio的尖端生成模型，该模型可以根据用户提供的文本提示来创建音乐。在NVIDIAA100GPU上StableAudio可以在一秒钟内以44.1kHz的采样率产生95秒的立体声音频，与原始录音相比，该模型处理时间的大幅减少归因于它对压缩音频潜在表示的有效处理。架构自动编码器(VAE)，一个文本编码器和U-Net扩散模型。VAE通过获取输入音频数据并表示为保留足够信息用于转换的压缩格式，因为使用了卷积结构，所以不受描述音频编解码器的影响，可以有效地编码和解码可变长度的音频，同时保持高输出质量。文本提示通过预先训练的文本编码器(称为CLAP)无
