我有一个沙拉模型:classSalad(models.Model):some_field=models.ForeignKey(Profile,on_delete=models.CASCADE,null=True)无论我如何调用类、单个字段、我用什么模型代替Profile，或者我选择的任何on_delete选项。我系统地得到错误:django.db.utils.IntegrityError:(1215,'无法添加外键约束')错误日志:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\Div-o\AppData\Local\Programs\Pytho
老照片常常因为当时的技术限制而只有黑白版本。然而现代的AI技术，如DeOldify，可以让这些照片重现色彩。本教程将详细介绍如何使用DeOldify来给老照片上色。.之前介绍过基于虚拟环境的基于DeOldify的给黑白照片、视频上色，本次介绍对于新手比较友好的在Stablediffusion进行简单的上色操作。文章目录准备工作基本使用图片部分视频部分总结准备工作进入SD的扩展页面搜索DeOldify，然后点击安装即可，模型什么的会自己在使用过程中下载。安装完成之后先不要着急重启，需要添加启动参数--disable-safe-unpickle。提供一个我添加参数的方法，在SD目录下找到modul
Mac配置类别配置机型Macbookprom2核总数12核中央处理器、38核图形处理器和16核神经网络引擎内存64G系统Sonoma安装Homebrew打开终端执行（使用了国内镜像源安装）/bin/bash-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"查看是否安装完成brew-v安装环境依赖brewinstallcmakeprotobufrustpython@3.10gitwget安装Conda安装从Anaconda官网下载安装包下载直接双击一步步安装即可查看是否安装成功conda--vers
1.ControlNet是什么ControlNet是StableDiffusion用于图像风格迁移和控制的一款插件，作者是2021年才本科毕业，现在在斯坦福大学读博士一年级的中国学生张吕敏。ControlNet的出现代表着AI生成开始进入真正可控的时期，而AIGC的可控性是它进入实际生产最关键的一环。在此之前，大家用了很多方法想让AI生成的结果尽可能符合要求，但都不尽如人意，ControlNet比之前img2img要更加精准和有效，可以直接提取画面的构图，人物的姿势和画面的深度信息等等。有了它的帮助，就不用频繁用提示词来碰运气抽卡式创作了。2.ControlNet作用它允许通过线稿、动作识别、
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：PEFT由HuggingFace荣誉出品，是现在微调大模型最常用的库之一。这篇博客首先介绍PEFTLoRA微调StableDiffusion的原理，然后讲解代码，并整理出完整可运行的脚本，已在GitHub上开源。目录原理简介参数解析代码解析
针对目前高级辅助驾驶，本文简要描述dSPACE产品ModelDesk，可以支持的测试用例。1.AEB自动紧急刹车系统；--Euro-NCAPAEB测试，ModeDesk的道路场景搭建满足以下：在准备阶段，行驶在直径为30米的圆形车道，实现测试车的轮胎进入行驶状态。三种测试用例的车道长度分别设置:1)CCRs为304米；2）CCRm为307米；3）CCRb为208米；车道线宽设置为8米；--Euro-NCAPAEB测试，ModelDesk交通流场景设置满足以下：城市路况或者快速公路车辆速度的配置：10-50km/h;30-80km/h;50-80km/h2.FCW前撞预警系统；--NHSTAFC
写这篇文章的主要原因是工作中需要写一个用训练好的模型批量生图的脚本，开始是想用python直接加载模型，但后来发现webui的界面中有不少好用的插件和参数，所以最终改成调用WebUI接口的方式来批量生图。Stable-diffusion的webui界面使用比较方便，但是它的api文档比较简陋，很多功能需要去看源码，所以在这里记录下主要的调用方法相关文档官方文档：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/API运行方式#1.首先需要在webui-user.bat中给COMMANDLINE_ARGS添加--api参数#
环境启动在启动器启动前，开启启用API就可以调用通过访问APIDOCS查看完整的接口地址。请求方式POST请求体以JSON形式发送。以axios为例：constaxios=axios.create({...})constdata=JSON.stringify(params)axios.post('/sdapi/v1/txt2img',data)接口说明文生图地址：/sdapi/v1/txt2img参数说明"enable_hr":false,//是否启用高分辨率模式(HighResolutionmode)。当设置为`true`时，将使用高分辨率的生成模型。默认值为`false`。"denoisi
软件下载在b站up秋葉aaakiup很贴心有一个整合包可以直接运行。在github下载的原始版本sd-webui，下载过程遇到clip包安装失败，参考了这两个文章可以解决打开stablediffusionwebui时，提示缺少clip或clip安装不上的解决方案（windows下的操作）本地部署stable-diffusion-webui出现Couldn'tinstallgfpgan错误如果遇到类似包安装问题可以借鉴上面两个方法，一个本地安装函数包，一个改下载地址。顺便码一个xformer下载指南之后需要再用xformer安装最后自己搞好后模型加载上我的显卡mx150比较垃圾用sd1.5会爆，
AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui参考B站Nenly视频《零基础学会StableDiffusion》、视频课件推荐网站：stable-diffusion-art、Civitai（魔法）、libilibi、AI艺术天堂推荐StableDiffusion整合资料：NovelAI资源整合、《AI绘图指南wiki》、AiDraw绘画手册重绘学派法术绪论1.2、StableDiffusion潜工具书上一篇见《StableDiffusion系列课程上：安装、提示词入门、常用模型（checkpoint、embedding、LORA）、放大算法、局部重绘、常用插件》文章目
