写在前面：时代在进步，技术在进步，赶紧跑来玩玩文章目录简介配置要求安装部署下载模型启动ui插件安装教程分区提示词插件Adetailer插件提示词的分步采样采样器选择采样器的收敛性UniPC采样器高分辨率修复(Hires.fix)图生图ControlNet介绍控制类型线稿类型结构类型参考类型重绘类型总结简介StableDiffusion是一种人工智能（AI）模型，可以根据训练数据创建图像。StableDiffusion使用的是一种称为潜在扩散模型（LDM）的东西。StableDiffusion用于根据文本提示生成图像，并使用修复和外部绘制的过程改变现有的图像。参考资料1：https://www.
@article{zhao2023ddfm,title={DDFM:denoisingdiffusionmodelformulti-modalityimagefusion},author={Zhao,ZixiangandBai,HaowenandZhu,YuanzhiandZhang,JiangsheandXu,ShuangandZhang,YulunandZhang,KaiandMeng,DeyuandTimofte,RaduandVanGool,Luc},journal={arXivpreprintarXiv:2303.06840},year={2023}}论文级别：ICCV2023影响因
分享下自己改进的一个lora训练脚本，在ubuntu下如果SD-WEBUI的环境已经搭好的话，只需要下载lora-script就可以支持训练了，直接命令行方式训练。首先，我们需要克隆下项目：gitclonehttps://github.com/Akegarasu/lora-scripts其次，更改项目里的train.sh脚本如下#!/bin/bash#LoRAtrainscriptby@Akegarasu#Traindatapath|设置训练用模型、图片#pretrained_model="/data/models/checkpoint/theAllysMixXSDXL_v10.safeten
本文主要介绍StableDiffusionWebUI的实际操作方法，涵盖prompt推导、lora模型、vae模型和controlNet应用等内容，并给出了可操作的文生图、图生图实战示例。适合对StableDiffusion感兴趣，但又对StableDiffusionWebUI使用感到困惑的同学。前面分享了两篇文章：十分钟读懂StableDiffusion运行原理和一文教会你学会AI绘画利器StableDiffusion，喜欢的可以阅读一下本文希望能够降低大家对StableDiffusionWebUI的学习成本，更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。喜欢记得收藏、关注、点赞。文章目录用通俗易懂
PixelAlignedLanguageModels（PixelLLM）发表于2023.12，GoogleResearch&UCSanDiegoPart1概述PixelLLM：像素对齐大语言模型avision-languagemodelwithfine-grainedlocalizationabilitybydenselyaligningeachoutputwordtoapixellocationcantakeanimageandanycombinationoflocationortextasinputoroutput.generatescaptions,andalignseachoutput
文章目录一、表单控制二、购物车案例三、v-model进阶四、与后端交互跨域问题解决，三种交互方法跨域问题详解1-CORS：后端代码控制，上面案例采用的方式1)方式一：后端添加请求头2)方式二：编写中间件3)方式三：第三方模块django-cors-headers2-Nginx反向代理（常用）3-JSONP：很老不会用了，它只能发get请求4-搭建Node代理服务器五、计算属性1)重写过滤案例六、监听属性七、Vue生命周期八个生命周期钩子函数实操案例一、表单控制 DOCTYPEhtml> htmllang="en"> head> metacharset="UTF-8"> title>Docume
StableDiffusion是一款强大的AI图像生成模型，被誉为最优秀的AI绘画工具之一，现在我们要与大家分享StableDiffusion的本地部署教程，让你轻松体验！0、系统要求在开始之前，确保你的电脑硬件符合以下推荐配置：CPU：无要求主板：无要求硬件：需要电脑操作上网：一定要自备科学上网条件！！！！内存：推荐8G，当然越大越好显卡：30系是入门最好能用40系；虽然10系列和20系列也可以用，但生成一个图要几分钟甚至十几分钟硬盘：预留最少100G空间，越大越好，因为模型很占地方，大模型一个都7G多。1、检查显卡打开任务管理器，找到性能-GPU，确保显存大于4G，更新显卡驱动到最新版本。
3.2人类反馈强化学习（RLHF）RLHF是一种模型训练过程，应用于微调的语言模型，以进一步使模型行为与人类偏好和指令遵循保持一致。我们收集代表根据经验采样的人类偏好的数据，人类注释者可以选择他们更喜欢的两个模型输出中的哪一个。这种人类反馈随后用于训练奖励模型，该模型学习人类注释者的偏好模式，然后可以自动执行偏好决策。3.2.1人类偏好数据收集接下来，我们收集人类偏好数据以进行奖励建模。我们选择二进制比较协议而不是其他方案，主要是因为它使我们能够最大限度地提高收集提示的多样性。尽管如此，其他策略仍然值得考虑，我们将其留到未来的工作中。我们的注释过程如下。我们要求注释者首先编写提示，然后根据提供
我在iOS应用中使用核心数据时遇到设计问题。我有两个商店，一个将包含一种目录，另一个仅包含用户数据。我已经阅读了所有这些问题:CoreDatawithmultiplestores:configurationwoesWhymightIwant2ormoreCoreDatamodels?Canmultiple(two)persistentstoresbeusedwithoneobjectmodel,whilemaintainingrelationsfromonetotheother?但我仍然没有得到的是，是两个在两个持久性存储上使用一个模型更好，还是两个模型在运行时将它们与两个存储合并。什
DiffusionVideoEditing：基于音频条件扩散模型的语音驱动视频编辑code：GitHub-DanBigioi/DiffusionVideoEditing:Officialprojectrepoforpaper"SpeechDrivenVideoEditingviaanAudio-ConditionedDiffusionModel"paper：[2301.04474]SpeechDrivenVideoEditingviaanAudio-ConditionedDiffusionModel(arxiv.org)目录1介绍2背景3方法3.2模型架构3.3数据处理4实验5结论 1介绍本文
