目录下载StableDiffusionWebUI运行安装程序，双击webui.bat界面启动插件安装（github）模型下载(有些需要魔法）安装过程遇到的大坑总结参考的博客整个过程坑巨多，我花了一个晚上的时间才全部搞定,本教程针对有编程基础的人看，不建议小白观看下载StableDiffusionWebUIgitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git运行安装程序，双击webui.bat界面启动如果一切顺利的话那么久安装成功了，接下来就可以把网址粘贴到浏览器然后打开界面了插件安装（github）StableD

目录学前视频0.本章素材 1.图生图是什么2.图生图能做什么3.如何使用图生图4.功能区域4.1.提示词区域4.2.图片提示词反推区域1.CLIP反推2.DeepBooru反推4.3.图片上传区域4.4.结果图区域4.5.缩放模式 4.6.重绘幅度7.结语8.课后训练  学前视频stablediffusion图生图教程0.本章素材 百度网盘夸克地址anything模型(二次元模型)百度网盘 提取码：g5uk夸克网盘提取码:PWLuchilloutmix模型(真人模型)百度网盘 提取码：qup0夸克网盘提取码:Ny9P案例图夸克网盘通用提示词夸克网盘1.图生图是什么简单来说：图生图就是依赖图片和

查看图片的生成参数 1、打开StableDiffusionWebUI，点击Tab菜单中的【图像信息/PNGInfo】，不同版本的WebUI可能显示的文字或略有不同。2、在左侧选择本地的一张图片，如果是StableDiffusion生成的图片，我们可以在右边看到图片的生成参数，依次是：提示词、反向提示词、模型详细参数。我们还可以在参数的下边看到几个按钮，他们可以把参数或者图片发送到生成窗口，这样可以节省一些复制参数的时间，有兴趣的可以试试。如果不是SD生成的图片，或者被抹除的信息，我们就什么也得不到：抹除图片的生成参数这里介绍一个开源的小工具：exifcleaner，地址在：https://gi

论文阅读：DenoisingDiffusionProbabilisticModels最近一两年，在图像生成领域，扩散模型受到了越来越多的关注，特别是随着DALL-E2以及Midjourney的持续火爆，扩散模型也变得越来越流行，之前很多基于GAN的工作也逐渐被扩散模型所替代。今天介绍扩散模型里面非常重要的一篇文章，就是发表在NeurIPS2020年的DenoisingDiffusionProbabilisticModels，即DDPM。在介绍DDPM之前，我们先回顾一下生成模型的发展历程。在机器学习中，一般有两大类的模型，一类叫判别式模型，一类叫生成式模型。判别式模型就是给你一个输入，输出一个

分页插件1、调用通用mapper提供的selectPage分页方法；2、自定义查询方法使用分页功能：   -mapper接口中的方法返回值是Page类型   -第一个参数要求是Page类型3、映射文件中可以使用sql标签定义公共sql片段，在要使用的地方使用include标签进行引用。application.ymlserver:port:8080#数据源配置spring:datasource:driver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driverurl:jdbc:mysql://localhost:3306/mybatisplus212?characterEnco

经典碎碎念事情起因是这样的，我之前写了如何在linux上用StableDiffusionWebUI。里边提到我迟迟没有弄webui是因为我笔记本A卡，台式机显卡带不动。所以无奈只能使用学校服务器搭一个。当时有人说我，你自己电脑不行怎么不用colab，我当时懒得弄。原因如下：服务器在我们本地，不用联网了，空间大。搭在服务器上还有另一个好处，就是我弄好以后全实验室都可以用，启动起来就不用停下了。Colab要科学上网。谷歌硬盘空间太小，放不下我想要的所有checkpointColab长时间不用会自己断开……但是……用服务的弊端：我在169和170两个服务器上弄了webui。上周一师兄占用了170跑代

这里主要介绍如何从0到1搭建StableDiffusionXL进行AI绘画。StableDiffusionXL是StableDiffusion的优化版本，由StabilityAI发布。比起StableDiffusion，StableDiffusionXL做了全方位的优化，Rocky相信，StableDiffusion会是图像生成领域的“YOLO”，而StableDiffusionXL那就是“YOLOv3”。零基础使用ComfyUI搭建StableDiffusionXL推理流程ComfyUI是一个基于节点式的StableDiffusionAI绘画工具。和StableDiffusionWebUI相

✨目录🎈下载插件🎈基础使用界面🎈高级使用界面🎈下载背景移除插件🎈移除插件使用🎈下载插件由于模型很多，而且底模也非常大，对于空间占用比较大，如果想缩小模型体积，可以使用模型工具箱插件该插件主要支持模型的修剪、转换.safetensors格式、提取和替换模型的组件、调整模型架构插件地址：https://github.com/arenasys/stable-diffusion-webui-model-toolkit当然也可以在扩展列表中搜索Modeltoolkit关键词进行快速安装，然后应用配置并重启前端即可🎈基础使用界面在基础界面可以将修改模型文件名，点击保存，会默认.safetensors格式文

StableDiffsuion资源目录SD简述sd安装模型下载关键词，描述语句插件管理controlNet自己训练模型SD简述StableDiffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词指导下产生图生图的翻译。s用到的技术原理叫做扩散算法，具体的算法设计是很复杂的一门学科。大概的原理就是把一张图模糊化处理，然后再根据关键词一点一点儿的把内容给具体化。最后就得到了我们描述的内容。从去年也就是2022年9月份开始，我就知道了这个技术。但是没有详细的了解过这个技术的实操方案。今年断断续

StableDiffusion：使用自己的数据集微调训练LoRA模型前言前提条件相关介绍微调训练LoRA模型下载kohya_ss项目安装kohya_ss项目运行kohya_ss项目准备数据集生成关键词模型参数设置预训练模型设置文件夹设置训练参数设置开始训练LoRA模型TensorBoard查看训练情况测试训练的LoRA模型文字生成图像（txt2img）参考前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看基于DETR的人脸伪装检测YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）YOLOv