文章目录StableDiffusion推理优化背景技术讲解：异步优化方案思路：异步推理优化原理OpenVINO异步推理PythonAPI同步和异步实现方式对比oneflow分布式调度优化优势：实现思路总结：StableDiffusion推理优化背景2022年，StableDiffusion模型横空出世，其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一，并为工业界，投资界，学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间，让AI再次性感。StableDiffusion是计算机视觉领域的一个生成式大模型，能够进行文生图（txt2img）和图生图（img2img）等图像生成任务。与Midjo
目前AI绘画最火的当属Midjorney和StableDiffusion，但是由于Midjourney没有开源，因此我们主要分享下StableDiffusion，后面有望补上Midjourney教程。本节主要讲解StableDiffusion（以下简述SD）的下载和安装。1）下载方式一：官网下载直接去SD官网下载地址：SD官网下载方式二：第三方下载（推荐）这种方式是直接下载网上大佬的整合包，直接使用，这里推荐秋叶大佬的整合包，下载地址如下：秋叶大佬B站资源链接当然还可以看其他up主提供的资源： 夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/218e0e20a915（资源由B站up主轩
一、下载源码GitHub-AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui:StableDiffusionwebUI二、安装miniconda参考：安装启动yolo5教程_苍穹之跃的博客-CSDN博客三、安装CUDA参考：安装启动yolo5教程_苍穹之跃的博客-CSDN博客四、创建虚拟环境condacreate-nstablepython=3.10.9condaactivatestable五、安装依赖先安装一下pytorchcondainstallpytorch==1.10.0torchvision==0.11.0cudatoolkit=11.3-cpytorch-cc
文章目录一、常见的git命令二、错误一三、错误二四、错误三五、问题解决一、常见的git命令使用git命令时，您可以执行一系列操作来管理代码仓库。下面是一些常用的git命令及其功能：gitinit:在当前目录初始化一个新的git仓库。gitclone:克隆远程仓库到本地。gitadd:将指定的文件添加到暂存区。gitcommit-m"":将暂存区的文件提交到版本历史，并附带提交信息。gitstatus:显示工作区和暂存区的状态。gitlog:显示当前分支的提交历史。gitbranch:显示本地分支列表。gitcheckout:切换到指定分支。gitmerge:将指定分支合并到当前分支。gitpu
1.首先先撤销在本地的commit：gitreset--softHEAD~1这段的意思是撤销最近的一次commit，并且保留工作区的修改。2.撤销了commit之后，使用gitpush提交变更到远程gitpushorigin本地分支名>:远程分支名>-f注意，由于当前本地的版本号小于远程，因此必须添加参数-f（–force）进行强制提交，不然会报错。另外，如果这个远程分支不止你一个人在维护，需要在强制覆盖之前注意一下不要覆盖了别人的提交。参考：git如何撤销已经push的提交
目录1Unet1.0介绍 1.1详细整体结构1.2缩小版整体结构1.3时间步编码1.4 CrossAttnDownBlock2D1.4.1ResnetBlock2D1.4.2 Transformer2DModel1.4.2.1 BasicTransformerBlock1.4.2.1.1 SelfAttention1.4.2.1.2 CrossAttention1.4.2.1.3 FeedForward1.4.3 DownSample2D1.5 DownBlock2D1.6 UnetMidBlock2DCrossAttn1.7 UpBlock2D1.7.1 UpSample2D1.8 Cros
报错内容基本就是error:failedtopushsomerefsto‘远程仓库地址’。先去查看你的git是否有权限上传（这一步很重要）如果有权限方法一（--最好是手写）1：解决冲突gitpull--rebaseoriginmaster2：执行上传命令gitpush方法2（本地与远程起冲突）1：强覆盖gitpush-foriginmaster2:拉取代码以后再次上传gitpull--rebaseoriginmastergitpushoriginmaster
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stablediffusion简单入门stablediffusion是一个文生图模型，主要由CompVis、StabilityAI和LAION的研究者们创建。这个模型主要是在512X512分辨率的图像上训练的，训练数据集是LAION-5B，该数据集是目前可访问的最大的多模态数据集。在这篇文章中，我们想展示如何将StableDiffusion与🧨Diffusers库一起使用，解释模型的工作原理，最后更深入地探讨如何 diffusers 允许自定义图像生成管道。如果你是一个stablediffusion的新人，可以先了解一下sd的原理及代码相关的博客，这里推荐两篇比较好的博客TheAnnotate
文章目录线稿提取类Canny：边缘检测SoftEdge：软边缘检测Lineart：精细线稿提取Scribble/Sketch：涂鸦提取MLSD：建筑领域的线条提取3D提取类Normalmap：法线贴图Depth：深度计算Segmentation：语义分割属性继承Shuffle：风格迁移OpenPose：姿态提取Reference：整体保留Revise：整体提示图片重绘Tile/Blur：增加/减少细节Recolor：重新上色InstructP2P：指令修图Inpaint：局部重绘其他T2I-Adapter：文字到图片自适应IP-Adapter：指令图片自适应在下载插件时可以看到，Control
