文章目录参考资料△安装与环境配置○安装前置软件·安装Python·安装Git·安装CUDA○克隆项目※秋叶安装包○安装依赖○解压压缩包○启动启动器△启动webui人工智能真是厉害。。。我也不能落后虽然前面pytorch还没有学完，但是热点总是在变的嘛，现在大模型和生成式AI这么火，我也来蹭蹭热度。就从学习怎么用AIGC工具生成老婆纸片人开始吧❤2023.6.3❤参考资料首先找个教程，就在B站搜一下找播放量最高的学吧好决定就是你了→→→【B站第一套系统的AI绘画课！零基础学会StableDiffusion，这绝对是你看过的最容易上手的AI绘画教程|SDWebUI保姆级攻略】这名字真长。。。。另外
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、目录文章目录前言一、stablediffusion-webUI的下载安装以及配置二、模型训练前言刚开始尝试基于stablediffusion跑模型，试着做一些小项目，网上能查到的资料着实有限，部分甚至需要科学上网，这里记录我找到的部分资料以及安装方法，大家斧正，刀正，锤子正o.0¥一、stablediffusion-webUI的下载安装以及配置具体参考AI-stable-diffusion(AI绘画)的搭建与使用_GitLqr的博客-CSDN博客注意：下载时可能有部分安装包比较大（比如有一个包4G），在终端安装速度
instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt)，根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型（一个是语言模型GPT-3,另一个是文本到图像模型StableDiffusion)生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型，能够在推理过程中适用于真实图像和用户提供的指令。由于它在前向传播中执行编辑并且不需要对每个示例进行fine-tine或inversion，模型仅需几秒钟就可快速完成图片的编辑。安装instruct-pix2pix插件instruct-
点击"仙网攻城狮”关注我们哦~不当想研发的渗透人不是好运维让我们每天进步一点点简介搞了个StableDiffusionAI绘画整合包，里面有二次元风格、3D风格、真人模型，需要的后台回复“AI绘画”即可获取下载链接,放几个用SD生成的图。实战1.下载好后安装，非常简单，提前安装好python3环境，解压SD包后点击启动助手。2.一键安装依赖，如果一次安装不成功就多安装几次。3.下载模型加入对应的文件夹4.回到启动助手点击自动运行或者查看自己电脑的显卡支持多少的显存，点击对应的模式也可以。5.WEBUI界面6.功能，具体的使用操作网络上面有很多文章和视频，我这边就不重复造轮子了。1.智能识别：S
目录一、前言1.为什么要本地部署2.本地化部署要求3.StablediffusionWebUI项目简介二、电脑环境配置1.安装anaconda32.在anaconda3中创建虚拟环境3.激活环境4.安装git5.安装cuda三、stablediffusion环境配置1.下载stablediffusion源码2.下载stablediffusion的训练模型3.安装GFPGAN4.运行stable-diffsion-webui四、开始作画和调试五、借鉴博客六、遇到的问题七、最终成功截图一、前言1.为什么要本地部署本地部署没有生成数量的限制，不用花钱，生成时间快，不用排队，自由度高很多，可以调试和个
1、stablediffusiongit下载代码https://github.com/CompVis/stable-diffusion安装环境ldm2、下载模型从网站中CompVis(CompVis) 下载compvis的模型，有如下，下载模型如果有问题，运行中会提示错误。需要重新下载 3、运行到1的主目录下，运行：其中init-img是自己选的图片，prompt是生成的提示词pythonscripts/img2img.py--init-imgdemoimg/man3.png--n_samples4--outdiroutputs/img2img/0--ckptmodels/ldm/stable
近半年，AIGC领域惊喜接踵而至。除了Chatgpt，在AI绘图方面StableDiffusion也大放异彩。网上的教程五花八门，有很多小伙伴根本不知如何下手，苦不堪言。现在腾讯云ServerlessStableDiffusion应用免费名额限量放送！公众号（点 这里 进入开发者社区，右边扫码即可进入公众号）后台回复「SD」进入申请试用，享受技术零门槛开箱即用的StableDiffusionWebUI/API应用。01、关于AI绘图与StableDiffusion相信不少小伙伴对StableDiffsuion或AI绘画技术早已有所耳闻。仅需输入提示词，就可以控制SD模型快速生成一批又一批精美图
最近在学习ai共创，在官方网站dreamstdio玩了几次发现需要收费，于是决定部署一个在服务器上。将部署的过程和遇到的问题记录下来供大家参考。目录1.工具准备2.下载代码和模型3.环境准备4.运行代码1.工具准备也可以手动安装，如果镜像中安装好了，就不用手动安装了，但是要注意版本！！！cuda：11.6：https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archiveminiconda3：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.shpyth
AI绘画的生成速度会受到以下因素的制约：torch版本、transformers版本、CUDA版本和cuDNN版本。非40系显卡用户应使用最新的整合包以获得最佳速度。v3版整合包已经更新到torch1.13.1、CUDA11.7和transformers0.016，所以无需再进行其他更改。一个让StableDiffusionWebUI满血复活的方法，生成图像速度最高30+it/s40系显卡用户需要替换cuDNN来获得到满血速度。NVIDIA配置流程打开NVIDIA设置显卡开发者模式，按照图中显示配置即可。确认NVIDIA显卡系统信息，自己要记不住用个小本本记录一下12.1.68这串数字就可以了
核心思想是：1.抛去算法设计方面，仅从工程角度考虑的话，Stablediffusion的潜力挖掘几乎完全受输入文字影响。2.BLIP2所代表的一类多模态模型走的路线是"扩展赋能LLM模型"，思路简单清晰，收益明显。LLM+Stablediffusion的问题应该也不大。3.ChatGLM-6B和Stablediffusion都有huggingface中的pipeline，做个实验也不困难。4.这里只验证了基本管道连接的效果，如果效果还不错，那将还会有很多可玩的东西，如从LLM的LoRA、P-Tuning微调方面入手。感兴趣的话留意之后更新。操作：1.安装ChatGLM-6B：GitHub-TH
