最近调试SD卡的时候遇到了发送CMD命令但没有收到正确回应的问题。先简单叙述一下开发环境，我使用的是STM32CubeMX+MDK5，板子用的是原子哥F407探索者。这次的需求是使用SPI驱动SD卡，并建立FATFS文件系统用于管理卡内数据，另外使能了串口1并重定向了printf到串口以便直接观察。 基本了解SD卡驱动流程后就直接开始实战操作（SD卡的驱动流程、卡的驱动及挂载文件系统的代码都可以在网上找，很容易能够找到，这里就不赘述了），在下载的代码基础上用if语句判断f_mkfs、f_mount和f_open函数是否成功执行，成功返回0，否则返回错误代码。建立工程文
大家好，我是水滴~~本文主要介绍在各种显卡环境中，如何安装和运行stable-diffusion-webui，包括：在NVIDIA显卡环境上安装、在AMD显卡环境上安装、在集显或小于4G显卡环境上安装。文章目录在NVIDIA显卡环境上安装下载配置安装与运行在AMD显卡环境上安装在集显或小于4G显卡环境上安装StableDiffusion对显卡有一定的要求，其支持的最小独立显存为4G，8G以上为优，越大越好。对于显卡的厂商，N卡（NVIDIA，英伟达）最佳；A卡（AMD，超威半导体）也能用，但发挥的性能会大打折扣。对于不同情况的显卡，这里也给出了不同的安装教程。所以在安装前先看下自己电脑的配置，
一、简介facechain人物写真应用自8月11日开源了第一版证件照生成后。目前在github（https://github.com/modelscope/facechain）上已有近6K的star，论文链接：FaceChain: A Playground for Identity-Preserving Portrait Generation：https://arxiv.org/abs/2308.14256。facechain社区非常活跃，fork、commit数都很大，相应截图如下：facechain人物写真主要功能如下图所示，同时支持单人、多人写真功能，也可支持上传自炼的人物写真lora风
StableDiffusionWebUI无法打开，一直显示Loading或载入中，最后无响应直接崩溃卡死（您可以等待该页面恢复响应，也可以退出该页面）或能打开但非常缓慢，点击需要很久才有反应⚙️1.软件环境⚙️🔍2.问题描述🔍🐡3.解决方法🐡🤔4.结果预览🤔⚙️1.软件环境⚙️Windows10教育版64位Python3.10.6Chrome版本119.0.6045.199（正式版本）（64位）Edge119.0.2151.72(正式版本)(64位)StableDiffusionWebUI1.6.0🔍2.问题描述🔍StableDiffusionWebUI在自动打开以及输入本地地址后，一直显示L
ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。sd-webui-controlnet下载地址：GitHub-Mikubill/sd-webui-controlnet:WebUIextensionforControlNetWebUIextensionforControlNet.ContributetoMikubill/sd-webui-controlnetdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet安装ControlNet插件打开WebUI界面
先放两张自己画的图片镇楼。什么是StableDiffusionWebuiStableDiffusionWebUI是StableDiffusion的浏览器界面，StableDiffusion是一种AI模型，可以根据文本提示生成图像或用文本提示修改现有图像。StableDiffusionWebUI是探索StableDiffusion可能性的好方法，只需点击几下即可创建令人惊叹的图像。内容来自官网还是大白话翻译一下，就用这玩意，你就能抛弃GPT4，抛弃Mj（当然实际效果很大可能不如Mj......）,在本地实现AI绘画！部署前提条件虽然咱教程的目标是让所有人都能用上StableDif
上一篇用MindStudio转换完om模型，就可以在板卡里进行推理验证了。SDK里有相关推理的demo，只要om模型转换没有遇到问题，是可以做推理验证。首先SDK里推理验证方式有两种，一个是用H264实时视频流的方式，还有一种是通过图片的方式。 H264方式需要准备好FFMPEG，通过本地视频转换成H264视频流推给板卡。用下面指令就可以。ffmpeg的安装使用就不在这里介绍了。ffmpeg-itest.avi-vcodeccopytest.h264第二种方式，是需要将本地图片转换一下，给的例子是将.jpg图像转换成.bin文件。提供了python方式。importosimportnumpy
文章目录在学校服务器部署StableDiffusionWebui（一）准备工作（二）环境配置（三）git拉取项目到本地（四）运行项目遇到的问题：（一）使用gitclone时，Failedtoconnectto127.0.0.1port7890（二）使用gitclone时，出现RPCfailed（三）RuntimeError:Couldn’tinstallopen_clip（四）Couldn'tcheckout{name}'shash:{commithash}.（五）Failurewhenreceivingdatafromthepeer（六）OpenSSLSSL_read:SSL_ERROR_S
目录一、4位SD总线模式二、1位SD总线模式三、HSPI总线模式四、VSPI总线模式五、关于SD卡开发板：NodeMCU32s（v1.3）SD卡读写模块：SDIO/SPI二合一SD卡：闪迪32GB（TF卡，实际29.7GB）/Kingston32G(TF卡，实际29.1GB)开发框架：ArduinoEsp32可以通过SDMMC和SPI两种方式读取SD/TF卡数据。SDMMC分为1位SD总线模式和4位SD总线模式Esp32上有4组SPI外设，其中，控制器SPI2和SPI3分别使用带前缀HSPI和VSPI的信号总线。注意：在程序下载前，需要断开SD卡供电，否则会出现报错。【VSPI除外】SD卡在复
最近看到很多很精美的AI图片，也想体验下，正好我有台2vCPU和2G内存轻量云服务器，但是不想再额外买GPU，就想着用CPU模式自己部署，部署经过摸索能顺利完成，但是加载模型已经很吃力，老是提示没有足够内存。本过程主要是用来记录部署的详细过程,仅针对于CPU跑Stable-diffusion-webui。1、机器配置要求机器的配置要求主要是针对CPU模式云部署Stable-diffusion-webui。CPU：任何现代AMD或IntelCPU。内存：至少8G内存。存储：这个其实影响不大。显卡： 不影响。系统： centos。2、配置Python环境2.1Miniconda3安装Minicon
