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
#记录工作，工作复盘仅作记录，未尽之处请补充，谢谢！电脑配置情况大致记录如下，请参考：MSI移动工作站，64G内存，4GB显存一、安装前准备：阅读文档，明确软件依赖和安装要求：在用Anaconda环境下安装stable-diffusion-webui之前，电脑上先要安装有以下软件：1、Anaconda首先安装 Anaconda，本处用于可窗口化的管理虚拟环境和方便解决环境中包的依赖问题可以参考本站大神的详细文章教程：Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）_conda安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/fan18317517352/article/det
「SAP技术」SAPSD微观研究之根据销售订单查询到该订单发货的批次 事务代码VL06O， 点击'ListOutboundDeliveries',进入如下界面， 输入相关查询参数，执行， 点击'itemview'按钮，进入如下界面， 调整好布局， 将销售订单号调至前面，如下图示： 就能看到每个订单发货的批次数据了，横向滚动条往右边拉， -完-2020-7-10写于苏州市。
在跨境业务蓬勃发展的今天，越来越多的大型企业出于人力成本的考虑，在人力成本较低的发展中国家建立工厂。然而，传统基于路由器的网络架构已无法为这些跨国企业提供可靠的安全网络。那么，如何解决跨国企业海外工厂的网络难题呢？SD-WAN解决方案为其提供了逐一破解的有效手段！（一）解决连接远程制造站点的连接性差问题全球范围内设有工厂和偏远地区运营的制造商经常遇到连接性差的问题。为了连接远程站点，制造商通常会订购昂贵且带宽有限的MPLS线路，对服务质量和网络性能提出了挑战。SD-WAN平台通过更灵活和更经济的连接选项提供高网络性能。它支持与宽带互联网和5G/LTE连接相同性能的同时，采用路径调节、隧道绑定等
不得不说，现在拍写真真是“简单到放肆”了。真人不用出镜，不用费心凹姿势、搞发型，只需一张本人图像，等待几秒钟，就能获得7种完全不同风格：仔细看，造型/pose全都给你整得明明白白，并且原图直出修也不用修了。这搁以前，不得在写真馆耗上至少整整一天，把咱和摄影师、化妆师都累个半死不活。以上，便是一个叫做InstantID AI的厉害之处。除了现实写真，它还能整点“非人类的”：比如猫头猫身，但仔细看又有你的脸部特征。各种虚拟风格就更不用说了：像style2，真人直接变石像。当然，输入石像也能直接变：对了，还能进行俩人脸融合的高能操作，看看20%的杨幂+80%的泰勒长什么样：一张图无限高质量变身，可是
1）实验平台：正点原子stm32f103战舰开发板V42）平台购买地址：https://detail.tmall.com/item.htm?id=6092947574203）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/thread-340252-1-1.html#第四十九章SD卡实验很多单片机系统都需要大容量存储设备，以存储数据。目前常用的有U盘，FLASH芯片，SD卡等。他们各有优点，综合比较，最适合单片机系统的莫过于SD卡了，它不仅容量可以做到很大（32GB以上），支持SPI/SDIO驱动，而且有多种体积的尺寸可供选择（标准的SD卡尺寸及MicorSD卡
Lora模型1.Lora模型tag1.1打tag路径1.2打tag准备1.3分类进行打tag2.Lora模型训练核心参数2.1步数相关repeat/epoch/batch_size2.1.1image训练集tag文本2.1.2repeat2.1.3epoch2.1.4batch_size2.1.5totaloptimizationsteps(总训练步数)2.2速率/质量相关Ir学习率/Dim网络维度/Optimizer优化器2.2.1学习率2.2.2Networkdimension(Dim网络维度)3.参数和模型之间的联动关系3.1只调整repeat3.2只调整repeat和epoches3.
本地部署text-generation-webui0.背景1.text-generation-webui介绍2.克隆代码3.创建虚拟环境4.安装pytorch5.安装CUDA运行时库6.安装依赖库7.启动WebUI8.访问WebUI9.OpenAI兼容API0.背景一直喜欢用FastChat本地部署大语言模型，今天试一试text-generation-webui这个项目。1.text-generation-webui介绍text-generation-webui适用于大型语言模型的GradioWebUI。支持transformers、GPTQ、AWQ、EXL2、llama.cpp(GGUF)、
LCM 官方以此训练了一个新的模型 Dreamshaper-V7，仅通过 2-4 步就能生成一张 768*768 分辨率的清晰图像。 以往我们用 SD 生成图片起码需要20步的步数，现在使用 LCM 只需要4步就行，实现所见即所得。1.LCM官方介绍🌟LCM官网：https://latent-consistency-models.github.io/LCM 全称 Latent Consistency Models（潜在一致性模型），是清华大学交叉信息科学研究院研发的一款生成模型。它的特点是可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像，使图像生成速度提升 2-5 倍，需要的算力也更少。官方称 LCMs
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了stable-diffusion-webui的逐步部署教程，希望能对使用StableDiffusion的同学们有所帮助。文章目录1.前言2.逐步部署教程2.1创建Python环境2.2安装依赖库2.3运行代码1.前言 最近有几个同学在
