概述本教程使用的单片机是STM32F103ZE，有线网口芯片为ENC28J60。本教程里面的网页由于需要兼容WindowsXP系统的IE8浏览器，所以采用HTML4.01编写，不使用任何前端框架。笔者使用的网页设计软件是AdobeDreamweaverCS3。开发板PCB文件是公开的，大家可以拿去打印出来，焊好器件后，就可以直接跑本教程提供的所有示例程序。示例程序和PCB板的下载地址为：https://pan.baidu.com/s/1vT5Le1qauh5uTNfu8xKXzQ（提取码：k6tz）lwip-2.1.3在STM32F103ZE+ENC28J60有线网卡上无操作系统移植（使用ST
新手在安装玩StableDiffusionWebUI之后会遇到各种问题，接下来会慢慢和你讲解如何解决这些问题。在我们打开StableDiffusionWebUI时会报错如下：RuntimeError:TorchisnotabletouseGPU；add--skip-torch-cuda-testtoCOMMANDLINE_ARGSvariabletodisablethischeck提示：Python运行时抛出了一个异常。请检查疑难解答页面。这个时候我们应该怎么办呢？这个时候只需要看提示就行了，他告诉我们无法使用GPU。而且后面还给了提示，说在COMMANDLINE_ARGS变量中添加--ski
AI不仅可以生成令人惊叹的图片，还能给这些图片注入生命，让它们动起来。这就是AnimateDiff要做的事情，一个神奇的工具，能将静态的AI生成图像转换成动画。本次介绍基于SD如何实现这个神奇的方法。文章目录插件安装使用方法参数调整文生动图/视频Controlnet方法SDAPI方法错误总结插件安装进入SD页面在扩展下输入网址https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff.git进行安装，我这里安装过了，因此提示已存在。安装完之后不要着急重启，需要下载使用的模型。进入https://huggingface.co/guoyw
之前讲了stablediffusionwebui搭建,这里主要介绍使用方法以及模型,扩展等.模型下载主要下载网址HuggingFace：StableDiffusion、ControlNet的官方仓库。Civitai：里面多是Lora或其它NSFW等模型的仓库。这里下载anythingV4的模型,在Huggingface网站中搜索,下载后放在stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion中其他的模型也类似.NovelAI模型也类似,需要下载相关模型.可以在Huggingface上搜索,如果实在找不到可以后台私信我.接下来介绍一些比较有意思的模型以及有
当前，最先进的文本到图像（T2I）模型需要大量的训练成本（例如，数百万个GPU小时），这严重阻碍了AIGC社区的基础创新，同时增加了二氧化碳排放。现在，来自华为诺亚方舟实验室等研究机构的研究者联合提出了开创性的文本到图像（T2I）模型PixArt-α,只需要StableDiffusionv1.5训练时间的10.8%（约675vs约6250A100GPU天），省下近30万美元（26000美元vs320000美元）。与更大的SOTA模型RAPHAEL相比，PixArt-α的训练成本仅为1%，且支持直接生成高达1024×1024分辨率的高分辨率图像。PixArt-α 模型不仅大幅降低了训练成本，还显
Mac配置类别配置机型Macbookprom2核总数12核中央处理器、38核图形处理器和16核神经网络引擎内存64G系统Sonoma安装Homebrew打开终端执行（使用了国内镜像源安装）/bin/bash-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"查看是否安装完成brew-v安装环境依赖brewinstallcmakeprotobufrustpython@3.10gitwget安装Conda安装从Anaconda官网下载安装包下载直接双击一步步安装即可查看是否安装成功conda--vers
作者简介：一名云计算网络运维人员、每天分享网络与运维的技术与干货。 公众号：网络豆云计算学堂 座右铭：低头赶路，敬事如仪个人主页： 网络豆的主页目录写在前面一.体验与操作1.注册2.为何可以媲美stablediffusion？（1）兼容市上所有StableDiffusion教程，哪里想学找哪里（2）免费的在线生图支持文生图、图生图的基本功能（3）支持高清修复、面部修复 （4）海量模型一键加入模型库并调用，无需下载到本地（5）原创AI模型分享社区（6）模型训练专业设置：总结：写在前面随着AI绘画的爆火，让我们也对AI绘画有了了解，但是相对于国外AI绘画我们使用有一定限制，国内的AI绘画
写这篇文章的主要原因是工作中需要写一个用训练好的模型批量生图的脚本，开始是想用python直接加载模型，但后来发现webui的界面中有不少好用的插件和参数，所以最终改成调用WebUI接口的方式来批量生图。Stable-diffusion的webui界面使用比较方便，但是它的api文档比较简陋，很多功能需要去看源码，所以在这里记录下主要的调用方法相关文档官方文档：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/API运行方式#1.首先需要在webui-user.bat中给COMMANDLINE_ARGS添加--api参数#
目录上电测试制作boot.sd编译Linux内核multi.its上电测试在上一篇，我们构建了fip.bin。让我们继续用以前的boot.sd。我们插上电源，U-Boot2021.10(Oct152023-14:17:51+0800)cvitek_cv180xDRAM:63.3MiBgd->relocaddr=0x82435000.offset=0x2235000MMC:cv-sd@4310000:0LoadingEnvironmentfrom...OKIn:serialOut:serialErr:serialNet:Warning:ethernet@4070000(eth0)usingran
软件下载在b站up秋葉aaakiup很贴心有一个整合包可以直接运行。在github下载的原始版本sd-webui，下载过程遇到clip包安装失败，参考了这两个文章可以解决打开stablediffusionwebui时，提示缺少clip或clip安装不上的解决方案（windows下的操作）本地部署stable-diffusion-webui出现Couldn'tinstallgfpgan错误如果遇到类似包安装问题可以借鉴上面两个方法，一个本地安装函数包，一个改下载地址。顺便码一个xformer下载指南之后需要再用xformer安装最后自己搞好后模型加载上我的显卡mx150比较垃圾用sd1.5会爆，
