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
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
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
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
FPGA实现高带宽NVMeSSD读写——纯逻辑实现测试背景测试平台测试方案连续数据读写测试1GB覆盖读写测试SSD分段测试测试中时间基准测试硬盘硬盘测试结果数据总览单盘测试结果三星960PRO三星980PRO至誉忆芯2TB忆芯1TB七彩虹爱国者致态分段读写测试测试分析结语声明测试背景工业级SSD的价格是普通家（商）用盘的几倍，甚至十倍之多，是智商税吗?我们使用自主设计的FPGA纯逻辑的高带宽NVMeSSD读写IP，测试市面上常见的三种家（商）用硬盘和忆芯、至誉两款工业硬盘以及三星PRO系列硬盘的性能数据并进行比较，使用逻辑扇区的方法对几款NVMe硬盘进行了总平均及分区测速。同时，也据此测定了I
#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
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)、
