最近在网上发现了一款训练好了的StableDiffusion+友好的Webui，具有完全免费、离线运行、解压即用、超简单配置、全部汉化、效果惊人的StableDiffusionWebui项目，在此分享给大家。在此首先感谢：大佬原始的webui项目：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui和b站up主秋葉aaaki的分享：https://www.bilibili.com/video/BV17d4y1C73R/一、体验效果StableDiffusionWebui提供了文本生成图像，图像翻译图像，局部重绘，多种采样方法，Tag补全

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文章封面为个人AI绘图训练结果项目传送门：传送门 （谷歌警告）该项目为免费使用的AI绘图项目，并且可以在本地搭建部署环境。AI绘图对于人脸处理仍处于较为实现困难的阶段，因此该项目更适合用于各类场景、风格的绘制，尤其以宏观场景以及油画、厚涂风格为佳。目前对于像素画风格绘制并不是很理想。本篇博客主要讲述网络直接使用以及本地环境搭建两种方式方法。网络直接使用方法中使用的为GoogleColab提供的托管机器，显卡有两种，大概率可以分配到Telsa显卡，训练速度为4.0/it约等于3070显卡的速度。但GoogleColab会有闲置检测，长时间未点击页面会自动离线，需要购买其Pro+会员（大几百），而

1、生成模型首先回顾一下生成模型要解决的问题：如上图所示，给定两组数据z和x，其中z服从已知的简单先验分布π(z)（通常是高斯分布），x服从复杂的分布p(x)（即训练数据代表的分布），现在我们想要找到一个变换函数f，它能建立一种z到x的映射f:z–>x，使得每对于π(z)中的一个采样点z，都能在p(x)中有一个（新）样本点x与之对应。如果这个变换函数能找到的话，那么我们就实现了一个生成模型的构造。GAN、VAE和基于流的模型。他们在生成高质量样本方面取得了巨大成功，但每个都有其自身的局限性。GAN模型因其对抗性训练性质而以潜在的不稳定训练和较少的生成多样性而闻名，GANs的良好结果可能局限于变

目录一.背景知识1.1StableDiffusion背景知识1.2ControlNet背景知识二.使用方法2.1环境配置2.2运行WebUI三.背景知识3.1StableDiffusion参数详解3.2ControlNet参数详解四.定制化技巧4.1参数技巧五.参考来源设计师们往往对于新出的绘画工具上手比较艰难，本文针对目前比较火热的StableDiffusion+ControlNet指导AI艺术设计的工具使用进行全面讲解。很多人会有预感，未来要么设计师被图形学程序员取代，要么会使用AI工具的设计师取代传统设计师，2023年开始，AI辅助设计甚至主导设计已经成了司空见惯的现象。软硬件环境：OS

两者都应该在O(nlogn)中运行，但通常排序比stable_sort快。实践中的性能差距有多大？你有这方面的经验吗？我想对大量大小约为20字节的结构进行排序。在我的情况下，结果的稳定性会很好，但这不是必须的。目前底层容器是一个普通数组，也许稍后可以将其更改为std::deque。 最佳答案 理论上比较算法有很好的答案。我对std::sort进行了基准测试和std::stable_sort与google/benchmark出于好奇。提前指出这一点很有用；基准机有1X2500MHzCPU和1GBRAM基准操作系统ArchLinux20

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文章目录NVIDIA（英伟达）显卡请看以下文章环境下载webui安装webuiGithub代理配置（访问Github无压力可跳过此步骤）运行脚本参数配置安装依赖（一）安装依赖（二）走你题外话NVIDIA（英伟达）显卡请看以下文章stable-diffusion-webui手动安装详细步骤（NVIDIA显卡）环境OS：Windows10显卡类型：AMD显卡Python版本：3.10.6（必须为该版本）Git：必须下载webuiAMD显卡版本的webui使用git克隆到指定目录gitclonehttps://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui

安装stablediffusion的出错https://cgexe.com/39458/对于安装stablediffusion来说这个视频很好，但是我在本机的c盘照着做，还是报错，所以就自己整理一下自己的错误我下载gitclone总是出现这种错误：Cloninginto'stable-diffusion-webui'...fatal:unabletoaccess'https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/':errorsettingcertificateverifylocations:CAfile:https://githu

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