目录1AI绘画技术飞跃2效果展示3环境配置3.1下载基础模型3.2更新.NET和模型3.3下载绘画模型3.4启动项目3.5标签配置4结语1AI绘画技术飞跃近期，人工智能技术的发展似乎反复出圈。AI绘画、AI编曲、AI写代码、AI对话等概念不断走入大众的视野，新一代科技革命似乎已然到来。一些人对它嗤之以鼻，认为只是深度学习在计算机算力加持下进化为大模型罢了，本质原理上没有创新；有人认为这是一次里程碑事件——工业革命以来淘汰了大部分的重复性体力劳动，而ChatGPT等超级模型的诞生是否预示着大部分的重复性脑力劳动即将被终结？你怎么看呢？2022年10月，NovelAI流出stable-diffus

目录1AI绘画技术飞跃2效果展示3环境配置3.1下载基础模型3.2更新.NET和模型3.3下载绘画模型3.4启动项目3.5标签配置4结语1AI绘画技术飞跃近期，人工智能技术的发展似乎反复出圈。AI绘画、AI编曲、AI写代码、AI对话等概念不断走入大众的视野，新一代科技革命似乎已然到来。一些人对它嗤之以鼻，认为只是深度学习在计算机算力加持下进化为大模型罢了，本质原理上没有创新；有人认为这是一次里程碑事件——工业革命以来淘汰了大部分的重复性体力劳动，而ChatGPT等超级模型的诞生是否预示着大部分的重复性脑力劳动即将被终结？你怎么看呢？2022年10月，NovelAI流出stable-diffus

前言自从StableDiffusion在今年8月份开源以来，着实把AI绘图推向一个新的高潮，官网也同时发布了在线版本，大家可以去体验下。**体验网址：**https://beta.dreamstudio.ai/dream官网虽然说生图的速度很快，但每一次都需要消耗积分点，所以今天跟大家分享下，本地部署的方案，这样就没有数量的限制、不用排队、自由度也很高、可以随意修改配置、替换模型。本地部署电脑的最低要求：1、操作系统：Win10或者Win11，其他操作系统没测试过。2、内存：16G及以上3、显卡：最好是NVIDIA系列的，最低要求4G，当然了越高越好，不支持N卡1050以下的。下面跟大家分享下

前言自从StableDiffusion在今年8月份开源以来，着实把AI绘图推向一个新的高潮，官网也同时发布了在线版本，大家可以去体验下。**体验网址：**https://beta.dreamstudio.ai/dream官网虽然说生图的速度很快，但每一次都需要消耗积分点，所以今天跟大家分享下，本地部署的方案，这样就没有数量的限制、不用排队、自由度也很高、可以随意修改配置、替换模型。本地部署电脑的最低要求：1、操作系统：Win10或者Win11，其他操作系统没测试过。2、内存：16G及以上3、显卡：最好是NVIDIA系列的，最低要求4G，当然了越高越好，不支持N卡1050以下的。下面跟大家分享下

扩散模型DDPM开源代码的剖析【对应公式与作者给的开源项目，diffusionmodel】一、简介二、扩散过程：输入是x_0和时刻num_steps，输出是x_t三、逆扩散过程：输入x_t，不断采样最终输出x_0四、具体参考算法流程图五、模型model和损失函数（最重要！）1、先看损失函数2、model（看解释）六、损失函数的推导一、简介论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/4c5bcfec8584af0d967f1ab10179ca4b-Abstract.html项目地址：https://github.com/hojonath

扩散模型DDPM开源代码的剖析【对应公式与作者给的开源项目，diffusionmodel】一、简介二、扩散过程：输入是x_0和时刻num_steps，输出是x_t三、逆扩散过程：输入x_t，不断采样最终输出x_0四、具体参考算法流程图五、模型model和损失函数（最重要！）1、先看损失函数2、model（看解释）六、损失函数的推导一、简介论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/4c5bcfec8584af0d967f1ab10179ca4b-Abstract.html项目地址：https://github.com/hojonath

1.前言：最近看StableDiffusion开源了，据说比DiscoDiffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~这里是官网介绍：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release2.必要前提：科学上网。很多链接都需要用到。显卡的显存需要足够大，至于多大没看到哪有说，反正6g绝对不行3.部署前准备：本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求（1）需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上。（已经不需要3080起，亲民不少）（2）操作系统需要win10或者win11的系统。MacO

1.前言：最近看StableDiffusion开源了，据说比DiscoDiffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~这里是官网介绍：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release2.必要前提：科学上网。很多链接都需要用到。显卡的显存需要足够大，至于多大没看到哪有说，反正6g绝对不行3.部署前准备：本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求（1）需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上。（已经不需要3080起，亲民不少）（2）操作系统需要win10或者win11的系统。MacO

本文环境使用实体设备，显卡是AMDRX6800XT。系统是ubuntu20.04.5LTS桌面版，部署成功后也可以在评论区发出你的显卡型号和系统。非虚拟化环境。分个100G的分区安装Ubuntu，可以与win共存！想用哪个系统就重启切换！慢慢看，中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决一、更新apt并安装一些需要的程序sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt-get install wget gnupg2 git二、安装amdgpu驱动sudo usermod -a -G video $LOGNAMEecho 'ADD_EX

本文环境使用实体设备，显卡是AMDRX6800XT。系统是ubuntu20.04.5LTS桌面版，部署成功后也可以在评论区发出你的显卡型号和系统。非虚拟化环境。分个100G的分区安装Ubuntu，可以与win共存！想用哪个系统就重启切换！慢慢看，中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决一、更新apt并安装一些需要的程序sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt-get install wget gnupg2 git二、安装amdgpu驱动sudo usermod -a -G video $LOGNAMEecho 'ADD_EX