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提高Stable Diffusion十倍计算速度以及解决内存崩溃问题

在启动StableDiffusion时一直报TorchnotcompiledwithCUDAenabled警告,一开始没在意本着能用就行的态度凑活用,每个图都耗时十多秒,然后本着好奇TorchnotcompiledwithCUDAenabled这个警告去搜索解决方案,都没说这个警告解决了有什么用,并且网上资料东拼西凑根本不能解决问题,本着专研解决问题的心态花一晚上解决这个警告,并将计算速度提高了十倍基本4G的模型2秒能出图。出现这个问题是两个方面一是的确显存不足本地环境:windows1113900k32GNvidia3080ti当前显卡驱动版本:注意上面的CUDA12.0.147不一定要和C

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处理stable-diffusion-webui本地部署过程中的commit hash <none>问题的一个方法

安装webui时一直卡在commithashnoneRuntimeError:Couldn'tdetermineStableDiffusion'shash:69ae4b35e0a0f6ee1af8bb9a5d0016ccb27e36dc这一步报错类似于这个(因为我没有存截图)Commithash:Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\GitHubDesktopFiles\stable-diffusion-webui\launch.py",line130,ingit_clone("https://github.com/CompVis/stable-diffu

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扩散模型(Diffusion)最新综述+GitHub论文汇总-A Survey On Generative Diffusion

扩散模型(DiffusionModel)最新综述+GitHub论文汇总-ASurveyOnGenerativeDiffusion本综述来自香港中文大学Pheng-AnnHeng、西湖大学李子青实验室和浙江大学陈广勇团队,对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。本文首先提出了diffusionmodel改进算法的细化分类与深度解析,同时对diffusionmodel的应用进行了系统的回顾,最后率先汇总领域内benchmarks。文章链接:https://arxiv.org/abs/2209.02646深度学习在生成任务中显示出巨大的潜力。生成模型是类可以根据某些隐含的参数随机生成观察结果的模型。最

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(跨模态)AI作画——使用stable-diffusion生成图片

AI作画——使用stable-diffusion生成图片0.简介1.注册并登录huggingface2.下载模型3.生成0.简介自从DallE问世以来,AI绘画越来越收到关注,从最初只能画出某些特征,到越来越逼近真实图片,并且可以利用prompt来指导生成图片的风格。前不久,stable-diffusion的v1-4版本终于开源,本文主要面向不熟悉huggingface的同学,介绍一下stable-diffusion如何使用(非常简单)。1.注册并登录huggingface直接打开compvis的stable-diffusion:https://huggingface.co/CompVis/s

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k8s集群添加master节点提示control plane instance a cluster that doesn‘t have a stable controlPlaneEndpoint ad

k8s集群添加master节点提示unabletoaddanewcontrolplaneinstanceaclusterthatdoesn'thaveastablecontrolPlaneEndpointaddress 检查kube-config.yaml文件#kubeadmconfigview>kube-config.yaml或者是直接查询#kubectlgetcmkubeadm-config-nkube-system#kubectldescribecmkubeadm-config-nkube-system  发现没有controlPlaneEndpoint这个参数或者从kubeadmcon

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