序言AI绘图已经火了有一段时间了，国外各种AI绘图，AI视频剪辑等已经被玩坏了。StableDiffusionInfinity免费开源的StableDiffusion已经能扩画了，StableDiffusionInfinity是其子功能，下面可以来看看这个开源项目。github克隆项目（使用镜像）如果有vpn的或者能上谷歌的同学直接上github上搜索该项目，如果没有的话，找到github镜像。镜像链接：gitclone.comvsCode打开项目该项目是python写的，可以使用vscode打开查看，vscode安装参考：RunningVisualStudioCodeonmacOS项目基本信

我尝试在IRB(v0.9.6，Ruby2.3.0)中使用Refinement:moduleFoorefineObjectdodeffoo()"foo"endendendusingFoo#=>RuntimeError:main.usingispermittedonlyattoplevel这基本上是theexactsetupfromthedocumentation(这会导致相同的错误)。出了什么问题？我该如何解决这个问题？ 最佳答案 这可能是IRb的错误或功能不当。众所周知，由于IRb的实现方式非常骇人听闻，因此它无法在所有极端情况下正

我已经在Ubuntu服务器上安装了Ruby1.9.1(p234)。我正在尝试在Apache2.2/Passenger2.2.5上部署一个供应商Rails2.3-stable的Rails应用程序。GET请求工作正常，POST请求立即中断并显示以下日志条目:ProcessingUsersController#new(for80.203.77.44at2009-10-2420:54:55)[GET]Parameters:{"controller"=>"users","action"=>"new"}Renderingtemplatewithinlayouts/applicationRender

编辑:[已修复]问题是我已经安装了它，但不知道，并尝试从源代码安装。这创建了两个版本，gem不知道使用哪个。我通过转到下载的源并运行来修复它sudomakeuninstall然后我再次运行geminstallrmagick并且成功了![原始问题]我正在尝试像thisrailscast中那样安装rmagickgem.这是我放入gemfile的片段:gem'rmagick'gem'carrierwave'当我运行bundleinstall时，我得到以下输出:Installingrmagick(2.13.1)withnativeextensionsGem::Installer::Extens

stable-diffusion官方版本地复现手册主页：https://github.com/wjxpro邮箱：804359553@qq.com文章目录**stable-diffusion官方版本地复现手册**〇、说明环境一、准备1.[stable-diffusion](https://github.com/CompVis/stable-diffusion)（标题链接可点）2.[sd-v1-4.ckpt](https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/tree/main)3.[clip-vit-large-patc

我在D3.js中设置了一个序数标度如下所示，到目前为止效果很好:varcolor=d3.scale.ordinal().range(['blue','red','green']);color.domain();console.log(color(0));//returns'blue'但是，我真正想做的是能够将两个数字传递给比例尺，并让它返回蓝色、红色或绿色的特定子色度-主要色度取决于第一个数字，子阴影取决于第二个数字。也许我可以结合d3.scale.ordinal()与d3.interpolateRgb()以某种方式做到这一点？不过，我不确定interpolateRgb是否是正确的选择

stable-diffusion用途：输入文字描述，输出对应图片Thechickenwiththehairpartedinthemiddleandthesuspendersisplayingbasketball（梳着中分头，穿着吊带裤的鸡，打篮球.。）1.环境与感受介绍这几天跑省外出差被隔离，不过随身带了个主机和显示器（笔记本太差跑不了项目程序，只能随身带主机，一言难尽…）,正巧又刷到stable-diffusion开源的消息，现在就来试试搭建这个试试水硬件环境：显卡306012G显存，内存32G主要就这两，cpu没太大要求，除非你想用cpu跑深度学习…软件环境：基于Anaconda的pyth

目录配置环境下载安装StableDiffusionWebUI解决安装过程的报错报错一：Couldn'tcheckout{name}'shash:{commithash}报错二：Couldn'tdetermineStableDiffusion'shash报错三：ErrorsettingupCodeFormer使用映射到本地服务器公网访问设置中文配置环境创建一个python=3.10.6的环境，该环境出错几率低condacreate-nsdpython=3.10.6激活该环境condaactivatesd切换到要安装的目录cd./longjs下载安装StableDiffusionWebUI需要注意

I.介绍StableDiffusion模型（稳定扩散模型）是一种用于生成式建模的深度学习模型，它使用随机微分方程（SDE）来建模连续时间的动态过程。在图像、声音、文本等各种领域都有广泛的应用。与传统的生成式模型相比，StableDiffusion模型能够生成更加高质量的样本。其原理是通过对随机微分方程进行离散化，将连续时间的过程转换为离散时间的过程，然后通过反向传播算法进行求解。GoogleColab是一种基于云端的Jupyter笔记本环境，它提供了免费的GPU和TPU资源，使得深度学习训练变得更加便捷和高效。Colab可以直接在浏览器中运行，不需要单独安装任何软件，用户只需上传自己的代码和数

代码：这里面介绍几种stable-diffusion的代码版本之类的。1.stable-diffusion-webuiGitHub-AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui:StableDiffusionwebUI这个版本主要是webui框架实现，webui由gradio实现，如果本地没有gpu就别搞了，这里面的stable-diffusion实现了prompt和negativeprompt。2.stable-diffusion-compvis-15GitHub-CompVis/stable-diffusion:Alatenttext-to-imagediffu