AI绘画大潮来袭，创意触手可及！本书简介《AI绘画：StableDiffusion从入门到精通》从艺术教育工作者和现代艺术设计师的视角，系统地介绍了人工智能绘画的相关知识与应用技能。全书内容涵盖了AI绘画的发展、原理、工具与应用，并重点围绕主流工具StableDiffusion进行详细介绍。书中深入讲解了软件的操作、指令控制、图生图技巧、LoRA、ControlNet控制以及AI动画制作等相关知识，并通过插件的应用实现了图像生成的扩展和动画制作。《AI绘画：StableDiffusion从入门到精通》旨在帮助读者系统地学习AI绘画的理论知识与技术，了解如何运用这些技术来提升绘画技能，包括如何使

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏，专栏总目录：点这里。大家好，我是水滴~~本文介绍一款中英文对照插件sd-webui-bilingual-localization，该插件可以让你的StableDiffusionWebUI界面同时显示中文和英文，让我们方便了使用的同时，也能让我们熟悉原始的英文界面。安装完插件后，也有存在不生效的情况，本文也给出了解决方案，希望能对你有所帮助。文章目录安装插件配置不生效时的解决方案安装插件这次我们需要安装两个插件，一个是中文语言包，别一个是双语插件：中文语言包：https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-we

前言🤗扩散器能够完成许多不同的任务，并且您通常可以将相同的预训练权重用于多个任务，例如文本到图像、图像到图像和修复。但是，如果您不熟悉库和扩散模型，可能很难知道将哪个管道用于任务。例如，如果您将runwayml/stable-diffusion-v1-5模型用于文本到图像，您可能不知道也可以通过分别使用StableDiffusionImg2ImgPipeline和StableDiffusionInpaintPipeline类加载模型来将其用于图像到图像和修复。该 AutoPipeline 类旨在简化扩散器中🤗管道的多样性。它是一个通用的、任务优先的管道，可让你专注于任务。它 AutoPipel

实现AI绘画自由指南前期准备安装1.安装Homebrew工具2.安装Python33.下载StableDiffusion-webui4.下载大模型5.安装GFPGAN（神坑）5.允许stablediffusion-webui如何使用效果图最近看到网上各种AI工具很是火爆，心里也是有点痒痒，于是利用开源的StableDiffusion第三方代码，自己本地搭了一个AI绘画，实现了AI绘画自由，再也不用眼馋别人了！。先来看下界面效果图：前期准备硬件设备：我的是MacproM2芯片16G内存+1T固态（配置过低可能会跑不动模型）配置环境：需要python3环境。梯子：最好有一个梯子，这样下载或者安装都

1.安装Git2.安装pythonpython版本一定要是3.10.6如果是其他版本，请卸载后再重新安装此版本3.git代理配置此步骤主要是解决拉github源码慢的问题，如果有vpn客户端的同学，记得要单独再配置下git的代理配置(可具体查看自己开启VPN后的代理ip端口，配置一样即可)。开了VPN没配置git代理，正常网站进外网和github下载很快，但git命令拉取很慢？网站会检查电脑的代理配置并使用，而git是检查git单独的代理配置，所以得配4.stablediffusionwebUI源码包下载源码地址https://github.com/lshqqytiger/k-diffusio

01背景介绍StableDiffusion作为当下最流行的开源AI图像生成模型在游戏行业有着广泛的应用实践，无论是ToC面向玩家的游戏社区场景，还是ToB面向游戏工作室的美术制作场景，都可以发挥很大的价值，如何更好地使用StableDiffusion也成了非常热门的话题，社区也贡献了多种runtime来实现StableDiffusion的图像生成，其中广泛流行的包括：stable-diffusion-webui，ComfyUI，Fooocus等。同时，如何在企业内部部署运维和迭代StableDiffusion图像生成平台也涌现了多种方案。本文将以ComfyUI为例，介绍如何在亚马逊云科技上部署

大模型学习笔记（一）：部署ChatGLM模型以及stable-diffusion模型注册算力平台（驱动云平台）1.平台注册2.查看算力3.进入平台中心部署ChatGLM3-6B模型1.创建项目2.配置环境设置镜像源、克隆项目修改requirements3.修改web_demo_gradio.py代码1、修改模型目录2、修改启动代码3、添加外部端口映射4、运行gradio界面5、访问gradio页面4.修改web_demo_streamlit.py代码1、修改模型目录2、运行streamlit界面3、访问streamlit界面用免费GPU部署自己的stable-diffusion1.创建项目2.

目录介绍效果模型信息项目代码下载C#RAMStableDiffusion提示词反推OnnxDemo介绍github地址：GitHub-xinyu1205/recognize-anything:Open-sourceandstrongfoundationimagerecognitionmodels.Open-sourceandstrongfoundationimagerecognitionmodels.效果模型信息Model Properties----------------------------------------------------------------------------

上周六StableDiffusionWebUI发布了1.8.0版本。新版本主要特点如下：将touch2.1.2更新到版本2.1.2，提高了稳定性FP8支持，新增了对八位精度模型的支持，降低了硬件门槛支持SDXL-Inpaint模型使用Spandrel进行升级和面部修复架构自动向后版本兼容性（从指定了程序版本的旧图像加载信息文本时，将添加兼容性设置）实现零终端SNR噪声计划选项添加一个[✨]按钮以对库中的选定图像运行局部修复独立的资产存储库;在本地提供字体，而不是从Google的服务器提供字体官方LCM采样器支持添加对DAT升频器型号的支持额外网络树视图NPU支持总体来说，该版本更新亮点较多，但

利用TensorRT的8位PTQ将StableDiffusion速度提高2倍在生成人工智能的动态领域中，扩散模型脱颖而出，成为生成带有文本提示的高质量图像的最强大的架构。像稳定扩散这样的模型已经彻底改变了创意应用。然而，由于需要迭代去噪步骤，扩散模型的推理过程可能需要大量计算。这对于努力实现最佳端到端推理速度的公司和开发人员提出了重大挑战。从NVIDIATensorRT9.2.0开始，我们开发了一流的量化工具包，具有改进的8位（FP8或INT8）训练后量化(PTQ:Post-TrainingQuantization)，可显着加快NVIDIA硬件上的扩散部署，同时保持图像质量。TensorRT的