最近一年，扩散模型太火了，已经成为重要的生产力工具，在AI研究领域也不断有新的工作出现，成为产业界和学术界的热点。本文将在趋动云平台部署扩散模型中广受关注的stable-diffusion-webui项目，手把手教程！有需要算力跑模型的小伙伴，可以在趋动云领取一下168元算力金创建项目首先创建项目SD-webui-部署（名称可自拟），选择合适的镜像Pytorch2.0_miniconda3（由趋动云用户superx创建，感谢分享！）和数据集stable-diffusion-webui（由趋动云用户梦落创建，感谢分享！）。在相应的位置根据关键词搜索即可。选择镜像选择数据集创建项目请注意，创建项目
1.animatediff-cli-prompt-travel和animatediff区别 animatediff-cli-prompt-travel和animatediff在功能和使用方式上有一些不同。 首先，animatediff-cli-prompt-travel是一个基于命令行的工具，没有WebUI界面，需要一些编程基础。而animatediff可能有WebUI界面，这使得animatediff-cli-prompt-travel的易用性可能稍差一些。 其次，animatediff-cli-prompt-travel在生成视频方面更加灵活，能生
下载地址：自用备份，有需要的人请拿去，不客气！！1.4版本下载：CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original·HuggingFace1.5版本下载：runwayml/stable-diffusion-v1-5atmainsdxl-0.9.0版本下载https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9sdxl-1.0版本下载：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main —————————
冒泡排序（BubbleSort）冒泡排序是一定典型的交换排序，如排序规则是升序，有如下数列： A[0] A[1] A[2] A[3] ......A[n]将A[0]和A[1]比较，如果A[0]>A[1]，则交换两个元素的位置，否则不变，再继续比较A[1]和A[2]，直到A[n-1]和A[n]。即比较相邻的两个元素，如果前一个大，就交换（否则不交换），再继续比较后面的元素，每一轮比较之后，最大的元素会移动到最后（完成一轮冒泡）；再开始第二轮冒泡，本次会选出第二大的元素。重复冒泡的过程，直到没有相邻的元素需要交换，则排序完成，像碳酸饮料中的气泡，故而称为冒泡排序。简化过程，设置一个简单的数组，
目录前言文档说明Python安装3.1python下载3.2安装过程3.3验证安装结果Git安装4.1git的下载4.2git的安装4.3git的使用4.4第二种下载方式4.5下载的注意事项启动stablediffusion绘画软件5.1启动sd附录——cuda安装6.1cuda的版本检测6.2cuda的下载6.3cuda安装的验证附录——pytorch安装7.1pytorch下载7.2修改pytorch配置7.3验证pytorch的安装前言 本文主要记录了个人在参照github在本地windows系统上安装stablediffusion绘画软件的过程。做个备忘录，采用显卡是r
Lora模型1.Lora模型tag1.1打tag路径1.2打tag准备1.3分类进行打tag2.Lora模型训练核心参数2.1步数相关repeat/epoch/batch_size2.1.1image训练集tag文本2.1.2repeat2.1.3epoch2.1.4batch_size2.1.5totaloptimizationsteps(总训练步数)2.2速率/质量相关Ir学习率/Dim网络维度/Optimizer优化器2.2.1学习率2.2.2Networkdimension(Dim网络维度)3.参数和模型之间的联动关系3.1只调整repeat3.2只调整repeat和epoches3.
针对集合排序，java8可以用Stream流的sorted()进行排序。示例Bean以下我们会使用这个Bean来做示例。publicclassOrder{privateStringweight;privateDoubleprice;privateStringdateStr;//忽略getter、setter、构造方法、toString}字段排序首先是比较器Comparator，形式如下：Comparator对象的类名>comparator=Comparator.comparing(对象的类名::get方法名,升序或降序)1.排序常用的api：naturalOrder()表示自然排序(一般是升序
以AutoDL为例 以下代码源自：赛博华佗——秋叶： Akegarasu环境选择Miniconda:Miniconda是一个轻量级的Conda环境管理系统。它包含了conda、Python和一些常用的包，以及能够管理安装其他包的能力。Miniconda是Anaconda的一个简化版，Anaconda是一个流行的Python科学计算发行版。conda3:这指的是使用Conda环境管理系统，并且特指Python3的版本。Conda是一个开源的包管理和环境管理系统，常用于科学计算领域，可以用来安装、运行和升级复杂的科学计算环境。3.8(ubuntu20.04):这里指的是使用Pytho
在文生图领域大火的StabilityAI，今天宣布了其2024年的第一个新AI模型：StableCode3B。顾名思义，StableCode3B是一个拥有30亿参数的模型，专注于辅助代码任务。 无需专用GPU即可在笔记本电脑上本地运行，同时仍可提供与Meta的CodeLLaMA7B等大型模型具有竞争力的性能。2023年底，StabilityAI便开始推动更小、更紧凑、更强大模型的发展，比如用于文本生成的StableLMZephyr3B模型。随着2024年的到来，StabilityAI开年便马不停蹄的发布2024年第一个大型语言模型StableCode3B，其实这个模型早在去年八月就发布了预览版
今天，StabilityAI发布了自家在2024年的第一个模型——StableCode3B。图片顾名思义，StableCode3B专注于代码能力，实际的表现也是非常亮眼。在仅仅3B参数的规模之下，达到了比肩CodeLlama7B的效果。图片相较于CodeLlama 7B，StableCode3B的体积减少了60%，但在多种编程语言上保持了相当的水准，在Python和C++的代码补全中甚至反超了CodeLlama 7B。另外，由于模型仅有3B大小，StableCode3B可以在MacBookAir等普通笔记本电脑上实时运行，甚至没有独立GPU也可以！有网友将StableCode3B称为Copil
