文章目录（零）前言（一）咖啡馆美学评价（CafeAesthetic）（零）前言本篇主要提到了WEBUI的CafeAesthetic插件，这是一个相对独立的插件，单独标签页，判断图片艺术感和分类。更多不断丰富的内容参考：🔗《继续Stable-DiffusionWEBUI方方面面研究(内容索引)》（一）咖啡馆美学评价（CafeAesthetic）图像作品到底好不好，有没有艺术细菌，AI也可以评价了。参考：https://github.com/p1atdev/stable-diffusion-webui-cafe-aesthetic可以从WEBUI中直接安装。这个和AI作图没什么关系，但是可以评判做
instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt)，根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型（一个是语言模型GPT-3,另一个是文本到图像模型StableDiffusion)生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型，能够在推理过程中适用于真实图像和用户提供的指令。由于它在前向传播中执行编辑并且不需要对每个示例进行fine-tine或inversion，模型仅需几秒钟就可快速完成图片的编辑。安装instruct-pix2pix插件instruct-
环境前提系统环境ubuntu20.04uname-anvidacuda显卡驱动默认已经安装成功nvidia-smi安装配置dockerupgrade系统更新系统依赖：apt-getupgrade卸载之前的Docker环境确认是否之前安装过docker并卸载：sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainerdrunc安装相关工具并添加docker阿里云源#安装相关工具sudoapt-getinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlgnupg-agentsoftware-properties
文章目录Gradio客制化主题上传主题至HuggingFace仓库创建huggingface空间修改README.md生成huggingface的token上传主题至huggingface在SD中使用DIY好的主题笔者DIY的一个简单的主题stable-diffusion-webui（以下简称sd）目前可谓是最火的开源的AI绘图项目，其原因首当其冲是sd提供的AI绘图功能的强大，包括但不限于文生图、图生图等能力，此外，sd的模型生态、插件生态的发展也是其受欢迎的原因之一，还有一个重要的原因是sd对于GPU的要求较低，使得大多数用户可以方便的将sd部署在自己的PC上尽情玩耍！那么，当你打开sd的
目录依赖软件GITPython安装StableDiffusionWebUI前的准备第一检查之前安装的软件是否正常第二加速一下Python的pip安装StableDiffusionWebui准备工作目录克隆程序安装、配置后续命令参考依赖软件GIT下载页面https://git-scm.com/download/win直接下载使用这个地址https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.40.0.windows.1/Git-2.40.0-64-bit.exe双击下载好的文件，然后一直点击“Next”。最后取消那个“ViewRel
图生图(img2img)相较于文生图(txt2img)，因存在参考图片的基础上创作，其可控性自然更强。下面从图生图的几个应用方向出发，详述其功能特性。文章目录推提示词img重新绘制参考图Resizemode缩放模式Denoising重绘幅度Sketch绘图Inpaint局部绘制Inpaintsketch修补重绘InpaintuploadBatch推提示词顾名思义，就是通过图片反推关键词，不过作为附加功能首次使用时，需在线下载相应的模型包。有可能退出来的描述信息并不是非常准确CLIP反推，这部分主要集中在图像的描述上，通过生成相应的语句。DeepBooru反推，该部分主要针对图像内容的识别，生成
文章目录1、环境搭建1.1、GPU服务器选择1.2、配置服务器环境2、源码和模型下载3、安装依赖库文件4、运行项目5、视频教程1、环境搭建为了方便，这里直接选择Vultr提供的已安装Anaconda的Ubuntu22.04系统。如果你自己电脑有足够的显存，你也可以在自己电脑上搭建，因为我电脑只有2GB显存和8GB运行内存，所以完全不够用，我就选择云端搭建。如果你也是想快速搭建，你也可以选择云端搭建，这里推荐我知道的两个不错的GPU平台，一个是AutoDL，还有一个是Vultr。其中AutoDL是国内的，它比较便宜，目前已知最低是0.78/h，并且可选的配置比较多，当然也有缺点，缺点就是不能开放
一，安装环境： 1，PythonReleasePython3.10.6|Python.org 一定要安装Python3.10.6以上版本，并配好环境变量。 2，Pytorch && CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper 安装CUDA，下载如下部署电脑截图的对应版本。 安装Pytorch 。 pipinstalltorch==2.0.0+cu118torchvision==0.15.1+cu118-f https://download.pytorch
在安装stable-diffusion-webui(1.2.1版本)之前需要确认win10本地电脑具有的环境1.显卡类型：NVIDIA（英伟达）建议显存高于4G以上，这样512*512的还是可以运行的2.python(版本必须最好是3.10.6）和git最新版正式安装找到stable-diffusion-webuihttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui这里找到1.2.1版本下载压缩包后来安装(固定版本安装，那么相对来说出现的问题可以同步解决)运行webui-user.bat在这里等待下载(下载需要很长时间，如果这步下载不了
1.参考:HowToRunStableDiffusion2.0OnYourLocalPC—NoCodeGuidehttps://luminous-mapusaurus-1aa.notion.site/Stable-Diffusion-ce61d77468644806ab03a780f670df51stable-diffusion-webui安装_w3cschoolhttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git2.安装步骤2.1conda换源为了让conda执行下载指令加速,需要对conda换源操作,即将源由国外原始源,改为
