典型案例Typora是一个优秀的基于markdown的笔记软件，那么它是怎么实现markdown文本文件到可视化界面的呢？以mac平台为例，我们在下载安装后，可以在如下目录找到它。如何查看这个应用是不是基于electron等这类web打包的应用依旧以Typora为例，这里我们继续点开可以发现Typora的Content/Resources/TypeMark/appsrc目录下存在大量的js文件，我们甚至可以编辑main.js文件（注意不要随意改动，否则容易大致程序不稳定）。所以接下来的工作就比较简单，如何查看这个应用是不是基于electron这类web打包的应用就变成了看其目录下是否存在大量的
一、前言是的，现在是202308月份了，网上已经有很多打包好的工具，或者直接进一个web就能用SD的功能，但是我们作为程序员，就应该去躺坑，这样做也是为了能够有更多自主操作的空间。像其他AI一样，先出结果才是王道，所以先不直接搞SD源码或者命令行，而是先用起来，后面再去进一步研究原理，目前最火热的莫不过是这个项目了：GitHub-AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui:StableDiffusionwebUI这篇博客就是本地部署这个项目，搞一下中文插件，然后随便出一张图，当然是有很多坑才会去写博客。有一个坑一直没过去，就是如果整体环境没完全装好，但是使用我自己
StableDiffusionXL1.0GradioDemoWebUI0.先展示几张StableDiffusionXL生成的图片1.什么是StableDiffusionXLGradioDemoWebUI2.Github地址3.安装Miniconda34.创建虚拟环境5.安装StableDiffusionXLGradioDemoWebUI6.启动StableDiffusionXLGradioDemoWebUI7.访问StableDiffusionXLGradioDemoWebUI7月27日，StabilityAI发布了StableDiffusionXL1.0版本，立即体验一下吧。0.先展示几张S
1.创建新的conda环境，指定python版本3.10condacreate-nstdwebuipython=3.102.下载stablediffusionwebui源码gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git3.激活环境进入stablediffusionwebui文件目录下condaactivatestdwebui4.修改pip镜像源linux下新建.pip文件夹和pip.conf文件并在其中写入修改源，这里使用豆瓣源。mkdir~/.pipvim~/.pip/pip.conf//在打开文件中写入
第一种方法1.打开stablediffusionwebui，进入"Extensions"选项卡2.点击"InstallfromURL"3、注意"URLforextension’sgitrepository"下方的输入框4、填入地址：https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese5、点击下方的黄色按钮"Install"即可完成安装这里记得开全局加速，否则回下载失败，如果下载失败，记得删除对应临时文件即可，然后开全局加速，就可以下载成功在项目的tmp文件夹下，如下下图等待重启6、点击"Settings"，左侧点击"Useri
问题描述在OMV6的插件中心安装集成的photoprism服务，启动报500InternalServerError，还有一大串日志，可能包含Jobforpod-photoprism.servicefailedbecausethecontrolprocessexitedwitherrorcode.之类的，这种情况多半是因为集成的photoprism是基于podman（与docker类似的容器运行时）的，而podman中和k8s相关的模块使用默认源在大陆似乎是被屏蔽或污染的，因此需要修改配置文件改成国内的镜像源。你可以参考以下博客来操作：omv系统初步设置-photoprism软件我已经实践了该操
文章目录bugs虚拟环境pythonPreparingmetadata(setup.py)gfpgan和cythonbugs看网上部署stablediffusionwebui的教程，很简单。而且我也有部署stablediffusionv1/v2的经验，想着应该会很快部署完stablediffusionwebui，但是没想到在部署过程中，遇到各种各样的奇葩问题，特此在此记录一下。虚拟环境pythonstablediffusionwebui支持的python版本需大于等于3.10.6，首先condasearchpython查看conda支持的python版本，我的conda支持到3.11，所以能够
前言 AI绘画当前非常的火爆，随着Stablediffusion，Midjourney的出现将AI绘画推到顶端，各大行业均受其影响，离我们最近的AI绘画当属Stablediffusion，可本地化部署，只需电脑配备显卡即可完成AI绘画工作，此篇文章将以AUTODL从0到1云部署stable-diffusion-webui。1.注册打开AutoDL，点击立即注册，根据提示完成注册即可2.租用实例登录完成后进入控制台，在容器实例界面点击租用新实例选择合适价格的示例，可以选择按量计费，使用多久就支付多少滚动下来选择基础镜像，选择_Miniconda/conda3/3.10(ubuntu22.04)
前言不知道大家最近有没有听说有人把mc的java版代码反编译成了js代码，然后嵌入到了网页当中呢发布了mc的网页版。有兴趣的同学可以去这里看看。好了，全剧终。当大家开始游玩的时候是不是发现了一个致命的问题，他说英文版的！而拥有强迫症的我看不下去了，让我来平定这个问题。第一步（看不懂没关系，照着做就行了）1、下载java（最近有没有人发现java官网访问不了呢）不对，是我家网不好…我家的电脑…别人家的电脑…没有对比就没有伤害2、下载eaglercraft（服务器+客户端）现在，我们先看一下作者的github，然后翻译一下。在这么多的说明中，我们找到了这个有用的东西。但是，点进去，下载。如果下载不
一些过程+亿些踩坑记录都是因为自己显卡太差，正好还有剩下来的深度学习平台租的服务器，单纯用的话没有必要这么麻烦，但训练对显存有要求而且我也没打算拿着小笔记本电脑跑到天荒地老。目前时间是2022.11.12，以后和以前的版本可能会不适用。我用到的过程们创建环境（linux）一般租的服务器会自带一些配置，似乎可以少配置一点，但我的教训是从头整一个干净的虚拟环境更省心。condacreate-nsdpython=3.8condaactivatesd关于conda、pip等东西，如果你的平台上没有自带，应该会有基础教程。关于怎么持久化你的虚拟环境各个平台应该有相应做法。然后是官方网站给的指令：sudo
