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
文章目录（零）前言（一）什么是VAE（二）模型嵌入VAE了么（三）我们能做什么（3.1）准备常见的VAE（3.2）下载模型对应的VAE（3.3）快捷设置中打开VAE下拉列表选择（3.4）对比不同VAE生成的效果（零）前言本篇主要提及模型的VAE，通常情况下我们不用考虑它，但是有些特别是早期模型并没有整合VAE……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）什么是VAEVAE（VariationalAuto-Encoder变分自动编码器）虽然简称是编码器，实际上是编码解码器（我们用到的就是解码器部分啊）。负责将把潜在表征重新转回图片形
文章目录（零）前言（一）插件是个脚本（1.1）基本使用（零）前言本篇主要提到WEBUI似乎和主线剧情无关的插件，可以批量改变多张图片的面部为AI生成的内容。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）插件是个脚本参考：🔗插件官网可以从WEBUI中直接安装。安装后在图生图最下面的脚本下拉列表中，它需要在【图生图】->【局部重绘(上传模板)】标签页中使用，如下：（1.1）基本使用虽然看上去选项很多，实际使用只需要给出想要处理的原始图片所在目录。也就是填写待处理图像路径这个就可以了。然后别忘记输入提示词（包括想换成哪个LoRA模型）。最后
