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越来越多的开发者借助stable-diffusion-webui（以下简称SDWebUI）能力进行AI绘画领域创业或者业务上新，获得高流量及商业价值，但是面对多客户、高并发的复杂场景，使用原生StableDiffusionAPI

/models/Stable-diffusion/下下载模型国风3放到./models/

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StableDiffusionInp

latent-diffusionmodel环境配置，这可能是你能够找到的最细的博客了_latentdiffusionmodel训练autoencoder-CSDN博客前言最近在研究diffusion模型

同学们，抖音买家秀中的那些极具设计感的作品是怎么来的？你还在羡慕别人的绘画天赋，对着空白的画纸发呆吗？有没有想过将生硬的代码和灵动的艺术完美融合？有没有感到现代技术带来了戏剧性改变，从替代马车的汽车，到取代传统影像的数字摄影，再到今天的AI美术创作？是的，“AI绘画”，它来了。AI绘画，如雷贯耳，无处不在。曾几何时，人们认为艺术需要人工创作，需要才情与灵感的瞬间迸发。然而，技术的高速发展，打破了这

文章目录基础规则高级规则插件使用基础规则所谓提示词，也就是文生图中的文，由连贯的英语单词或句子组成。其最基础的规则是：不同提示词之间需要用英文逗号分隔，空格和换行不影响读取想混合多个要素时使用|，相当于and要突出或忽略某个提示词，可以增大或减小其在整体提示词中的权重，有以下几种方式：(提示词:权重数值)，大于1增强，小于1减弱(((提示词)))，每套一层()括号增强1.1倍[[[提示词]]]，每

一个完整的web项目，有客户端(浏览器），服务器端，数据库(另一个服务器)，你在本地安装Tomcat，就相当于你把自

代码仓库：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main截图：为什么有两个分词器tokenizer和tokenizer

前言生成模型现在主要分为两类，分别是GAN和DiffusionModel，但是GAN存在一个很棘手的问题就是训练不稳定，这也是DiffusionModel相比之下的优势。DDPM是基于Markovian扩散过程的模型，虽然在生成模型上取得了不错的效果，但是同时也存在一个大缺点，就是由于在重建生成阶段是需要一步步进行，步数通常为2000，导致推理时间非常长，需要多次迭代才能产生高质量的生成样本。基于

Denoisingdiffusionprobabilisticmodels(DDPMs)从马尔科夫链中采样生成样本，需要迭代多次，速度较慢。Denoisingdiffusionimplicitmodels(DDIMs)的提出是为了在复用DDPM训练的网络的前提下，加速采样过程。加速采样的基本思路是，原本的生成过程是从[T,⋯ ,1][T,\cdots,1][T,⋯,1]的序列逐步采样，加速时考虑从

一、在IDE中使用Docker使用IDE进行开发，往往要求本地安装好工具链。一些IDE支持Docker容器中的工具链，这样充分利用了Docker的优点，而无需在本地安装。

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模型设置基本模型基本模型也就是常说的checkpoint（大模型），基本模型决定了生成图片的主体风格。如上图所示，基本模型的后缀为.safetensors。需要存放在特定的文件夹下。如果用的是启动器，可以在启动器内直接下载。vae模型vae模型的全名叫变分自编码器，这里先不讲解原理。在AI绘图中主要的作用是起到画面滤镜的效果。目前较多的大模型都是自带vae的，因此这里不需要额外设置，修改成NONE

安装下载最新版本确保你的NVIDIA显卡驱动程序是最新的（起码不能太老）启动安装程序在欢迎屏幕上单击下一步在屏幕上，选择要安装的内容如果你已经安装了Python3.10和Git，那么可以取消选中如果你不知道这些是什么，就按默认的来。（注意python这玩意，特定版本很重要）点击next等待下载/安装，耐心等待，安装在后台进行这一步的时候注意一下安装路径：整个工具加上模型，体积还是比较大的，最好装在

在diffusion中，有一个跟以往不一样的点，就是，他是预测噪音，随后剥离然后生成图像，但是为什么要这样做呢，我认为原因如下预测噪音每一步都有前一步的基础，两张图片之间差的就是噪音而已，看上去是在预测噪音

StableDiffusion是一个深度学习模型，在这篇文章中我们将会深入其内部了解其究竟是如何创作图像的。为什么你一定要对其工作原理有所了解呢？除了其本身就是个非常值得了解的内容外，理解它的内部运作也将会使你成为一个更好的AI绘画艺术家。你将可以合理的运用这个工具来得到更加精确的图像。text-to-image（文生图）与image-to-image（图生图）有什么区别？CFG值是什么意思？de

今天跟大家分享一个使用Recolor插件通过SD实现老旧照片轻松变彩色，Recolor翻译过来的含义就是重上色，该模型可以保持图片的构图，它只会负责上色，图片不会发生任何变化。一：插件下载地址https://github.com/pkuliyi2015/sd-webui-stablesr本站镜像下载：【免费】stablediffusion插件应用stablesr资源-CSDN文库国内可替代镜像ht

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语言2.3C语言的版本选择3、第一个C程序的编写->编译->运行3.1步骤1：HelloWorld的编写3.2步骤2：编译器的安装与配置3.3步骤3：编译和运行4、IDE的使用4.1开发工具介绍方式1：本地安装的

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导入python包importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module):#SiLU激活函数@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid(x)归一化设置defget_norm(norm,num_channels,

1.训练和采样流程2.无条件实现importtorch,time,osimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromto

两个过程前向过程（forwardprocess）：添加噪声；反向过程（reverseprocess），又称为扩散过程（diffusionprocess）：去除噪声，数据样本生成。过程核心原理无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markovchain），即当前过程状态仅与上个过程状态相关；复杂的条件概率推理最终将这个过程简化为学习噪声分布的网络。前向过程如何加噪添加t次随机高斯噪声

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