而Stable Diffusion XL是在SD的基础上的一个二阶段的级联扩散模型(Latent Diffusion Model),包括Base模型和Refiner模型。其中Base模型的主要工作和Stable Diffusion 1.x-2.x一致,具备文生图(txt2img)、图生图(img2img)、图像inpainting等能力。在Base模型之后,级联了Refiner模型,对Base模型生成的图像Latent特征进行精细...
Stabl Diffusion因为是在本地部署,对显卡的要求比较高,如果经济能力可以的话,建议购买一块性能较好的显卡。 我的电脑配置如下: 二、环境部署 在安装Stable Diffusion之前我们需要先安装Python和Git两个工具 这些安装包和Stable Diffusion整合包我已经为大家打包好,有需要可以直接在我的网盘下载: 百度网盘: 链接:https:/...
到此部署stable diffusion的前期工作全部完成，现在就需要进行stable diffusion的本地化安装了，这个过程时间很长，要下载很多文件，还需要科学上网，如果下载网速是2MB/S的话，大概需要40分钟。步骤如下 在上一步完成WEBUI的克隆后，在F盘有一个WEBUI的文件夹，打开后在下面找到webui-user.bat批处理文件，直接运行...
同时,您还可以利用平台上的其他AI应用和服务,进一步拓展Stable Diffusion的应用场景和商业化价值。 九、总结与展望 本文详细介绍了Stable Diffusion本地化部署的过程和注意事项。通过本文的指导,您可以轻松完成Stable Diffusion的本地化部署,并享受AI绘画带来的乐趣和便利。 未来,随着AIGC技术的不断发展和普及,Stable Dif...
Stable Diffusion本地化部署详细攻略 一、硬件要求 内存:至少16GB 硬盘:至少60GB以上的磁盘空间,推荐SSD固态硬盘 显卡:推荐NVIDIA显卡 显存:至少4GB Stabl Diffusion因为是在本地部署,对显卡的要求比较高,如果经济能力可以的话,建议购买一块性能较好的显卡。
3.部署的AI绘画项目简介 AI绘画开源项目其实有蛮多个,但是最受欢迎,功能最丰富,且最易用的开源项目之一,就是Stable diffusion WebUI,因此我们是以Stable diffusion webui的本地部署为例。 (本地webui版AI绘图界面) 三.部署算法环境 1.下载miniconda,用于配置基础算法环境。
Stable diffusion（简称SD）作为一款开源免费的AI绘画生成工具，经过两年多的发展，不仅生成的图片超级真实细腻，可以比拟相机摄影效果，还支持视频生成，效果非常震撼，同时应用也有一定门槛。与此同时，基于SD图像生成模型衍生的图形界面工具也非常多，应用最广泛的两种就是WebUI和ComfyUI。WebUI功能丰富，界面直观，比较...
使用的项目Stable diffusion WebUI项目 Stable diffusion大家都知道了,是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一,属于当红炸子鸡了。 不过,stable diffusion项目本地化的部署,是纯代码界面,使用起来对于非程序员没那么友好。 而stable diffusion webui,是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。
Stable diffusion。Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的由文字生成图像的（text-to-image）模型。重要的是，它是开源+本地化部署的。需要声明的是，免费的，往往是最贵的，因为要有折腾的成本。假如你是一个需要接商单的职业画师，建议还是去花钱。2、给小姐姐完整的一生（身...
在本教程中,我们构建了一个 Web 应用程序,该应用程序使用 Stable Diffusion 基于文本提示生成图像。我们将 Next.js 用于前端,将 Tailwind CSS 用于样式,并将我们的应用程序部署在 Vercel 上。您现在可以使用此应用程序根据文本描述生成图像并探索稳定扩散模型的功能。此 Web 应用程序可以作...