5.1 克隆Stable Diffusion WebUI到本地 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git github访问有问题的童鞋需要修改host后进行下载(改为140.82.113.3): echo "140.82.113.3 github.com" | sudo tee -a /etc/hosts
在传统深度学习时代,PyTorch、TensorFlow以及Caffe是传统深度学习模型的运行基础框架,到了AIGC时代,Rocky相信Stable Diffusion WebUI就是AI绘画领域的“PyTorch”、ComfyUI就是AI绘画领域的“TensorFlow”、Fooocus就是AI绘画领域的“Caffe”。 因此在本文中,Rocky主要对上述三个AI绘画框架的全维度各个方面都做一个深入浅...
pyngrok、Stable Diffusion、Taming Transformer、K-diffusion、CodeFormer、BLIP后,一通安装后,再进行安装web ui本身的依赖,很容易造成程序因为版本兼容性存在问题,而无法运行,或者运行出错的问题,对其他人提供公开代码,或者下载的软件,使用显式声明是好习惯。
Stable diffusion是一个基于潜在扩散模型 (Latent Diffusion Models,LDM) 的文图生成 (text-to-image) 模型,经过训练可以逐步对随机高斯噪声进行去噪以获得感兴趣的数据样本,该模型使用来自LAION-5B数据库 (LAION-5B是目前最大、可自由访问的多模态数据集)子集的512x512图像进行训练,使用这个模型,可以生成包括人脸在...
Special thanks to the following repositories: https://github.com/CompVis/stable-diffusion/ https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow https://github.com/kjsman/stable-diffusion-pytorch https://github.com/huggingface/diffusers/About...
创建虚拟环境(支持 TensorFlow 和 PyTorch) 1.1 使用 Keras Stable Diffusion 创建示例 1.2 使用 Hugging Face 提供的模型创建示例 1.3 创建一个小型 Python API,用于通过调用 API 为 Keras 和 Hugging Face 生成图像 使用Nvidia 容器。 故障排查 在开始之前,这里有一些可以释放更多内存的步骤: ...
Diffusion Bee is the easiest way to run Stable Diffusion locally on your M1 Mac. Comes with a one-click installer. No dependencies or technical knowledge needed. - jayking/diffusionbee-stable-diffusion-ui
下载Stable-Diffusion-Webui框架和SD绘画各个步骤用到的模型框架 Stable Diffusion WebUi简称 SDWebUi,web UI是一个基于 Gradio 库的 Stable Diffusion 浏览器界面。 下载web ui 框架并进入路径 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui下载 StableDiffusion...
五、stable Diffusion——AI绘图技巧(特色功能) 在stable Diffusion中会有正向提示词&反向提示词,这个是很独特的一个功能,这里深入的测试一下。 提示词(prompt)由多个词缀构成,分为正向提示词(positive prompt)和反向提示词(negative prompt),用来告诉AI哪些需要,哪些不需要。 注:词缀的权重默认值都是1,从左到右依...
Stable Diffusion in JAX / Flax Accelerate JAX models on Intel GPUs via PJRT OpenXLA Support on GPU via PJRT Acknowledgement We would like to thank Yiqiang Li, Zhoulong Jiang, Guizi Li, Yang Sheng, River Liu from the Intel® Extension for TensorFlow* development team, Ying...