首先检查自己的电脑是否适合使用stable diffusion。最好是独立英伟达显卡，显存4GB以上。本人部署环境 CPU i...
也正因如此， 当显卡的算力越强时，Stable Diffusion在图像绘画方面的性能也就越强，绘图效率也就越高...
源码地址https://github.com/lshqqytiger/k-diffusion-directml.git 找一个纯英文目录的文件夹用于存放你的sd程序,执行命令拉取源码。注意这里是directml版本的了,这是为AMD显卡适配新二开的源码。 git clonehttps://github.com/lshqqytiger/k-diffusion-directml.git 如果网络没问题且配置了代理的话按步骤下好就...
python stable_diffusion.py --optimize --model_id=stablediffusionapi/anything-v5 运行完成后,在 D:\stable_diffusion\models\optimized-dml\stablediffusionapi\anything-v5\unet 中就可以找到 3.1 中最后一步所需要的 unet 模型,即 model.onnx ,将它复制到 D:\stable-diffusion-webui\models\Unet-dml 中并改...
之前用Stable Diffusion web UI项目搭建了一个用GPU画画的服务,但是无奈电脑显卡内存只有2G,搭建成功没过多久,也就画了2到3张就不行了,一启动就OutOfMemory。好在它支持调用CPU进行作画,现将搭建过程分享给大家。 如果朋友们实在用Linux系统搭建有难度,可以联系我,我把VMware的系统包分享给你们,装上就能用了; ...
Command: "/Users/qu/stable-diffusion-webui/venv/bin/python3.10" -m pip install -r "requirements_versions.txt" --prefer-binary Error code: 1 stdout: Collecting blendmodes==2022 Using cached blendmodes-2022-py3-none-any.whl (10 kB) ...
使用Kaggle的GPU资源,您可以轻松地训练和运行深度学习模型,而无需自己购买和维护昂贵的GPU设备。Stable Diffusion是一个强大的图像生成模型,它可以在CelebA数据集上生成高质量的图像样本。通过调整命令中的参数,您可以根据自己的需求定制模型的生成行为。在Kaggle上运行深度学习模型需要使用Git进行代码管理,因此请确保您的...
memory: 16G reservations: devices: - capabilities: [gpu] volumes: # 这里主要是方便映射下载的模型文件 - ./models:/home/user/stable-diffusion-webui/models:cached # 修改容器的默认启动脚本,方便我们手动控制 - ./entrypoint-debug.sh:/usr/local/bin/entrypoint.sh:cached ...
stable diffusion docker 多显卡指定 Stable Diffusion Docker 多显卡指定 在深度学习领域,使用多个显卡能显著提高训练和推理的速度。而使用Docker来部署深度学习应用具有隔离性和可移植性的优势。然而,当我们在Docker环境中使用多个显卡时,可能会遇到一些问题,例如稳定性和显卡指定。本文将介绍如何在稳定的Docker环境中使用...
1、复制GFPGANv1.4.pth 到 stable-diffusion-webui 根目录。 2、复制novelaileak\stableckpt\animefull-latest\model.ckpt 到 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion目录下,并改名为novel-ai.ckpt。 3、复制novelaileak\stableckpt\animefull-latest\config.yaml 到 stable-diffusion-webui\models\Stable-...