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...
在部署Stable Diffusion的过程中,您可能会发现需要更强大的模型开发、训练和部署能力。这时,您可以考虑使用百度千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的模型库、高效的训练工具和便捷的部署服务,可以帮助您更好地利用Stable Diffusion等AI模型进行创作和应用。 通过本文的教程,相信您已经成功完成了Stable Diffusion的...
如果您没有GPU或不需要使用GPU加速,可以跳过此步骤。最后,我们可以运行Stable Diffusion模型了!在项目目录中输入以下命令:```arduinopython -m torch.distributed.launch —nproc_per_node=1 ./main_generate_ldm.py —run_name=’run_v1_4_mini_fp32’ —model_name=’ldm_run_v1_4_mini_fp32’ —dataset...
编辑scripts/run_diffusion.py,根据需求调整模型路径、采样参数、输出目录等: 代码语言:python 代码运行次数:2 复制 Cloud Studio代码运行 python# Example configurationmodel_path="models/stable-diffusion-v1-4/ldm/stable-diffusion-v1-4.ckpt"prompt_engine="dango"output_dir="./outputs"# Sampling parametersnu...
注:如果没有 Nvidia 显卡,可以通过给stable-diffusion-webui指定运行参数--use-cpu sd,让其使用 CPU 算力运行,但是非常不建议你这么做,CPU 算力跟 GPU 算力相比简直天差地别,可能 GPU 只需要 10 秒就能绘制完成,而 CPU 却要 10 分钟,这不是开玩笑的。另外,如果你的显卡内存不多,建议 4G 的显卡加上--me...
打开资源管理器,去 D:\git_pro\stable-diffusion-main\models\ldm 路径新建stable-diffusion-v1文件夹,然后把模型文件复制过来,再把模型名字改成model.ckpt 模型文件路径 我这里把下载的模型都新建一个文件夹models放到里面,方便复制替换 4.5 运行 终于来到这一步了,前面所做的一切都是为了这一步啊!!
接下来就教大家如何安装Cpolar并且将本地部署的Stable Diffusion Web UI实现公网访问。 2. 安装Cpolar内网穿透 下面是安装cpolar步骤: Cpolar官网地址:https://www.cpolar.com 点击进入cpolar官网,点击免费使用注册一个账号,并下载最新版本的Cpolar 登录成功后,点击下载Cpolar到本地并安装(一路默认安装即可)本教程选择下...
Git是一个版本控制系统。在本地部署过程中,可能需要使用该工具。为了安装Git,可以前往官方网站https://git-scm.com/downloads下载并安装该工具。开始部署:在完成所有准备工作之后,可以开始进行本地部署步骤。4.1 下载Stable Diffusion项目 在之前打开的Anaconda Prompt窗口中,进入到想要进行部署的目录。初始时,命令...
简介:【4月更文挑战第12天】本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型,包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision,克隆仓库,下载预训练模型。配置运行参数后,通过运行`scripts/run_diffusion.py`生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成...