2、垃圾桶(功能描述:Clear prompt)点击后一键清除提示词。 3、功能描述:Show extra networks,点击后会打开额外网络,其实就是把安装在stable diffusion中的模型显示出来,如果所示嵌入式模型、超网络模型、大模型、LoRA模型都会显示在里面,可提供更便捷的查看。 4、功能描述:Apply selected styles to current prompt,此...
保存了所有的结果，包括最终结果和迭代过程的中间结果# 可以通过操作DocumentArray对象对生成的图像做后处理，保存或者分析da = module.generate_image(text_prompts=text_prompts, output_dir='./disco_diffusion_clip_vitb32_out/')# 手动将最终生成的图像保存到指定路径da[0].save_uri_to_file('disco...
风格怎么删除啊 就是保存的TAG组合 太多了想删一些 送TA礼物 1楼2023-03-06 20:16回复 天蝎空白符 初级粉丝 1 蹲 来自iPhone客户端2楼2023-03-07 08:46 回复 skati 初级粉丝 1 stable-diffusion-webui目录下有个style.csv文件,用记事本打开编辑删掉不想要的style行,注意需要在关闭stable-diffusion...
A method to fine tune weights for CLIP and Unet, the language model and the actual image de-noiser used by Stable Diffusion, generously donated to the world by our friends at Novel AI in autumn 2022. Works in the same way as Lora except for sharing weights for some layers. Multiplier ca...
♦、Tiled Diffusion 用不了 ♦、SD1.5 版本也可以用这个插件 ③插件下载地址:https://gitcode.net/ranting8323/ultimate-upscale-for-automatic1111.git ♦、扩展 —> 从网址安装 —> 扩展的 git 仓库网址 —> 安装 ④插件原理:给图片分区进行放大,再拼合到一起 ...
Install and Run on AMD GPUs · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki · GitHub。) 注意:过度使用,显卡会有损坏的风险。进行 512x图片生成时主流显卡速度对比: 02、环境部署 2.1 手动部署 可以参考 webui 的官方 wiki 部署: Home · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki (http://github.com) ...
stable diffusion 加style原理 Stable Diffusion的原理包括以下步骤: 从随机噪声开始,逐步减少噪声的强度,同时根据文本编码器的输出调整图像的内容,直到达到预设的步数为止。 文本编码器是一个预训练的模型,可以将文本描述转换为一个向量,用于指导图像生成的过程。 Stable Diffusion采用去噪过程,逐步生成图像。在正向过程中...
Install and Run on AMD GPUs · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki ·GitHub。) 注意:过度使用,显卡会有损坏的风险。进行 512x 图片生成时主流显卡速度对比: 02 环境部署 2.1 手动部署 可以参考 webui 的官方 wiki 部署: Home · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki (github.com) ...
git clone https://http://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 请把代码中的 PATH_TO_CLONE 替换为自己想下载的目录。 装配模型 可在如Civitai上下载标注有CKPT的模型,有模型才能作画。下载的模型放入下载后文件路径下的models/Stable-diffusion目录。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像,能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品,本文是一篇使用入门教程。 硬件要求 建议使用不少于 16 GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡。(目前已经有了对 A 卡的相关支持,但...