configs/stable-diffusion/v1-inference.yaml 构造模型的配置路径。 --ckpt CKPT model.ckpt 稳定扩散模型检查点的路径; 如果指定,该检查点将被添加到检查点列表中并加载。 --ckpt-dir CKPT_DIR None 具有稳定扩散检查点的目录路径。 --no-download-sd-model None False 即使没有找到模型,也不要下载SD1.5模型。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 然后切换到项目根目录下,输入命令:cd stable-diffusion-webui。 (2)提前配置【可选,推荐配置】 切换到第三方包文件夹下cd stable-diffusion-webui/repositories,提前安装open_clip(v2.24.0)和generative-models,离线安装open_clip具体命...
默认文件路径:stable-diffusion-webui\models\Lora,LoRA模型通常是10~200 MB,常见格式为ckpt(safetensors)。 LoRA的原理是冻结预训练好的模型权重参数,然后在每个Transformer块(利用注意力机制来提高模型训练速度)里注入可训练的层,由于不需要对模型的权重参数重新计算梯度,所以可以减少参数量和计算量,提高训练效率和生...
ComfyUI默认保存位置 ComfyUI可以追加stable-diffusion-webui或其他项目的大模型存放目录,只需要修改位于*\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\extra_model_paths.yaml,如果没有,直接将extra_model_paths.yaml.example复制改名去掉.example即可。 extra_model_paths.yaml 如果存放目录有变更或者模型文件有变动,在运行comfyui...
找到模型路径:首先,我们需要确定Stable Diffusion的webui的模型路径。这通常是在安装和配置webui时指定的,它指向了模型文件所在的位置。 修改配置文件:接下来,我们需要修改ComfyUI的配置文件,以便它能够访问Stable Diffusion的webui的模型路径。具体来说,我们需要找到ComfyUI的配置文件,并在其中添加或修改相应的设置,使其...
下载stable-diffusion-webui,运行git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 进入下载的文件夹路径下,双击执行webui-user.bat 安装过程中确保网络通畅,安装完成后会自动打开web页面,但是是无法使用的,还需要下载模型。 下载模型 ...
chilloutmixni.safetensors是我们的基本模型文件,复制到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion,这个模型很大,但是可以用迅雷等下载工具下,速度还可以。 ulzzang-6500.pt是embedding,复制到stable-diffusion-webui/embeddings 然后我们用conda创建一个虚拟环境,这个环境无所谓,因为webui在启动时会自动的将python...
链接:AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI (github.com) 查看python版本: 安装完python之后,打开工程,配置虚拟环境 下载安装对应的依赖库,其中的torch相关三个库选择与自己cuda相关的版本安装,我的pytorch选的是2.1.2,下载网址:download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ...
--config CONFIG configs/stable-diffusion/v1-inference.yaml 构造模型的配置路径。 --ckpt CKPT model.ckpt 稳定扩散模型检查点的路径; 如果指定,该检查点将被添加到检查点列表中并加载。 --ckpt-dir CKPT_DIR None 具有稳定扩散检查点的目录路径。
2.6 配置模型下载相应类型的模型文件,并放置在stable-diffusion-webui/models下相应目录下 3.使用API模式3.1 启动stable-diffusion-webui bash webui.sh --nowebui 3.2 调用API通过向如sdapi/v1/txt2img这样的接口发送POST请求,即可调用API进行绘图,示例代码如下 import jsonimport base64import requestsdef submit...