git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 第一种 改造秋叶V4版本操作方法 1,先把三个启动文件的格式转换成unix格式 cd sd-webui-aki-v4 >>sd-webui-aki-v4 % ls *.sh webui-macos-env.sh webui-user.sh webui.sh sd-webui-aki-v4 % vim webui-macos-env.sh vim ...
3. 按知乎文章描述,直接启动webui-user.bat,为了下载包方便,开启了代理,但仍然会碰到一些错误。典型的有: 3.1 “RuntimeError: Couldn't install gfpgan”,按使用stable diffusion webui时,安装gfpgan失败的解决方案(windows下的操作)_新时代原始人的博客-CSDN博客解决 3.2 Clip 安装不上,按打开stable diffusion ...
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。
使用上面的Cpolar https公网地址,在手机或任意设备的浏览器进行登录访问,即可成功看到 Stable Diffusion Web UI界面,这样一个公网地址且可以远程访问就创建好了,使用了Cpolar的公网域名,无需自己购买云服务器,即可到公网访问 Stable Diffusion Web UI了! 3. 实现公网访问Stable Diffusion Web UI 我们用刚才cpolar生成的...
stable-diffusion-webui手动安装详细步骤(AMD显卡) 前提 首先不建议去安装stable-diffusion-webui的一键安装包,既然学习就一次性把它学会。然后,最主要的是一键安装有以下问题: 1、安装包的中的torch版本与自己的CUDA版本不兼容,最后虽然可以运行程序,但是根本不会激活GPU去加速渲染图形,导致渲染一副图形的速度极慢 ...
然后使用Git克隆AUTOMATIC1111的stable-diffusion-webui(这里我是用了Ghproxy在国内进行加速): 克隆完成后,进入到克隆好的目录。 Step3:解决“疑难杂症”和配置WebUI 编辑launch.py 在国外,安装Stable Diffusion比较简单,但是由于国内的网络环境,安装过程中可能会遇上不少麻烦。
选择社区镜像AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/NovelAI-Consolidation-Package-3.1,亲测 RTX 3080 搭配 v12 版本可用 image-20230821224017264 启动步骤 点击JupyterLab image-20230821224239119 按照图中指示执行,出现 “移动完成” 之后,点击 F5 刷新浏览器(非常重要) ...
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 ...
您需要在反向代理服务器上配置 SSL 证书，并将原始请求转发到 Stable Diffusion WebUI 的端口。常用的...
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...