首先,删除stable-diffusion-webui\repositories\目录下的所有文件夹 >cd E:\github\stable-diffusion-webui\repositories >git clone --depth 1 https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git ./stable-diffusion-stability-ai>git clone --depth 1 https://github.com/CompVis/taming-transformers.git ./...
1、前往stable-diffusion-webui文件夹,找到launch.py文件,使用文本编辑器打开,并参考下图在commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "")的位置添加以下参数 “--skip-torch-cuda-test” 2、将模型文件(stable-diffusion、waifu-diffusion等ckpt文件)复制到stable-diffusion-webui\models\Stable-diffus...
按照安装指南 — 昇腾开源 1.0 文档 (ascend.github.io)安装Stable-Diffusion-WebUI很顺利,但是在绘画过程中发现只使用了control CPU ,而且明显随control CPU数量增加而性能提升, AI CPU没有使用,请问这是否正常?如何能让AI CPU发挥优势作用?暂无评论我要发帖子相关...
stable-dif..ai绘画安装在E盘,每天用着C盘也在变小,有大佬知道怎么把内存默认c盘改成其他盘吗?还有ai绘画存在C盘的垃圾叫什么名字!
从https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Intel-Silicon的自述文件中我们看到如下内容 我们先下载git,并双击安装即可,这个没什么难度,然后Python 3.10.6,这个不用下载,因为前面我们已经在conda内创建好了虚拟环境。
Stable Diffusion WebUI 经常会修复一些BUG和增加新功能，在这里可以把它更新到最新版本。以上就是本文的...
目前Stable diffusion WebUI已经有支持directml的分支,可以参考以下的链接。 github.com/lshqqytiger/ 本来以为部署挺简单的,结果并不是这样。 可能有更好的方法去安装directml版的stable diffusion webui,不过这里给个我部署成功的办法。 安装anaconda环境然后建两个新的虚拟环境。例如:conda create -n sd-normal pyt...
Stable Diffusion Web UI 支持 CPU 上推理,但是对 CPU 上 bfloat16 AMP 没有任何支持。不过有篇指导指出了如何修改: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/10516 具体而言要做如下修改: 对于每个要修改的文件,上面的图是修改位置,下面的代码块是为了方便复制粘贴。
webui会缓存一份模型,所以占用特别大,不像forge每次运行都会清理一次显存和内存。我个人使用经验来说,即使16g显存启动参数也最好添加--medvram --medvram-sdxl,这些参数会导致出图效率变慢一些,但使用tiled diffusion高倍数放大,比如4k和8k的时候不会爆显存导致动不了。 来自Android客户端3楼2024-05-28 16:59 ...