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stable-diffusion-webui 的 git 地址是:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 运行以下命令,clone到你的本地。下面的命令可以在conda 的powershell运行,也可以在Git Bash中运行。 git clonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 4、自动安装stable-diffusion-webui 进入...
要顺利运行 stable-diffusion-webui,需要足够大的显存(不是内存),笔者使用的电脑配置如下: 1 2 3 4 5 型号:联想拯救者R9000P CPU:R7-5800H 8核 内存:16GB 显卡:RTX3060 Laptop(显存 6GB) 硬盘:512GB SSD 根据项目的README.md,至少需要 4GB 显存才能运行,配置不够的同学就不用尝试了。
原生版的 WebUI,它是英文界面,英文不过硬的童鞋用起来很不方便,汉化包也就成为第一个需要推荐的插件啦。 插件地址:https://github.com/hanamizuki-ai/stable-diffusion-webui-localization-zh_Hans 按照上面远程安装的方式,把上面的地址填进去,分支可以不用填,点进安装后,会安装默认的分支,有分支要求的则去插件...
基于https://stable-diffusion-art.com/内的教程进行翻译与整理,帮助快速上手 stable-diffusion 的使用。 回到顶部 2. 环境 AWS DeepLearning AMI 回到顶部 3. 部署Stable Diffusion web UI Web UI github: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ...
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 ...
Stable Diffusion WebUI是允许用户自行安装插件的,插件的种类有很多,有将页面翻译成中文的插件,也有提示词补全插件,也有精细控制出图的插件。 以汉化为例,Stable Diffusion WebUI默认是英文的,我们只需装个汉化插件然后重启一下项目就能把页面变成中文了。
Stable Diffusion WebUI 对电脑显存有要求,如果你的显存太低(6G 及以下),生成分辨率稍微大一点的图像就会带不动,出现错误提示,而启用 Tiled VAE 插件后,它会先生成一个个小的图块,然后拼合在一起形成高分辨率图像,这样就有效防止爆显存情况的出现,不过生成时间会更长一些。