“stable-diffusion-webui\extensions”,扩展包一般放置这里,反正在网络安装,失败了到这里找到那个文件夹删除就行。 “stable-diffusion-webui-localization-zh_Hans-master”,这个就是汉化包。 下载地址是 https://github.com/hanamizuki-ai/stable-diffusion-webui-localization-zh_Hans.git 进入模式在,还没汉化的小...
安装完后,在文件夹stable-diffusion-webui-directml下,继续打开终端窗口,分别执行以下两个命令 git clonehttps://github.com/lshqqytiger/k-diffusion-directmlrepositories/k-diffusion git clonehttps://github.com/stability-AI/stablediffusionrepositoriesable-diffusion-stability-ai 修改webui-user.bat文件 在stable-...
File "D:\stable-diffusion\stable-diffusion-webui\modules\launch_utils.py", line 408, in prepare_environment git_clone(stable_diffusion_repo, repo_dir('stable-diffusion-stability-ai'), "Stable Diffusion", stable_diffusion_commit_hash) File "D:\stable-diffusion\stable-diffusion-webui\modules\laun...
git clone https://去掉ghproxy去掉.com/https://github.去掉com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 2.进入安装路径，刚克隆下来的stable-diffusion-webui目录（我的是E:\stable-diffusion-webui），为方便后面操作，把目录名称更改为sdwebui（比如我的是E:\sdwebui）3.打开E:\sdwebui\modules\ ，找...
4.stable diffusion web UI 源码包下载 源码地址 https://github.com/lshqqytiger/k-diffusion-directml.git 找一个纯英文目录的文件夹用于存放你的sd程序,执行命令拉取源码。注意这里是directml版本的了,这是为AMD显卡适配新二开的源码。 git clone https://github.com/lshqqytiger/k-diffusion-directml.git ...
这次是Win11下安装,安装方法: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Automatic Installation on Windows Install Python 3.10.6 (Newer version of Python does not support torch), checking "Add Python to PATH". Install git. Download the stable-diffusion-webui repository, for example by...
总之，如果你想要一款免费、开源、自由度高的AI绘图软件，那么Stable Diffusion绝对是你不可错过的选择！接下来上干货，本期先来写一下SD如何进行本地部署。1、首先你要有一台电脑，接上电。电脑显存：4G以上（N卡）相信这就劝退了不少人了。不过没关系后续我还会介绍网页部署。操作系统：Win11或者Win10；运行内存...
7. 安装git,用来克隆下载github的项目,比如本作中的stable diffusion webui这个开源项目。 (1)前往git官网 http://git-scm.com/download/win下载相关安装包 (2)下载好后,一路默认安装,点next即可。 安装完成之后,回到刚刚的miniconda小窗口,并输入并执行下面指令。
7. 安装git,用来克隆下载github的项目 比如本作中的stable diffusion webui这个开源项目。 (1)前往git官网http://git-scm.com/download/win下载相关安装包 (2)下载好后,一路默认安装,点next即可。 安装完成之后,回到刚刚的miniconda小窗口,并输入并执行下面指令。