输入你自己的生成参数,或者去https://civitai.com/复制别人的参数,点击页面上的「Generate」,开始绘画。 由于使用的是CPU,速度较慢,请耐心等待。 如果想要快速出图,请调低分辨率。 跑完之后是这样的: 10. 后续运行 以后每次运行,只需执行如下几步: 打开终端,切换至 stable diffusion 目录: cd stable-diffusion-...
具体来说，CPU的主频、核心数量以及缓存大小等参数都会影响Stable Diffusion的运行效果。主频越高，CPU处理...
几个月前，英特尔 推出 了代号为 Sapphire Rapids 的第四代至强 CPU。Sapphire Rapids 中包含了英特尔先进矩阵扩展 (Advanced Matrix eXtension，AMX)，它是一种用于深度学习工作负载的新型硬件加速器。在之前的几篇博文中，我们已经展示了 AMX 的优势: 微调 NLP transformers 模型、对 NLP transformers 模型进行推理，...
本地部署的 Stable Diffusion 有更高的可玩性, 例如允许您替换模型文件, 细致的调整参数, 以及突破线上服务的道德伦理检查等. 鉴于我目前没有可供霍霍的 GPU, 因此我将在一台本地ubuntu上部署,因为Stable Diffusion 在运行过程中大概需要吃掉 12G 内存。如果你的电脑或者服务器没有16GB以上的内存,需要配置一个虚...
Windows 环境以 CPU 运行 stable diffusion 前言 stable-diffusion-webui 要求的 Python 版本是 3.10.6,本机还是几年前装的 3.10.0,为了避免处理更多幺蛾子,直接升级到3.10.6,还好之前就是3.10,可以直接升级。还有一个好处就是不用安装 conda 或者 miniconda,Python 虚拟环境直接就是 3.10.6。其实 3.10 其他小...
NovelAI这些可以不用安装,Anaconda是用来管理python多版本开发环境的,但stable diffusion会创建自己的虚拟环境,因此非必要不安装Anconda;DevSidecar是用来加速访问GitHub的,我们这里有其他方案,也不用安装;CUDA、CUDNN是运行在GPU上的,而我们这里是运行在CPU上的,因此也可以忽略了(注:若独显配置>=3G可以GPU来运行,...
运行内存至少需要 4GB (推荐8GB以上内存). 比较良好的网络环境 (可以使用 Steam++ 加速Github) 一块比较好的 CPU (4核以上) 3.下载 Git Git 是一个版本管理器, 接下来的部署都需要它. Windows 用户到 https://github.com/git-for-windows/git/releases 下载 Github. 直接无脑下一步即可. ...
灵耀14 2024搭载的是酷睿Ultra处理器，其CPU、GPU和NPU部分都能参加AI运算，总算力可以达到34 TOPS。较...
【CPU上运行的快速stable diffusion,Core i7-12700上生成一张512x512图片只要21秒】’Fast stable diffusion CPU' Rupesh Sreeraman GitHub: github.com/rupeshs/fastsdcpu #开源# #机器学习# û收藏 73 9 ñ59 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候.....
在现场演示视频中,借助英特尔CPU+集成显卡+VPU,Stable Diffusion可以在20秒左右生成一张图像,其中VPU承担了VNET模块的运行。 ▲现场演示视频 结语:PC卷入生成式AI,VPU成英特尔解决算力瓶颈新思路 在生成式AI浪潮下,PC作为用户生产力的核心硬件产品之一,必然会深受AI技术的影响,如何在端侧解决AI应用带来的算力瓶颈,提供...