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stable diffusion可以用macbook 13来运行吗？配置够吗

回答

Stable Diffusion（简称“SD”）的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统：

  • 显卡：必须是 NVIDIA（俗称 N 卡）。
  • 专用 GPU 内存：4GB 勉强可以跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图时间为 20 - 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 - 20 秒出一张图，所有功能基本开放。
  • 电脑运行内存：8GB 以上。
  • 电脑系统：Win10 或者 Win11。

对于 Mac 系统，可以查看以下视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够，还需根据上述标准进行对照检查。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

教程：超详细的Stable Diffusion教程

必须确认的第一个是NVIDIA，代表的是英伟达的显卡（俗称N卡），这里是N卡我们才可以进行下一步，如果这个地方是AMD或者是Intel，可能你的电脑会不太支持SD，网上的安装教程也比较麻烦，大家可以看第二部分，使用云平台去玩SD接着看到下面划线的专用GPU内存4GB：说明电脑勉强可以跑动SD，出图的时间会比较6GB：出一张图的时间是20~50秒，SD的大部分功能都可以使用8GB：5~20秒可以出一张图，基本上SD的所有功能都对你开放好啦，如果你的电脑满足以上所说的配置，那么恭喜你！你可以顺利的安装Stable Diffusion并展开学习啦！上面这些操作是我们用来查看Windows系统的至于Mac系统可以看一下下面的视频按照视频一键安装就可以啦！非常简单！https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761

【SD】抽卡必备！时间管理大师Agent Scheduler

Stable Diffusion是一个抽卡游戏，氪金大佬往往都拥有比较高端的电脑配置，十连抽、二十连抽什么的都不在话下，抽中心仪的SSR角色的成功率自然也要大得多。说到抽卡，那肯定要用不同的模型、参数、提示词来做测试，不然一个不好的指令，你就是抽一千张也未必出得了一张好图。我们以往做测试呢，大家一定用到的都是“X/Y/Z plot”脚本，可以在不同的参数之间做横向对比，很直观。但是呢，大家想象一下这样一个使用场景：我有4到5个不同的模型要进行测试，然后每一个里面角色的提示词也不同，还要使用不同的controlnet来控制，参数也要有相应的变化。这么复杂的测试，你告诉我，用脚本怎么来完成？如果自己手动一张一张的测，又要做到何年何月？连罗志祥来了都要愁到头秃。当然，我们有办法！今天要介绍的这款插件，就是一位SD中的时间管理大师，能够将我们的测试任务安排得井井有条，它就是——Agent Scheduler安装方式就是在扩展面板中搜索“Agent Scheduler”，或者是点击“从网址安装”，然后输入以下地址https://github.com/ArtVentureX/sd-webui-agent-scheduler，可以直接安装。安装之后重启，我们首先就可以看见“生成”下面，多了一个“排队”的按钮。

教程：超详细的Stable Diffusion教程

为了大家能够更加顺利的安装和使用Stable Diffusion（简称“SD”）在正式安装之前希望大家先一起查看一下自己的电脑配置，需要注意的是以下两点：01.电脑系统是Win10或者Win11为了避免一些奇怪的兼容性问题，不要选择更低版本的系统。查看电脑系统的方法：在桌面上找到“我的电脑”——鼠标右键点击——点击“属性”——查看Windows规格02.检查电脑性能这里是检查自己的电脑配置能不能带动SD（Stable Diffusion）需要满足3个要求：电脑运行内存8GB以上是英伟达（俗称N卡）的显卡显卡内存4GB以上检查方法：①鼠标右击桌面底部任务栏——点击“任务管理器”②查看电脑的运行内存在“性能”里面找到“内存”，这里的内存不是电脑的存储内存，而是运行内存噢！只要看图中划线的那一个参数就可以8GB：那就说明你的电脑配置内存是勉强达到标准的16GB：那就说明你的内存配置可以正常使用32GB：那么你就可以非常自由的使用SD啦！③查看“GPU”GPU就是显卡的意思首先先看右上角显卡的名字或者型号

其他人在问
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 若在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以H.R. Giger风格描绘的外星人弹吉他的图像，它能像熟练的平面艺术家一样利用对Giger艺术作品和世界的了解来清理图像。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块，稳定扩散是逐步去除噪点的。 开始生成的方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定风格的画。稳定扩散能做到是因为它是基于统计数据的计算机程序，会估计所有选项的概率，即使概率都极低，也会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI的生图原理： ComfyUI是一个开源的图形用户界面，用于生成AI图像，主要基于Stable Diffusion等扩散模型。 Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在ComfyUI中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI中的许多操作都在潜在空间中进行，如KSampler节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在ComfyUI中，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在ComfyUI中，通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有Normal、Karras等，会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。在ComfyUI中，可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点：如果拍照太暗会产生噪点，而 Stable Diffusion 用于生成艺术作品时，在幕后所做的是“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像艺术家一样利用对相关艺术作品和世界的了解来清理图像。 “推理步骤”：稳定扩散是逐步去除噪点的，通过“推理步骤”滑块可以控制。 开始方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定的画。在最简单层面上，它作为计算机程序会做事并生成东西。更深层次上，它基于统计数据，估计所有选项的概率，即使概率极低也会选择最高概率的路径，比如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）：表示从噪声生成图像的过程，在 ComfyUI 中通常通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器来控制如何在潜在空间中处理噪声以及逐步去噪回归到最终图像。生成图像时会进行多个去噪步，通过控制步数可影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion通俗讲解
Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入模型，经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述，如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息，该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。 初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片，而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。UNet 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建，可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。 以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。 此外，关于 Stable Diffusion 还有系列资源，包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程，核心网络结构解析，搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式，经典应用场景，以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。
2024-12-17
Stable Diffusion 启动器
以下是关于 Stable Diffusion 启动器的相关内容： 整合包： 觉得麻烦的同学可以使用整合包，解压即用。比如也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理会更方便。 电脑配置能支持 SD 运行的朋友，可以使用 B 站秋叶分享的整合包。具体安装方法： 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”，选择解压到 D 盘或者 E 盘。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，创建桌面快捷方式。 启动器设置： 打开启动器后，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。 xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。 Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同样地，也请注意插件的更新。 插件： Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。 低配置电脑： 电脑配置较低的朋友，可通过云平台畅玩 SD，比如“青椒云”。使用方法： 点击链接（http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY）注册账号。 下载并安装后，登录账号。 点击右上角的个人中心进行实名认证。 在进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面。想玩 Stable Diffusion 可以选“AIGC 尝鲜”，一般新注册的会有优惠券，可以免费试用。 在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等一下之后，点击“进入桌面”。进入桌面之后弹出的全部框框可以直接关掉。 点击新打开桌面的“此电脑”，在 C 盘里面找到 SD 的根目录，点击“A 启动器.exe”。 点击右下角的“一键启动”就可以进入 SD。用完云平台之后，记得关机，不然会持续计费。
2024-12-13
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 1. 消除图像中的噪点： 如果在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。 Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。 它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 2. “推理步骤”： 稳定扩散是逐步去除噪点的。 以运行 25 步为例，起始图像可能完全无法辨认，实际上最初是从完全的噪点开始。 3. 开始方式： 为生成艺术，给稳定扩散提供纯噪点的初始图像并告知相关描述。 稳定扩散能做到是因为它是计算机程序，且基于统计数据，估计所有选项的概率，即使正确概率极低，仍会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同纯噪点图像，都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： 1. Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间）： Pixel Space：图的左边表示输入图像的像素空间，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space：ComfyUI 中的许多操作在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像映射到潜在空间后扩散过程在此进行，可通过节点调整潜在空间的操作。 2. 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程，在 ComfyUI 中通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：生成图像时扩散模型会进行多个去噪步，通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-05
sora是stable diffusion中的一部分吧
Sora 与 Stable Diffusion 有关联。自 2021 年以来，AI 领域出现了能解释人类指令的生成式语言和视觉模型，如 CLIP 和 Stable Diffusion。Stable Diffusion 采用变压器架构和潜在扩散技术解码文本输入生成图像。2023 年出现了商业文本到图像产品，如 Stable Diffusion 等。Sora 是一个重大突破，能根据人类指令生成长达一分钟的视频。从技术架构上，Stable Diffusion 3 后续版本有希望成为 Sora 的开源平替。此外，在一些观点中，Sora 就在 Stable Diffusion 这样的文生图模型之外加了一个时间维度，虽然方法类似，但数据高维很多，实现工程难度大。
2024-12-03
微调一个13B的大模型需要多少数据
微调一个 13B 的大模型所需的数据量会因多种因素而异，包括模型的架构、任务的复杂性、数据的质量和多样性等。一般来说，需要大量的数据来进行有效的微调。 对于 13B 的大模型，以下是一些关于数据的考虑： 1. 数据质量：高质量、干净、准确的数据对于微调效果至关重要。 2. 数据多样性：涵盖各种领域和场景的数据可以帮助模型学习更广泛的知识。 3. 任务相关性：数据应与微调的任务相关，以提高模型在特定任务上的性能。 在获取数据时，可以参考以下资源： 1. 已有的数据集，如。 2. 相关的文档和教程，如。 此外，还可以考虑将数据集转化为适合模型的格式，如 csv 问答对。同时，对模型参数进行量化可以减少计算资源的需求。 请注意，具体的数据量需求需要根据实际情况进行评估和实验。
2024-07-09
MacBook如何做一些AIGC软件布置
很抱歉，目前知识库中没有关于“MacBook 如何做一些 AIGC 软件布置”的相关内容。但一般来说，您可以通过以下步骤尝试在 MacBook 上进行 AIGC 软件的布置： 1. 确定您想要安装的 AIGC 软件，并在其官方网站上查找适用于 macOS 系统的版本。 2. 检查您的 MacBook 系统版本是否满足软件的要求，如果不满足，可能需要进行系统更新。 3. 下载软件安装包，通常可以在官方网站上找到下载链接。 4. 打开下载的安装包，按照安装向导的指示进行操作，可能需要您同意许可协议、选择安装位置等。 5. 安装完成后，在应用程序文件夹中找到并打开该软件，进行必要的设置和配置。 请注意，不同的 AIGC 软件可能会有略微不同的安装和配置步骤，具体还需根据您选择的软件来操作。
2024-09-25
我在MacBook用docker安装的dify，以app形式安装的ollama，但在dify设置ollama的api时候，总是报错。如何解决
根据搜索结果，解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下： 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映，通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合，这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到，Ollama 可能升级了客户端，需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型（如 GPT4）是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映，流式传输可能会导致错误，可以尝试禁用该功能 总之，解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题，可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。
2024-04-19