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Stable Diffusion(SD),怎么操作

回答

Stable Diffusion(SD)的操作包括以下方面:

  • 技术原理:
    • 核心技术来源于AI视频剪辑技术创业公司Runway的Patrick Esser,以及慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Romabach。其技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会CVPR22上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。
    • 是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。
    • 原理步骤包括:使用新颖的文本编码器(OpenCLIP)将文本输入转换为向量表示;使用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像;在扩散过程中利用文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布;使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。
  • 用AI给老照片上色:
    • 将照片放入后期处理,使用GFPGAN算法将人脸变清晰。
    • 将图片发送到图生图中,打开stableSR脚本放大两倍,切换到sd2.1的模型进行修复,vae选择vqgan,提示词可不写以免对原图产生干扰。
  • 安装要求:
    • 电脑系统为Win10或者Win11,避免使用更低版本系统。查看方法: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。
    • 检查电脑性能,需满足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。
      • 检查运行内存方法:鼠标右击桌面底部任务栏,点击“任务管理器”,在“性能”里面找到“内存”,查看划线参数。8GB为勉强达到标准,16GB可正常使用,32GB能非常自由使用。
      • 查看“GPU”,先看右上角显卡名字或型号,必须是NVIDIA(英伟达)的显卡,若为AMD或Intel,电脑可能不太支持SD,安装教程较麻烦。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

软件:SD基本介绍

[title]软件:SD基本介绍[heading2]技术原理Stable Diffusion核心技术来源于AI视频剪辑技术创业公司Runway的Patrick Esser,以及慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会CVPR22上合作发表的潜扩散模型(Latent Diffusion Model)研究。Stable diffusion是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的文本到图像生成模型,能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。Stable diffusion的原理可以分为以下几个步骤:1.stable diffusion使用一个新颖的文本编码器(OpenCLIP),由LAION开发并得到Stability AI的支持,将文本输入转换为一个向量表示。这个向量表示可以捕捉文本的语义信息,并与图像空间对齐。2.stable diffusion使用一个扩散模型(Diffusion Model),将一个随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型,可以从训练数据中学习出一个概率分布,并从中采样出新的数据。3.在扩散过程中,stable diffusion利用文本向量和噪声图像作为条件输入,给出每一步变换的概率分布。这样,stable diffusion可以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛,并保持图像的清晰度和连贯性。4.最后,stable diffusion使用一个超分辨率放大器(Upscaler Diffusion Model),将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。超分辨率放大器也是一个扩散模型,可以从低分辨率图像中恢复出细节信息,并增强图像质量。通过以上步骤,Stable diffusion可以实现从文本到图像的生成,并且具有以下优点:- stable diffusion可以处理任意领域和主题的文本输入,并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。- stable diffusion可以生成高达2048x2048或更高的分辨率的图像,并且保持了良好的视觉效果和真实感。

【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

[title]【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样将照片放入到后期处理中,使用GFPGAN算法将人脸变清晰,不知道这个功能的可以参考我这篇文章——[【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图,一些你不知道的事儿](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487422&idx=1&sn=9cdf7ef37c2acb3c0fc3328d0ba8af74&chksm=c251597af526d06c921ea6728cb2a32bdf1d5f699e19d6ba13b849994e4d01af8a5144132aad&scene=21#wechat_redirect)。这个步骤,可以将我们的五官进行重绘,但是却没有办法将照片中的头发、衣服等其他元素变清晰。所以,接下来我将图片再发送到图生图当中,打开stableSR脚本,放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准的,也是重绘效果最好的,不知道的朋友可以参考我的这篇文章——[【Stable Diffusion】超清无损放大器StableSR](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487403&idx=1&sn=cbb96534fa6f58c37cf9fc64bc7ade0c&chksm=c251596ff526d0792b4bba0e21b69427b23e780824bdc75b22f1073e8bad6f61f30199fc8344&scene=21#wechat_redirect)。切换到sd2.1的模型进行修复,vae选择vqgan,提示词可以什么都不写,以免对原图产生干扰。

教程:超详细的Stable Diffusion教程

[title]教程:超详细的Stable Diffusion教程[heading1]二、三分钟教你装好Stable Diffusion[heading2]1.什么电脑能带动SD,A卡和Mac系统也不慌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,

其他人在问
stable diffusion的提示词手册
以下是关于 Stable Diffusion 提示词的相关内容: 个人类: 您可以充当一位有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理。任务是当您用自然语言告知要生成的 prompt 主题,助理会根据主题想象一幅完整画面,然后转化成详细、高质量的 prompt,让 Stable Diffusion 生成高质量图像。完整的 prompt 包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分。Prompt 用来描述图像,由普通常见单词构成,使用英文半角“,”做分隔符。Negative prompt 用来描述不想在生成图像中出现的内容。参考资料: 商业类: 同样可以充当一位有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理。任务是当您用自然语言告知要生成的 prompt 主题,助理会根据主题想象一幅完整画面,然后转化成详细、高质量的 prompt,让 Stable Diffusion 生成高质量图像。完整的 prompt 包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分。Prompt 用来描述图像,由普通常见单词构成,使用英文半角“,”做分隔符。Negative prompt 用来描述不想在生成图像中出现的内容。参考资料: 如何系统学习 SD 的提示词: 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程,需要理论知识和实践经验相互结合。以下是一些建议的步骤: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。
2024-10-22
Stable Diffusion(SD)收费吗
Stable Diffusion 是开源免费的。其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,但需要较好的电脑配置,尤其是显卡。 相比较于 DALLE 等大模型,Stable Diffusion 让用户使用消费级的显卡便能够迅速实现文生图。Stable Diffusion 完全免费开源,所有代码均在 GitHub 上公开,大家可以拷贝使用。 目前有关于 Stable Diffusion 的课程,例如《Stable Diffusion 零基础入门宝典》,共计 77 个课时,定价 298 元,上架 CCtalk。因制作字幕课程在逐步解锁中,目前对前 100 名报名的同学有优惠价 198 元。
2024-10-21
stable diffusion快速
以下是关于如何快速上手 Stable Diffusion 的相关内容: 一分钟生成自己的二次元造型: 利用图生图功能,使用自己的照片生成二次元照片。 更换能生成二次元照片的大模型。 输入正面关键词,如“高质量,高清画质,大师杰作,极致的细节,8k,主体就是一个女孩”。 复制前面提供的负面关键词。 在空白处上传需要生成的照片。 调整重绘幅度,生成二次元照片时拉到 0.6 0.8 左右。 写好关键词,让你事半功倍: 先写质量词,然后描述照片主体及细节,如“一个女孩,非常精致的五官,极具细节的眼睛和嘴巴,长发,卷发,细腻的皮肤,大眼睛”,并翻译成英文。 描述人物服装,如“白色的毛衣、项链(white sweater,necklace,)”。 加上其他元素,如背景、天气、照片姿势、构图等,如“在街上,阳光,上半身照片(street,Sunshine,upper body photos,)”。 推荐一行一行分开类型写关键词,每行末尾加上英文逗号。 按照以上步骤和方法,您可以更快速地掌握 Stable Diffusion 的使用技巧。
2024-10-18
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,而稳定扩散能“清理”图像。它比手机图像编辑器的噪点消除滑块复杂得多,它了解世界的样子和书面语言,并以此指导噪点消除过程。例如,给它一幅以 H.R. Giger 风格描绘的外星人弹吉他的初始图像,它能像熟练的平面艺术家一样进行清理和创作。 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。 起始方式:为生成艺术,给稳定扩散提供的初始图像实际上只是纯噪点,然后谎称这是一幅特定风格的画让其清理。从简单层面看,它作为计算机程序会执行任务;从深层次看,它基于统计数据,估计所有选项的概率,即使没有正确答案,每次给不同的纯噪点图像都会创作出不同的作品。 此外,UNET 是从噪音中生成图像的主要组件,在预测过程中通过反复调用 UNET,将其预测输出的 noise slice 从原有的噪声中去除,得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数,以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,UNET 进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测。稳定扩散最初称为潜在扩散模型,在传统扩散模型中存在计算效率问题,稳定扩散是为解决此问题提出的。ComfyUI 中存放路径为 models/checkpoints/,有 SD 基础预训练模型,如 SD1.5、SDXL 以及微调模型,训练方法有 DreamBooth 等,格式有 EMAonly & pruned 和 Full 两种。
2024-10-10
stable diffusion 绘本一致性
Stable Diffusion 绘本一致性相关知识如下: 工作原理: Stable Diffusion 生成随机噪声,并逐步更改噪声以努力获得与提示一致的图像。其基本结构包括 encoder + diffusion + decoder 的流程。Checkpoint 记录某个训练周期整个 diffusion 及可能的 encoder decoder 的参数,VAE 是 encoder decoder 的参数,在 SDXL 等大型模型中需配对以避免花屏现象。LoRA 模型训练时先冻结 SD 模型权重,然后在 UNet 结构中注入 LoRA 模块并与 CrossAttention 模块结合,只对部分参数微调。 相关论文: AnyDoor: MixofShow: LyCORIS: 影响生成结果的因素: 影响生成的图与他人不同的因素包括随机数种子(Seed)。随机数种子控制最底层形状,决定照片基础轮廓,如人物外形轮廓、姿势和站位等。当随机数为“1”时,SD 会随机生成种子。可在点击生成的照片下面的一大串英文中查看 seed 值。只有所有参数包括随机数种子都与他人相同时,才能生成相似的照片。
2024-09-30
如何 学习stable diffusion
学习 Stable Diffusion 可以参考以下内容: 学习 Stable Diffusion 的提示词: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 学习 Stable Diffusion Web UI: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 通过这些步骤,相信您可以快速上手 Stable Diffusion 及其 Web UI,开始探索 AI 绘画的乐趣。后续还可以深入学习 Stable Diffusion 的原理,以及在不同场景中的应用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-24
在哪可以下载sd
以下是关于下载 SD 的详细步骤: 1. 确保您的整合包版本是最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),下载包已更新至云盘,后台回复【SD】即可下载。在插件包里面下载相关文件。 2. 将 sdwebuiroop 文件夹拖放到“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions”目录下。 3. 解压 python 压缩包,替换掉根目录下的相应文件。 4. 更改到您想要安装的位置,点击右下角的安装。安装时间较长,请耐心等待。 5. 安装好之后,打开 SD 文件目录下的相关文件夹,在地址栏输入“cmd”,然后回车。在打开的 dos 界面里面,将“python m pip install insightface==0.7.3 user”粘贴进来,会自动开始安装 insightface。如果此阶段出现错误,建议去下载使用最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),下载包已更新至云盘,后台回复【SD】即可下载。 6. 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载一些模型,此时一定要保证全程科学上网。 此外,如果不会科学上网,也可以去启动器的界面直接下载模型,将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下,在左上角的模型列表中进行选择(看不到就点旁边的蓝色按钮刷新一下)。旁边的 VAE 可直接在启动器里面下载,下载的 VAE 放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹下。Embedding 可在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到,放在根目录下的 embeddings 文件夹里。
2024-10-17
相同的参数下,用SD comfyui出图可以和SD webui出图保持图片效果一模一样么?
理论上,在应用完全相同参数(如 Step、CFG、Seed、prompts)的情况下,SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异,比如: 提示词的多个条件下,SD 生成的图像可能无法全部满足,这与提示词引导系数有关,该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果,例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是,相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对,还会受到多种因素的综合影响。
2024-10-14
SD教学视频
以下为一些关于 SD 的教学视频推荐: 1. 新手从 0 入门 AI 绘画教程: 推荐系列章节教学视频: 课程内容包括:第一节课 AI 绘画原理与基础界面;第二节课 20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置;第三节课 打破次元壁,用 AI“重绘”照片和 CG;第四节课 AI 绘画模型,“画风”自由切换;第五节课 提高 AI 绘画分辨率的方式;第六节课 LoRa | Hypernetwork 概念简析;第七节课 定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘;第八节课 提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件;第九节课 LoRA 从原理到实践;第十节课 零基础掌握 ControlNet。 2. 教程:SD 做中文文字 持续更新中: 视频教程: 制作思路:将中文字做成白底黑字,存成图片样式;使用文生图的方式,使用大模型真实系,输入关键词和反关键词,反复刷机得到满意效果;可输出 C4D 模型,可自由贴图材质效果;若希望有景深效果,可打开 depth;打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数 29 60。 3. SD 从入门到大佬: 推荐跟着 Nenly 同学的【B站 第一套 Stable Diffusion 系统课程】合集走一遍,安装完 SD 后可参考。 可选的一些图片版教程:
2024-10-08
sd提示词网站
以下是一些与 SD 提示词相关的网站和资源: MajinAI: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru: 在写 SD 提示词时,通常的描述逻辑包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手,还有以下功能型辅助网站帮助书写提示词: http://www.atoolbox.net/ ,它可以通过选项卡的方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ,每种参数都有缩略图可参考,方便更直观地选择提示词。 还可以去 C 站(https://civitai.com/)里面抄作业,每一张图都有详细的参数,可点击下面的复制数据按钮。 此外,还有“Easy Prompt Selector”插件,安装方式是在扩展面板中点击“从网址安装”,然后输入以下地址 https://github.com/bluepen5805/sdwebeasypromptselector ,然后将汉化包复制进“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下直接覆盖。安装完成后,重启 webUI,就可以在生成按钮下面看到多出来一个“提示词”按钮,点击它会出现下拉列表,里面有很多不同的分类,可根据需要选择提示词。
2024-09-30
SD网址多少
以下是一些常用的与 SD 相关的网址: 另外,SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。其代码模型权重已公开发布,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用 SD 进行想要的图片生成。 关于 SD 的安装: 系统需为 Win10、Win11 。 Win 系统查看配置。 配置达标跳转至对应安装教程页: 。 配置不够可选择云端部署(Mac 也推荐云端部署): 。 备选:SD 好难,先试试简单的无界 AI: 。
2024-09-18
找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息: 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览: 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 DallE 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09
stable diff
以下是关于 Stable Diffusion 的相关信息: 中文大模型基准测评 2023 年度报告中未直接提及 Stable Diffusion 的相关内容。 有关于 Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法的教程: 目录不正确报错:: 显存不足报错:File “D:\\openai.wiki\\stablediffusionwebui\\venv\\lib\\sitepackages\\torch\\nn\\modules\\module.py”,line 664,in _apply 、param_applied = fnIf reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 、Stable diffusion model failed to load,exiting 、请按任意键继续。 。解决方法包括换个好一些的显卡(至少英伟达 2060 以上),或者开启低显存模式(在 stablediffusionwebui 文件夹下找到 webuiuser.bat,用文本或代码编辑器打开该文件夹)。
2024-09-30
我想要复制扣子上的工作流到DIFY 如何操作
要将扣子上的工作流复制到 Dify,以下是一些相关信息: RPA 很早就出现在工作流编排领域,目标是使符合标准的业务流程和工作流程自动化。 ComfyUI 采用工作流化操作模式,用户在流程编辑器中配置 pipeline,通过节点和连线完成模型操作和图片生成,其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,定义了标准化的 DSL 语言,方便导入导出进行工作流复用。 可以使用 Dify 推出的“工作流”功能将流程设计和提示词落地。延申阅读:Dify——工作流:https://docs.dify.ai/v/zhhans/guides/workflow/introduce 。首先要建立整体工作流程,但流程可能缺少知识检索环节。
2024-10-15
ai写小说怎么操作?
使用 AI 写小说可以参考以下步骤: 1. 构思与规划:明确小说的主题、情节、角色等基本要素。 2. 利用 AI 生成初稿:通过向 AI 工具(如 ChatGPT)提供相关提示,生成小说的初稿。提示应包含关键信息,如故事背景、人物性格、情节走向等。 3. 完善与优化:将生成的初稿粘贴到 AI 中,要求其改进内容,如使情节更生动、人物更丰满、语言更优美等。 4. 激发创意:让 AI 以不同的风格创建多个草稿,从中获取灵感,进一步完善自己的创作。 如果您想将小说制作成视频,可参考以下流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些相关工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-09-29
Open AI要怎么操作才可以使用
要使用 Open AI,您可以参考以下步骤: 1. 获取 API 密钥:您可以从获取自己的 API 密钥。 2. 在相关应用中配置: 对于 Cursor 应用,转到 Cursor Settings > Models > OpenAI API Key 并输入您的 API 密钥,然后单击“Verify”按钮。验证密钥后,您的 OpenAI API 密钥将被启用。 对于其他应用,如配置 FastGpt、OneAPI 时: 首先修改 dockercompose.yml 中的 OPENAI_BASE_URL(API 地址:改为云服务的,http://内网 IP:3001,需要加/v1)和 CHAT_API_KEY(改为在 OneApi 复制的令牌,也是 sk 开头的),其他都不用改,然后保存关闭。内网 IP 在云服务上能查询到。 然后修改 config.json 中的"llmModels"(添加阿里大模型 qwenmax)和"vectorModels"(阿里向量模型 textembeddingv1,使用知识库功能时要用到的),然后保存关闭。 修改好内容后,重新启动使其生效。直接在【文件】菜单下的 fastgpt 目录,打开终端,执行启动命令 dockercompose up d。 需要注意的是,ChatGPT API 接入需要已成功注册 OpenAI 的账号即可访问网站:,且 API 调用是收费的,不过 OpenAI 已经为我们免费提供了 5 美元的用量。
2024-09-25
有做流程图,逻辑图好看的,免费的易操作的工具吗
以下是一些可以绘制流程图、逻辑图且免费易操作的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,可通过拖放界面轻松操作。 2. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,能创建各种类型的图表,包括逻辑视图和部署视图等。 3. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,有助于创建逻辑视图。 4. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,涵盖逻辑视图和部署视图。 5. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但并非都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑您的具体需求,例如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、偏好在线工具还是桌面应用程序等。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-19
有什么免费的,普通人好操作的工具帮我制作ppt里的逻辑图吗
以下是一些免费且普通人好操作的可用于制作 PPT 里逻辑图的工具: 1. PlantUML:通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,辅助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,能创建各种架构图,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 4. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,如逻辑视图、功能视图和部署视图,可通过拖放界面轻松操作。 5. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 6. ArchiMate:开源建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用。 7. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 8. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 9. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 在选择工具时,您应考虑具体需求,比如是否需要支持特定建模语言、是否需要与特定开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。
2024-09-19
想利用AI穿搭,针对微胖女生设计各种穿搭,提供购买链接,实现兼职盈利。有没有针对上述问题的细致策略和操作步骤。可操作性强,易学。
目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说,您可以按照以下思路进行尝试: 首先,您需要确定目标受众,即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次,选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点,学习如何有效地输入相关参数,如身高、体重、体型、个人风格偏好等,以获取准确的穿搭建议。 然后,根据生成的穿搭建议,寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系,获取商品的推广链接。 在推广方面,可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户,并建立良好的口碑。 同时,不断优化您的服务,根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是,实现兼职盈利需要一定的时间和努力,并且要确保所推荐的商品质量可靠,穿搭建议具有实用性和时尚感。
2024-09-13