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如何安装SD

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安装 SD 的步骤如下：

  1. 系统要求：系统需为 Win10 或 Win11。
  2. Win 系统查看配置：
    • 查看电脑系统：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。
    • 查看电脑配置：检查自己的电脑配置能否带动 SD(Stable Diffusion)，需要满足 3 个要求（推荐）：电脑运行内存 8GB 以上；是英伟达(NVIDIA)的显卡；显卡内存 4GB 以上。
      • 打开任务管理器：同时按下 ctrl+shift+esc。
      • 查看电脑运行内存，8GB 运行内存可以勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存。
      • 查看电脑显卡内存（显存），4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。
  3. 配置达标跳转至对应安装教程页：
  4. 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）：
  5. 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI：图像类-无界 AI 使用教程

此外，还有以下相关插件的安装：

  1. 【SD】无需 Lora，一键换脸插件 Roop：
    • 安装时间比较长，要耐心等待。
    • 安装好之后，打开 SD 文件目录下的这个文件夹。
    • 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，就会自动开始安装 insightface。
    • 如果这个阶段出现错误，建议去下载使用最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），下载包已更新到云盘，后台回复【SD】即可下载。
    • 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。
    • 完成这些后，Roop 插件就可以正常使用。
  2. 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 保姆级教学：
    • 补充说明：如果在使用过程中发生错误，可能需要部署使用环境。
      • 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。
      • 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装（安装过 Roop 的可跳过）。
      • 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。
      • 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。
      • 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。
    • 最后：重启电脑，即可运行。

特别提醒：相关插件使用需谨慎，切勿触犯法律。获取插件安装包，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

0. SD的安装

①系统需为Win10、Win11②Win系统查看配置③配置达标跳转至对应安装教程页[1.Win系统SD安装](https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/D5nawAs1fivF4ykx88ucRIYwn1d)④配置不够可选择云端部署（Mac也推荐云端部署）[3.SD云端部署](https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd)⑤备选：SD好难，先试试简单的无界AI：[图像类-无界AI使用教程](https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/LRdOw75tQiN3wAkU43ucwb5Ondd)[heading2]Win系统查看配置[content]Win10和Win11一样没区别[heading3]查看电脑系统：[content]在桌面上找到“我的电脑”一鼠标右键点击一一点击"属性”一一查看Windows规格[heading3]查看电脑配置：[content]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（推荐）:电脑运行内存8GB以上是英伟达(NVIDA)的显卡显卡内存4GB以上①打开任务管理器:同时按下ctrl+shift+esc②查看电脑运行内存8GB运行内存可以勉强运行SD推荐16GB以上运行内存③查看电脑显卡内存（显存）4GB显存可运行SD，推荐8GB以上显存

【SD】无需Lora，一键换脸插件Roop

安装时间比较长，要耐心等待。安装好之后，打开SD文件目录下的这个文件夹。在地址栏输入“cmd”，然后回车。在打开的dos界面里面，将这行代码“python -m pip install insightface==0.7.3 --user”粘贴进来，就会自动开始安装insightface。如果这个阶段出现错误，建议去下载使用最新的秋叶4.2整合包（6月23号更新），下载包我已经更新到了云盘里，后台回复【SD】就可以下载。安装完成后，重新打开我们的启动器，后台会继续下载一些模型，此时一定要保证全程科学上网。完成这些后，我们的Roop插件就可以正常使用了。这个插件主要适用于真实的人脸替换，所以对二次元之类的人物作用不大。我们选用一个真实系模型“realisticVisionV20”，关键词描述的是一个老人举着气球。得到了一张如下的照片。接下来启用ROOP插件，选择你想要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”。右边的参数数值越低，人物会越像，但是图像会很模糊；数值越高人物越不像，但是图像会很清晰。这个就取决于你的需求了，我使用0.5测试一下。最下面还有一个放大算法，可以使用一个模型放大你的图像，基本就相当于高清修复。设置好后，点击生成。可以看到，人脸部分的像素是偏低的，有点模糊。但是没有关系，我们可以将这张图发送到“图生图”，开一个比较小的重绘幅度。然后使用controlnet中的tile模型进行重绘。换脸完成，像不像你们自行评价吧~如果想要这个插件的话，可以添加我的公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包，出错概率最小，另外，科学上网很重要。特别提醒，此插件谨慎使用，切勿触犯法律。

【SD】商业换装如此简单，Segment Anything保姆级教学

如果在以上使用过程中发生错误，那么你可能需要部署一下使用环境，我们再次开启最傻瓜安装教学模式。1.安装cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。2.安装VisualStudioSetup.exe，选择C++的桌面开发安装。以上步骤，我们在安装roop的时候也做过，如果安装过roop的可以跳过。3.拷贝ninja，打开ninja文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。4.拷贝python，打开python文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。5.拷贝模型，SAM和GroundingDINO的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。6.重启，装好了，重启电脑，即可运行。[heading3]#最后[content]以上，就是关于segment anything插件的安装教程和使用方法讲解，这个软件最大的作用，就是帮助我们快速高效的生成蒙版，从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。如果想要获取插件安装包的话，可以添加我的公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。-END-

其他人在问
SD软件使用
以下是关于 SD 软件使用的相关内容： 1. 软件安装： 系统要求：Win10 或 Win11。 Win 系统查看配置： 查看电脑系统：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。 查看电脑配置：需要满足 3 个要求（推荐），电脑运行内存 8GB 以上，是英伟达（NVIDA）的显卡，显卡内存 4GB 以上。打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），可查看电脑运行内存和显卡内存（显存）。8GB 运行内存可勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存；4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 安装方式：配置达标可跳转至对应安装教程页。 2. 制作二维码： 使用进行安装。如果使用的是 Colab Notebook，只需在启动时选择 ControlNet。 生成二维码：首先需要一个二维码。为增加成功机会，请使用符合以下条件的二维码。使用高容错设置或草料二维码。具体步骤为：第一步选择文字类型，输入二维码的文字；第 2 步将容错设置为 30%；第 3 步按生成；第 4 步将二维码下载为 PNG 文件。 3. 软件原理理解： 模型下载与放置：不会科学上网时，可在启动器界面直接下载模型，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选择（看不到就点旁边的蓝色按钮刷新）。 VAE：相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调，有的大模型自带 VAE，可在启动器里面下载，下载的 VAE 放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹。 Embedding：功能相当于提示词打包，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。 LORA：可以将人物或者物品接近完美地复刻进图像中，具有极大商用价值，但使用时需注意版权和法律问题。
2024-11-13
SD大模型无法加载
SD 大模型无法加载可能有以下原因及解决方法： 1. LORA 方面： LORA 可以提炼图片特征，文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于 Embedding。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载。 使用 LORA 时要注意看作者使用的大模型，一般需配套使用，还可能需要加入特定触发词，如盲盒 LORA 需加入“full body, chibi”等提示词。 2. Hypernetworks 方面： Hypernetworks 主要针对画风训练，文件下载后放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】，使用时点击红色小书，找到 Hypernetworks 选项卡加载。 3. 模型下载与安装方面： 常用的模型下载网站有：。 下载模型后需放置在指定目录，大模型（Ckpt）放入【models\\Stablediffusion】，VAE 模型放入【models\\Stablediffusion】或【models\\VAE】目录（有的大模型自带 VAE 则无需再加），Lora/LoHA/LoCon 模型放入【extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora】或【models/Lora】目录，Embedding 模型放入【embeddings】目录。模型类型可通过检测。 不会科学上网时，可在启动器界面直接下载模型，将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】，在左上角模型列表中选择（看不到就点旁边蓝色按钮刷新）。 旁边的 VAE 相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调，可在启动器里下载，放在根目录的【……\\models\\VAE】。 Embedding 功能相当于提示词打包，下载 Embedding 可在 C 站通过右上角筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的【embeddings】文件夹里。 由于无法确定您大模型无法加载的具体原因，您可以根据上述内容逐一排查。
2024-11-12
SD安装包
以下是关于 SD 安装包的详细步骤： 1. SD 云端部署 部署流程 安装和配置基础环境 在浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，会新开一个远程访问的窗口，输入购买时设置的密码进入，这样就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量。 安装显卡驱动：用内置的 IE 或下载 Chrome，打开英伟达的网站，找到驱动下载，选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号，下载对应的驱动并安装。 配置环境变量：驱动安装完成后，先找到驱动所在的目录（一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」），复制这个路径。找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，弹窗设置环境变量。找到「系统变量」里的 Path 环境变量，点击「编辑...」，然后「新建」，粘贴刚才复制的 nvidia 驱动安装地址，保存即可。 下载安装 SD 整合包 整合包也就是打包了 SD 和 Web UI 方便大家更好的使用的集合，以秋叶的 SD 整合包举例讲解。 下载 SD 整合包：秋叶 SD 整合包下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ，提取码：a123 。建议在服务器上装个百度网盘或者其他能够提高下载速度的工具，有百度会员则无所谓。 安装 SD 整合包：安装之后，打开安装包一级目录，双击启动器运行依赖（安装一些 SD 运行所必要的基础环境，比如 Microsoft Desktop Runtime 等），安装完成后就可以启动 SD 了。 2. 补充说明 如果在以上使用过程中发生错误，那么可能需要部署一下使用环境，再次开启最傻瓜安装教学模式。 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。（如果安装过 roop 的可以跳过） 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 请注意，如果想要获取插件安装包，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。
2024-11-11
我要用Sd做图片细化，要怎么做？给出具体方法
以下是使用 SD 做图片细化的具体方法： 1. 对于更精确的蒙版，如人物的眼睛或配饰等，可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后，AI 会自动下载模型，若没有魔法，可去云盘下载并放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容，如“eye”，AI 可自动检测并设置蒙版，还可通过预览箱体得到编号来选择调整单一部分。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中，并添加提示词，如“闭眼”，点击生成即可完成修改。 2. 给人物换背景时，加载生成的背景蒙版。大模型选择 revAnimated_v122，正向提示词可设为“简单背景、花、国画、工笔”，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可将其放入图生图中，使用 tile 模型做整体细化，还能给人物衣服添加国风元素。 3. SD 扩图时，若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度，可设置为（1152x1526）。ControlNet 设置方面，若无法识别处理，可采取以下措施：提高 ControlNet 的权重（增加预处理权重，降低引导介入时机直到为 0，增加引导终止时机直到为 1）；降低重绘幅度（高清修复大图时使用）；把原始的黑白二维码叠加在二维码上方（正片叠底，保留 4 个定位点，擦去其他地方），调节透明度；使劲抽卡。 4. SD 放大通常重绘幅度设置在 0.3 以下，使用 tile 模型时可提高重绘幅度，如保持重绘幅度为 1 放大 1.5 倍绘图，能加强画面细节且不崩坏。对于草图，可将其导入 ControlNet 中，添加提示词进行细化，还可通过改变控制模式和增加关键词来优化效果，如实现随机提示词转换，用提示词对参考图做出调整。
2024-11-09
sd中的采样是什么意思
在 Stable Diffusion 中，采样（Sampling）指的是去噪过程。稳定扩散从随机高斯噪声起步，通过一步步降噪逐渐接近符合提示的图像。每一步都会产生一个新的样本图像，这种方法被称为采样器（Sampler）或采样（Sampling）。 不同的采样器具有不同的特点和效果，例如： Euler a 可以以较少的步数产生很大的多样性，不同的步数可能有不同的结果。 Euler 是最简单、最快的。 DDIM 收敛快，但效率相对较低，需要很多 step 才能获得好的结果，适合在重绘时候使用。 LMS 是 Euler 的衍生，使用一种相关但稍有不同的方法，大概 30 step 可以得到稳定结果。 PLMS 是 Euler 的衍生，可以更好地处理神经网络结构中的奇异性。 DPM2 旨在改进 DDIM，减少步骤以获得良好的结果，但速度较慢。 UniPC 效果较好且速度非常快，对平面、卡通的表现较好，推荐使用。 采样步数（Sampling Steps）也很重要，随着步数增多，可以得到对目标更小、更精确的图像，但增加步数会增加生成图像所需的时间，且增加步数的边际收益递减，一般开到 20 30 步。在实际应用中，如何选择采样器和设置采样步数可以按照模型作者的推荐进行。
2024-11-09
对比sdk 用什么工具推荐
以下是关于对比相关内容的介绍： Midjourney v6.0 与 v6.1 版本对比： 在 Discord 上输入/settings 打开，或者描述词后面输入v 6.1 即可；网页端默认选择 v6.1 版本，直接使用即可。 对比的前提包括文字的摆放是否更完整，实物物体能否从 v6.0 版本复杂化到简单化，人物面部细节处理，肢体和图画比例是否协调，以及插画类在这次版本中的表现。 文字测试结果：v6.0 版本文字方面已不错，但 v6.1 版本表现更好。 实物测试结果：左侧细节过于复杂，右侧简洁合理，此次版本更新情况较诡异。 不同大型语言模型的性能对比： 需考虑多个维度，如理解能力（对语法、语义、上下文和隐含意义的理解）、生成质量（文本的流畅性、相关性和准确性）、知识广度和深度（对广泛主题的知识掌握程度及特定领域的理解深度）、泛化能力（处理未见过的任务或数据的表现）、鲁棒性（对错误输入等的应对能力）、偏见和伦理（生成文本是否存在偏见及是否遵循伦理标准）、交互性和适应性（在交互环境中的表现）、计算效率和资源消耗（模型大小、训练和运行所需的计算资源）、易用性和集成性（是否易于集成到不同应用和服务中及提供的 API 和工具的易用性）。 为进行有效比较，可采用标准基准测试（如使用 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等）、自定义任务（根据特定需求设计）、人类评估（结合主观评价）、A/B 测试（在实际应用场景中比较）、性能指标（如准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等）。
2024-11-08
python安装后文本文档改为".py"后跳转不到IDLE
很抱歉，目前知识库中没有关于“python 安装后文本文档改为‘.py’后跳转不到 IDLE”这一问题的相关内容。但通常情况下，出现这种情况可能是以下原因导致的： 1. 文件关联设置问题：您的系统可能没有正确将.py 文件与 IDLE 关联，您可以检查系统的文件关联设置。 2. IDLE 配置问题：IDLE 的配置可能存在异常，您可以尝试重新安装或配置 IDLE。 3. 环境变量问题：Python 的环境变量设置不正确也可能导致此问题，您需要确认环境变量是否正确配置。 建议您逐一排查以上可能的原因，以解决该问题。
2024-11-10
本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别
在本地安装大模型时，4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别： 显存方面：显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务，如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等，4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面：4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下，如果显存不足导致无法执行任务，速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言，在预算允许的情况下，16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存，可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限，4060 显卡也是一个可行的选择。
2024-11-06
本地安装大模型的硬件配置是什么
本地安装大模型的硬件配置如下： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 例如，Fooocus 本地部署需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。但需注意，最低配置可能运行非常慢。
2024-11-06
如何安装AUTOGLM
AutoGLM 目前处于内测阶段，安装步骤如下： 1. 申请入口在智谱清言 APP 中，直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中，体验提升很多。 2. 目前只能在安卓设备上使用，iOS 很长时间内都不会支持。 3. 因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的，所以在登录 AutoGLM 后的第一件事情就是引导您去开启无障碍权限和悬浮球权限，不然无法继续体验。无障碍服务（AccessibilityService）是一套可以模拟操作的系统级别的 API。用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作，来控制用户的手机。但开启无障碍服务可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。在权限授权正常之后，您就会进入到首页。
2024-11-04
如何安装MIDJOURNEY
安装 Midjourney 可以参考以下步骤： 1. 接入模式选择： 有两种接入模式，分别是：https://github.com/mouxangithub/midjourneyproxyonwechat ；https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat/tree/master/plugins/linkai 。选用第二种相对简单且便宜。 2. 实操准备： 在此之前需要安装 chatgptonwechat 和 sum4all 的插件。接入 Midjourney 也是将插件安装在 chatgptonwechat 的 plugins 库中，通过填写模型、key 来实现调用，此次还多了一个 code，操作可能较麻烦，但请相信不难。 3. 注册 Linkai： 打开 https://linkai.tech/home?share=iaPC2x ，在应用接入中创建您的 API Key 。 打开应用市场选择 Midjourney 右上角分享中有 code 地址。 4. 修改相关配置文件： 修改/root/chatgptonwechat/plugins/linkai 中的 config.j 。 修改/root/chatgptonwechat/plugins 中的 config.json 。 修改/root/chatgptonwechat 中的 config.json 。 调试好以上步骤后，即可进入微信对话页面开启插件。
2024-11-03