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SD安装包

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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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2. SD云端部署

浏览器上按照腾讯云->控制台->云服务器的路径找到你刚才购买的实例点击启动,就会新开一个远程访问的窗口,输入你购买时设置的密码,进入,这样你就有了一个远程的Windows系统环境,接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。[heading3]3.1安装显卡驱动[content]用内置的IE(也可下载Chrome,就是个电脑可以随便造),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,然后安装上。[heading3]3.2配置环境变量[content]驱动安全完成后,开始配置环境变量。首先先找到你安装后驱动所在的目录,如果没有特殊设定的话,一般是在「C:\Program Files\NCIDIA Corporation」这里,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」,帮刚才复制的nvidia驱动安装地址粘贴进去,保存即可。[heading2]下载安装SD整合包[content]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,这里以秋叶的SD整合包举例讲解。[heading3]4.1下载SD整合包[content]秋叶SD整合包下载地址:https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123提取: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神器,当然有百度会员就无所谓了。[heading3]4.2安装SD整合包[content]安装之后,打开安装包一级目录双击启动器运行依赖,(就是安装一些SD运行所必要的基础环境,比如Microsoft Desktop Runtime啥的),安装完成后就可以启动SD了。

【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-

【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。

其他人在问
MAC笔记本电脑,有哪个网址可以下载SD的安装包?或者说MAC电脑可以使用SD吗
对于 MAC 电脑安装 Stable Diffusion(SD),推荐云端部署,相关链接为:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd 。 如果您选择本地部署,以下是一些相关步骤供您参考: 1. 进入安装页面,等待安装好。 2. 勾选如下项目,要确保包含 Python 和 C++包。 3. 更改到您想要安装的位置,然后点击右下角的安装就行。 4. 安装时间比较长,要耐心等待。 5. 安装好之后,打开 SD 文件目录下的这个文件夹。 6. 在地址栏输入“cmd”,然后回车。 7. 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。 8. 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里,后台回复【SD】就可以下载。 9. 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。 另外,对于电脑配置能支持 SD 运行的朋友,也可以使用 B 站秋叶分享的整合包进行本地部署,具体步骤如下: 1. 打开链接 https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru 下载《1.整合包安装》,存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 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”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘,小心 C 盘被占满!点击确定。 5. 解压完成后,来到第二个文件夹,双击里面的文件点击安装。 6. 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”——桌面快捷方式。这样下次进入就可以直接在桌面双击进入,不用每次都到文件夹里面找啦! 7. 双击启动器,等待更新,接着点击左边第二个“高级选项”。 8. 在显存优化里,根据自己电脑的显存选择(就是上面查看的专用 GPU 内存),自己电脑是多少就选多少。 9. 回到第一个一键启动,点击右下角的一键启动。
2024-08-29
CHATGPT安卓安装包
以下是在安卓系统上安装 ChatGPT 的方法: 1. 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,注意别下错了。 2. 此步骤可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试,可按以下路径解决:在 google play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美,最后的结果可参考相关红款标识信息。 3. 如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次即可。 4. 建议把谷歌邮箱也安装上,平时接收验证码比较方便。如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用,如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本,请接着往下看。
2024-08-17
sd 人物的模样及服装等统一
以下是关于人物模样及服装的 SD 关键词描述: 人物类型:肌肉公主、舞者、啦啦队等。 性别:单人,包括女人和男人。 身体特征:有光泽的皮肤、苍白皮肤、白皙皮肤等。 头发样式:直发、卷发、波浪卷等。 头发颜色:挑染、内层挑染、头发内变色等。 头发长度:长发、很短的头发、短发等。 具体人物:初音未来、绫波(碧蓝航线)、比那名居天子、蛮啾(碧蓝航线)、爱宕、时崎狂三、洛琪希、西住美穗、星街彗星、时雨、蒂法·洛克哈特、中野一花、南达科他州(碧蓝航线)、白上吹雪、白井黑子、岛风等。 发型特点:身前,单侧编发,人妻发型;挑染,条纹发色;短碎发等。 面部特征:死鱼眼、晒痕、眼睛发光、垂耳(狗)等。
2024-11-20
SD 下载
以下是关于 SD 下载的相关内容: 1. 模型下载与安装: 二维码做好后,进入 SD 版块,需下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。您可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】获取。 在【QR ControlNET】的文件夹中,后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下,后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。 系统要求为 Win10 或 Win11。Win 系统查看配置: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;查看电脑配置时,需满足 3 个要求(推荐):电脑运行内存 8GB 以上,是英伟达的显卡,显卡内存 4GB 以上。 配置达标可跳转至对应安装教程页。 如果不会科学上网,也可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选择(看不到就点旁边的蓝色按钮刷新)。 2. 其他相关文件下载与放置: 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。 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。
2024-11-18
sd 下载
以下是关于 SD 下载的相关内容: 1. 模型安装设置: 二维码做好后,进入 SD 版块,需下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】,回复【SD】获取。 在【QR ControlNET】的文件夹中,后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下,后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。 选择模型,填入关键词,设置迭代步数为 15,采样选择 DPM++ 2M Karras,图像大小设置为 768768。 2. SD 的安装: 系统需为 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:检查电脑能否带动 SD,需满足 3 个要求(推荐):电脑运行内存 8GB 以上,是英伟达的显卡,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。 配置达标可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 难的话,可先试试简单的无界 AI: 。 3. 软件原理傻瓜级理解: 不会科学上网,可在启动器界面直接下载模型,下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下,在左上角模型列表中选择,看不到就点旁边蓝色按钮刷新。 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,可不用再加。VAE 可在启动器里下载,放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹下。 Embedding 是提示词打包功能,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。 LORA 功能强大,可将人物或物品接近完美复刻进图像中,使用时需注意版权和法律问题。
2024-11-18
SD好的模型分享
以下是为您分享的关于 SD 模型的相关内容: 对于 SDXL 的 ControlNet 模型中的 Canny 硬边缘模型,有不同型号,如 4080ti 笔记本测试中,12G 显存下,sdxl base+refiner 模型,使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸图片需 2 分 57 秒,320Mb 的 small 模型用时 34s,质量差距不大但时间优势明显。其他作者如 kohya 的用时 33 秒,更接近真实质感。sai 的 128lora 和 256lora 分别用时 39 秒和 1 分 08 秒,偏绘画感觉。t2i 的用时 34s,偏插画。关闭 refiner 能节省一半左右时间,平均 17 秒左右。 在 Depth 深度模型测试中,图形尺寸 6641024,diffusers 的 full 模型用时 2 分 48 秒,small 模型用时 23s,kohya 模型用时 42 秒,sai 模型用时 1 分 12 秒,sargezt 模型用时 1 分 52 秒。 用 Stable Diffusion 时,要先确定照片风格,如生成真人 AI 小姐姐可选用 chilloutmix 的大模型。部分常用大模型可在分享的链接中根据文件夹名称找到。文章第三部分会详细介绍模型下载位置和存放位置。 对于 ControlNet 中线条约束类的预处理器和模型,作者已整理好,如需获取可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。同时作者还附上一张图帮助理解 ControlNet 模型的命名规则。
2024-11-17
sd模型
Stable Diffusion(SD)模型是由 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到 SD 模型中,经过一定迭代次数生成符合文本描述的图片。例如输入“天堂,巨大的,海滩”,模型生成美丽沙滩的图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示将输入图片重绘以更符合文本描述。比如在之前生成的沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块,将输入文本信息编码,生成 Text Embeddings 特征矩阵,用于控制图像生成。 CLIP 模型包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型,在 Stable Diffusion 中主要使用 Text Encoder 模型。它将输入的文本 Prompt 编码转换成 Text Embeddings(文本的语义信息),通过 UNet 网络中的 CrossAttention 模块嵌入 Stable Diffusion 中作为 Condition,对生成图像的内容进行控制与引导。目前 SD 模型使用的是中的 Text Encoder 模型。 CLIP ViTL/14 中的 Text Encoder 是只包含 Transformer 结构的模型,由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成,模型参数大小是 123M,输出的 Text Embeddings 维度为 77x768。 以下是相关资源获取方式: SD 模型权重百度云网盘:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 模型,即可获得包含多种模型权重的资源链接。 SD 保姆级训练资源百度云网盘:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SDTrain,即可获得包含数据处理、模型微调训练及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码等全套资源。 Stable Diffusion 中 VAE,UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 网络结构,即可获得网络结构图资源链接。
2024-11-17
sd安装
以下是关于 SD 安装的详细步骤: 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:。 补充说明: 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。 关于【SD】无需 Lora,一键换脸插件 Roop 的安装: 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,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。如果想要这个插件的话,可以添加公众号【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。
2024-11-16