Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12

Answer

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议：

这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括：

  1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。
  2. Git 存储库的状态不正确。
  3. 网络连接存在问题。

解决方法如下：

  1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。
  2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

教程：Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法

ldn’t checkout commit{commithash}for{name}”)File“C:\OpenAI.Wiki\stable-diffusion-webui\launch.py”,line 97,in runraise RuntimeError(message)RuntimeError:Couldn’t checkout commit 47b6b607fdd31875c9279cd2f4f16b92e4ea958e for Stable Diffusion.Command:“git”-C“C:\OpenAI.Wiki\stable-diffusion-webui\repositories\stable-diffusion-stability-ai”checkout 47b6b607fdd31875c9279cd2f4f16b92e4ea958eError code:128stdout:stderr:fatal:reference is not a tree:47b6b607fdd31875c9279cd2f4f16b92e4ea958e这个错误表示在检出Stable Diffusion时出现问题。可能是由于该库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。请尝试清除本地库并重新克隆Stable Diffusion，然后再次运行代码。

教程：Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法

File“D:\openai.wiki\stable-diffusion-webui\launch.py”,line 113,in runraise RuntimeError(message)RuntimeError:Couldn’t checkout commit 47b6b607fdd31875c9279cd2f4f16b92e4ea958e for Stable Diffusion.Command:“git”-C“D:\openai.wiki\stable-diffusion-webui\repositories\stable-diffusion-stability-ai”checkout 47b6b607fdd31875c9279cd2f4f16b92e4ea958eError code:128stdout:stderr:fatal:reference is not a tree:47b6b607fdd31875c9279cd2f4f16b92e4ea958e根据您提供的信息，看起来是在运行一个名为launch.py的Python脚本时发生了错误。根据错误信息，似乎出现了Git无法检出提交的问题。这可能是由于Git存储库的状态不正确或由于网络连接问题而导致的。您可以尝试运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

教程：Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法

venv“C:\OpenAI.Wiki\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe”Python 3.10.10|packaged by Anaconda,Inc.|(main,Mar 21 2023,18:39:17)[MSC v.1916 64 bit(AMD64)]Commit hash:64da5c46ef0d68b9048747c2e0d46ce3495f9f29Fetching updates for Stable Diffusion…Traceback(most recent call last):File“C:\OpenAI.Wiki\stable-diffusion-webui\launch.py”,line 351,inprepare_environment()File“C:\OpenAI.Wiki\stable-diffusion-webui\launch.py”,line 284,in prepare_environmentgit_clone(stable_diffusion_repo,repo_dir(‘stable-diffusion-stability-ai’),“Stable Diffusion”,stable_diffusion_commit_hash)File“C:\OpenAI.Wiki\stable-diffusion-webui\launch.py”,line 147,in git_clonerun(f'”{git}”-C“{dir}”fetch’,f”Fetching updates for{name}…”,f”Couldn’t fetch{name}”)File“C:\OpenAI.Wiki\stable-diffusion-webui\launch.py”,line 97,in runraise RuntimeError(message)RuntimeError:Couldn’t fetch Stable Diffusion.

Others are asking
GitHub发布的ai软件叫什么
以下是一些在 GitHub 发布的 AI 软件： ：集成了主流大语言模型以及绘图模型的 AI 应用。 ：无需登录即可直接使用 New Bing，拥有与 Bing 一致的 UI 体验，并支持 ChatGPT 提示词。 ：开源的命令行工具，借助 AI 能力快速移除图像和视频背景。 ：短视频生成和编辑工具，结合 ChatGPT、Stable Diffusion 和多模态搜索实现多种功能。 ：可以跟 GitHub 仓库进行对话的 Python 工具。 ：在线测试多种开源大语言模型的工具。 ：让 ChatGPT 不再报错的插件。 ：拥有类似 GPT4 图像对话能力的项目。 ：借助人工智能技术让绘画作品动起来的有趣 AI 工具。 ：集成到 VSCode 和 IntelliJ IDEA 等代码编辑器上使用的 AI 编程助手，个人版对所有开发者免费开放。 此外，GitHub 发布的还有： GitHub Spark 新产品，类似 Bolt 或者 V0 这种输入需求直接生成。新增对多个 AI 模型的支持，如 Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、o1preview 和 o1mini。开发者可以自由选择最适合的模型，组织和企业可以控制团队使用的模型范围。增强了 AI 原生开发体验，如 Copilot Workspace、Copilot Code Review 等。 ：可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT。 ：有获取 GPTs 的 Prompt、Knowledge 以及防护教程，对破解官方 GPTs 的 Prompt 进行分类。 ：收集了超级多被破解的 GPTs Prompt。 ：精心收集整理的优秀 AI 助手列表。 ：只需一张角色图片，即可生成与角色一致且动作可控的生动视频。 ：可以安装在电脑（和安卓手机）上的用户界面，与文本生成的人工智能互动，并与社区创建的角色聊天/玩角色扮演游戏。 ：微软开源的用于简化大模型应用开发周期的工具。 ：开源的计算机视觉 AI 工具箱。
2025-03-03
你有没有在github上面的好用的生成图片的人工智能
以下是在 GitHub 上一些好用的生成图片的人工智能工具： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 此外，还有一些常见的文生图工具： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 在 3D 建模方面，以下工具可通过图片生成 3D 模型： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft：免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 但需要注意的是，这些工具可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。
2025-01-20
github copilot如何使用
GitHub Copilot 的使用方法如下： GitHub Copilot 使用 GitHub 仓库中的公开代码，允许用户访问大数据集并快速开发精确的代码。它可以检测代码中的错误并提供修改建议。 您可以通过在首选环境中开始使用 GitHub Copilot。 价格方面，GitHub Copilot 对经过验证的学生、教师和流行开源项目的维护者免费，一般价格为 10 19 美元。 需要注意的是，由于 Cursor 默认随 GitHub Copilot 一起提供，您可能同时安装了两者。若要使用 Cursor ，建议关闭 GitHub Copilot ；若要使用 GitHub Copilot ，可以在设置中 。同时，GitHub Copilot 与其他代码工具如 Cursor 在完成代码的方式上存在差异，GitHub Copilot 可以在光标位置插入文本，但无法编辑光标周围的代码或删除文本，而 Cursor 则具有更多功能，如多字符编辑、基于指令的编辑，且在上下文窗口中具有您最近更改的历史记录。
2024-12-31
我想用AI完成一个编程项目，帮我从零到一完成一个个人介绍网站，我现在使用vo.dev完成了一个网站，但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
现在Ai作图用什么？还是以前的Stable Diffusion吗？还是又出现了新的开源软件？
目前在 AI 作图领域，Stable Diffusion 仍然是常用的工具之一。Stable Diffusion 是 AI 绘画领域的核心模型，能够进行文生图和图生图等图像生成任务，其完全开源的特点使其能快速构建强大繁荣的上下游生态。 除了 Stable Diffusion，也出现了一些新的相关开源软件和工具，例如： ：Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 ：拥有超过 700 种经过测试的艺术风格，可快速搜索查找各类艺术家，并支持一键复制 Prompt。 同时，市面上主流的 AI 绘图软件还有 Midjourney，其优势是操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费。如果您想尝试使用 Stable Diffusion，可以参考 B 站【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频了解具体的安装方法。
2025-03-24
什么是Diffusion Model
在 AI 图像生成中，“Diffusion Model”（扩散模型）是一类生成模型。其工作原理包括以下几个方面： 1. 正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直至图像完全无法识别，此过程可形式化为顺序扩散马尔可夫链。 2. 潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间中，以减少计算量并提高生成速度。 3. 学习逆向过程：训练神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声以恢复清晰图像。 4. 文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，依据文本描述生成相应图像。 扩散模型的关键优势在于能够生成高质量的图像，且相比其他生成模型（如 GANs）在计算效率和稳定性方面更具优势。例如 Stable Diffusion 等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，可根据文本提示生成逼真的图像。 扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可类比为雕刻，AI 逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。 总的来说，扩散模型为 AI 图像生成提供了强大的技术手段，能在多种场景下生成高质量的图像。例如 Midjourney 就是一个由 Latent Diffusion Model（LDM）驱动的 AI 图像生成工具，它通过文本提示和参数输入，利用基于大量图像数据训练的机器学习算法生成独特的图像。
2025-03-21
Stable Diffusion 是 Diffusion Model 的优化版本，引入了潜在空间（Latent Space）技术，这个潜在空间（Latent Space）是什么意思，它的实现原理是什么？
在 Stable Diffusion 模型中，潜在空间（Latent Space）指的是图像的潜在分布，它包含了与图像相关的所有信息。 图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。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。在潜在空间中，通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等，这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 在 Stable Diffusion 模型中，图像的潜在分布是通过一个编码器解码器结构来学习的。编码器将图像映射到潜在空间，而解码器则将潜在空间中的向量映射回图像空间。通过这种方式，模型可以学习到图像的潜在分布，从而实现图像生成、编辑和操作。 在采样过程中，Stable Diffusion 模型通过逐步降低噪声水平来生成图像。在这个过程中，模型根据当前的噪声水平预测图像的潜在分布，然后根据这个分布生成一个新的图像。这个过程重复进行，直到生成一个高质量的图像。 与之对应的是像素空间（Pixel Space），像素空间指的是图像中每个像素的原始颜色或强度值所组成的空间。图像可以看作是一个二维或三维的矩阵，其中每个元素代表一个像素。在像素空间中，图像的表示是密集的，且包含了大量的细节信息。
2025-03-21
Stable Diffusion有哪些模型
Stable Diffusion 模型包括以下几种： 1. Stable Video Diffusion 模型： 避坑指南：直接使用百度网盘准备好的资源可规避大部分坑；若报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数；云部署实战部分，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结：Sora 发布后，之前的视频生成模型略显逊色，Stable Video Diffusion 作为开源项目可自由创作无需充值，有独特优势。其生成的视频画质清晰、过渡自然，虽目前只能生成最多 4 秒视频，但在不断迭代。 2. 潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 核心组件：VAE EncoderDecoder、UNET（进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测）。 存放路径：ComfyUI 存放路径为 models/checkpoints/。 基础预训练模型：SD1.5、SDXL。 训练方法：DreamBooth（by Google）。 格式：.pt、.safetensor。 融合模型：checkpoint+checkpoint、Lora+Lora、checkpoint+Lora。 模型自带已适配的 VAE。 微调模型：概念学习、Checkpoint。 3. 不同版本模型对比： Stable Diffusion 2.0 系列模型。 Stable Diffusion 2.1 系列模型。 Stable Diffusion 1.6 系列模型。 SD Turbo 模型。 4. 性能优化方面： 使用 TF32 精度加速 SD 模型训练与推理。 使用 FP16 半精度加速。 对注意力模块进行切片。 对 VAE 进行切片。 大图像切块。 CPU<>GPU 切换。 变换 Memory Format。 使用 xFormers 加速 SD 模型训练与推理。 使用 tomesd 加速 SD 模型推理。 使用 torch.compile 加速 SD 推理速度。 此外，还有关于 Stable Diffusion 训练数据集制作、微调训练、基于其训练 LoRA 模型、训练结果测试评估等方面的内容。
2025-03-21
什么是Stable Diffusion
Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体，最初称为潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。 它的核心技术来源于 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研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型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。其原理包括：使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示以捕捉语义信息并与图像空间对齐；使用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，该模型能从训练数据中学习概率分布并采样新数据；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每步变换的概率分布，以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛并保持图像清晰度和连贯性；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，该放大器也是扩散模型，能从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 简单来说，Stable Diffusion 就是一个 AI 自动生成图片的软件，通过输入文字就能生成对应的图片。它具有能处理任意领域和主题的文本输入并生成多样化和富有创意的图像、生成高达 2048x2048 或更高分辨率且保持良好视觉效果和真实感等优点。
2025-03-21
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。
2025-03-20
在哪里可以了解更多有关stable diffusion ai 生图的使用方法？
以下是了解更多有关 stable diffusion ai 生图使用方法的途径： 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion ，进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，可免费试用三天，三天后开始收费。输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似。可选参数有五类，包括 prompt（提示词，正常文字输入，必填项）、negative_prompt（负面提示词，填写负面提示词，选填项）、seed（种子值，可以自己填，选填项）、aspect（长宽比，选填项）、model（模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项）、Images（张数，14 张，选填项）。完成后选择其中一张。 2. 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮，就能将标准提示词快速输入。描述逻辑通常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）。对于新手，可通过功能型辅助网站来写提示词，如：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/ ，其每种参数都有缩略图可参考，方便更直观选择提示词。还可以去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，点击下面的复制数据按钮，然后直接粘贴到正向提示词栏里，点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 就可以将所有参数自动匹配。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。 3. 将照片放入到后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章—— 。将图片再发送到图生图当中，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，提示词可以什么都不写，以免对原图产生干扰。
2025-03-18
有什么可以clone网站的AI
目前，能联网检索的 AI 有以下几种： ChatGPT Plus：其用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网。 Perplexity：结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot：作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎：提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 关于制作网站的 AI 工具，有以下几种： Zyro：网址：https://zyro.com/ 。特点包括使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 10Web：网址：https://10web.io/ 。特点为基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可以自动生成网站布局和设计；提供一键迁移功能，将现有网站迁移到 10Web 平台；集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 Jimdo Dolphin：网址：https://www.jimdo.com/ 。特点是 Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题来定制网站；提供自动生成的内容和图像，帮助快速启动网站；包含电子商务功能，适合小型企业和在线商店。 Site123：网址：https://www.site123.com/ 。特点是简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。
2024-10-21