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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.

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github copilot
Copilot 一词在航空领域原本指飞行员的助手或副驾驶，在 AI 领域则被用来形象地描述 AI 的角色和功能。 在 AI 领域，Copilot 强调其辅助和协作性质，像飞行中的副驾驶一样协助用户完成各种任务，提供信息、解答问题甚至进行创新性的内容创作，使用户的工作或生活更加便捷高效。 例如，Microsoft Copilot 可以进行智能对话、提供信息、帮助用户创作内容等。而 Github Copilot 是专为编程设计的，它可以理解用户的代码，提供代码建议，甚至帮助用户写出新的代码。 在编程或辅助编程方面，有以下一些 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 对于程序员来说，HuggingFace 声称其性能超过了用于训练 OpenAI 的 GitHub Copilot 的模型。StarCoder 是在一个名为 The Stack 的开放数据集上进行训练的，可与 VSCode 集成。 Hugging Face 发布了名为 HuggingChat 的开源聊天机器人，拥有 Web 界面和 API。 开源社区与科技巨头竞争激烈，RedPajama 是 Together 最新的倡议，设定了大胆的目标来推动开源模型的进步，包括制作数据集、训练基础模型、实现指令调整等。 项目链接：https://www.together.xyz/blog/redpajama 模型链接：https://www.together.xyz/blog/redpajamamodelsv1
2025-04-09
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
Midjourney对于不同场景下多人物一致性不是很好控制，我想知道如果用Stable Diffusion 能做到2个以上的固定人物同时出现在一个场景中，能控制的很好吗？
在多人物一致性控制方面，Midjourney存在一定的局限性。例如，对亚洲人脸的一致性效果较差，尤其在多主体时容易出现问题。 对于 Stable Diffusion，其在控制 2 个以上固定人物同时出现在一个场景中的表现因多种因素而异。Midjourney 有新功能 Cref 用于控制人物一致性，但存在一些问题，如对亚洲人脸效果不佳，对画面审美和构图有一定破坏性。 在使用 Midjourney 时，控制多人物一致性的关键包括：确定底图（Midjourney 生成的底图效果优于真实照片）和 cref 的参数设置（100 可保持人物面部、衣服、发型等一致，0 可配合提示词保存面部不变、改变衣服和发型，参数需根据实际情况调整）。 在处理 Midjourney 出图质量不好和一致性差的问题时，多角色情况下可放弃参考角色（cref 提示），只用参考风格（sref），好处是不会出现奇怪组合，坏处是出图较随机；还可多用局部重绘，出图先出一个主要角色和场景，对于多角色场景，可将其他角色抠图粘贴。
2025-04-15
stable diffusion底层技术
Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 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 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的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将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，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，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. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 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。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。
2025-04-15
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息： SVD 介绍： 简介：Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能，用户可调整多种参数，但对硬件要求较高，支持的图片尺寸较小，应用场景受限。 模型版本：开源了两种图生视频的模型，一种能生成 14 帧的 SVD，另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL，发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献：提出系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集；训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型；通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验，预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器，有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南： 直接使用百度网盘里准备好的资源，可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中，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，此前的视频生成模型相形见绌，但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能解决背景闪烁和人物一致性问题，虽目前最多生成 4 秒视频，与 Sora 的 60 秒差距大，但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术，尝试不同部署微调方式，介绍更多技术模型，更多精彩内容后续放出。 同时，您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论，涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向，可私信或添加微信号：【m_aigc2022】，备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion是runway和goole联合开的吗
Stable Diffusion（简称 SD）不是由 Runway 和 Google 联合开发的，而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，其核心技术来源于 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。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值，但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前，这些模型在法律方面也面临挑战，例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的，这可能会引发法律问题。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 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。 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。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，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后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。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 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。 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。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，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后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。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
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