最近一直在短视频平台刷到AI生成的图片，质量也非常不错。术哥也跟我讲解了下如何安装使用。于是周末试了试。 也差点变成从入门到放弃了，所以也把过程中遇到的问题记录一下。 这个下面是我生成的结果，可以先欣
Stable Diffusion
严老湿 2024-03-17
首先感谢Github用户likelovewant的项目stable-diffusion-webui-forge-on-amd（项目地址：https://github.com/likelovewant/stable-diffusion-webui-forge-on-amd)，该项目作为forge的分支，建基于stable-diffusion-webui-directml项目的代码，让AMD显卡在Windows系统下成功通过CUDA运行Forge。 安装步骤： （备注：默认大家已经安装了Git和python，
Stable DiffusionGitHubStable Diffusion WebUI编程
bigwinboy 2024-03-17
github地址好像改了，改到OpenTalker/SadTalker了。模型在github的/OpenTalker/SadTalker/releases/tag/v0.0.2-rc下载。安装推荐直接在stable-diffusion-webui的extensions上找到后点击安装，实在网络不行，就到github下载解压放到sd根目录的extensions中。然后需要到单独下载models放到sadtalker文件夹新建checkpoints和gfpgan两个文件夹里面。截止2023年最后一个版本，安装
Stable Diffusion WebUIStable DiffusionGitHub
AI8ge8888888 2024-03-15
安装Stable diffusion时出现这个错误是怎么回事？有没有解决的办法啊！怎么解决 启动： [图片] 然后就出现这个了,进不去了！ [图片]
大哥哟177 2024-03-15
Windows11+Nvidia显卡安装Stable-diffusion-webui的详细步骤：系统安装python3.10.6，建议先查看系统python版本，有其他的版本直接全部卸载然后安装。（有能力折腾python各版本并存和虚拟环境的自己看着办。）安装Nvidia显卡驱动【https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/】安装CUDA-toolkit【https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit】下载cudnn解压覆盖CUDA目录【
Stable Diffusion WebUIStable Diffusion
AI8ge8888888 2024-03-14
存档点模型(checkpoint，也称ckp大模型，勿跟LoRA搞混)是AI生图的重要依据，算图用的模型可以安装很多个。 Stable Diffusion WebUI在初次启动时，若放模型的资料夹( models/Stable-diffusion)为空，则会自动下载原始版的Stable Diffusion v1.5模型。 但是，不同人玩AI生图有不同的需求，以写实风格为主的Stable Diffusion模型可能无法满足所有人。这里推荐一些不错的模型。 1. 模型下载网站 目前找Stable Diffus
Stable DiffusionStable Diffusion WebUILoRA
CSLShare 2024-03-12
Stable Diffusion v4.2简称SD是目前最火的AI绘画工具之一，它是一个免费开源的项目，可以被任何人免费部署和使用。AI绘画软件使用深度学习技术对大量图像进行学习，然后通过神经网络自动
Stable DiffusionAI绘画
常江林 2024-03-12
macbook M2 MAX 安装最新版Stable Diffusion实例，以及碰到的问题解决一览。
隐墨星辰 2024-03-09
在当前数字化时代，软件工具的应用已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。而在使用各种软件工具的过程中，遇到一些技术性问题也是常有的事情。比如，在打开 Stable Diffusion WebUI 这样一个功能强大的工具时，有时会遇到缺少 clip 或无法安装 clip 的错误提示。本文将详细探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助用户克服困难，顺利使用 Stable Diffusion WebUI。首先，当您在打开 Stable Diffusion WebUI 时收到缺少 clip 或安装失败的错误提
咕噜签名分发 2024-03-08
部分文章和图片可能失效及排版混乱，原文在此：链接：https://pan.baidu.com/s/17SHb4k6etiqkOA0R9DvkQg?pwd=8888 提取码：88881．硬件配置及选购 基于对machine learning、stable diffusion绘图等需求，分享一下我的个人硬件配置选择。 有了上述需求后，我们有三条路可以选择：（1）完全运行在本地（2）完全运行在服务器端（3）前期的学习在本地运行，后期的项目租服务器。对于手头不太宽裕的学生，购买动辄上万的专业卡或高端游戏卡，可能心
深度学习百度Stable Diffusion
TBDOL 2024-03-05
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