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我这购买的是T4的Linux版本，选的Docker基础镜像。
安装CUDA建议11.8，低于该版本请升级，最新版本下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
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随着人工智能技术的发展与完善，AI Generated Content (AIGC，人工智能自动生成内容) 在内容的创作上为人们的工作和生活带来前所未有的帮助，具体表现在能够帮助人类提高内容生产的效率，丰富内容生产的多样性、提供更加动态且可交互的内容。 AIGC 相关技术可以在创意、表现
在本文中，我们将完成 BentoML 和 Diffusers 库之间的集成过程。 通过使用 Stable Diffusion 2.0 作为案例研究，你可以了解如何构建和部署生产就绪的 Stable Diffusion 服务。 推荐：用 NSDT编辑器 快速搭建可编程3D场景 Stable Diffusion 2.0 包含多项新功能，例如更高分辨率（例如 768x768 输出
今天偶然间看到了阿里云官网的这个，就来尝试了一下，果然香碰碰，接下来三个月可以好好愉快的来玩耍了。 1、申请阿里云免费试用三个月，入口如下: 函数计算FC_无服务器计算_Serverless_容器与中间件-阿里云 阿里云函数计算（Function Compute）是一个事件驱动的全托管计算服
要在云服务器中部署Stable Diffusion WebUI，你可以按照以下步骤进行操作： 准备环境： 获取一台云服务器，例如使用云服务提供商（如AWS、Azure、阿里云等）创建一个虚拟机实例。 确保服务器的操作系统满足Stable Diffusion WebUI的要求。通常，Linux发行版如Ubuntu或CentOS是常见选择。
这里参考了https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui的官方说明。 这里依旧使用conda虚拟环境：（anaconda 为例） 建立虚拟环境：（这里只需python版本大于3.0） 安装stable diffusion： 安装xformers： 或者： 运行： 使用： 我们使用云服务器，无法使用listen直接用本地连接，需要外
使用SD有两种方式： 本地： 显卡要求： 硬件环境推荐NVIDIA的具有8G显存的独立显卡，这个显存勉勉强强能摸到门槛。再往下的4G可能面临各种炸显存、炼丹失败、无法生成图片等各种问题。对于8G显存，1.0模型就不行，需要更高的环境配置，所以8G仅仅是个基础。最好还是16
之前关注stable-diffusion仅仅是因为stable-diffusion模型，但实践证明，stable-diffusion如果么有那么好的提示词功力，恐怕生成的图就是“畸形的，缺胳膊少腿的，多一块，少一块的”，如V1实践，V2实践，纸糊效果。 如果做不到其他人那样“美女自给自足”，那么我这个“大佬”的
前一篇：一、stable diffusion的发展史 放一张SD的效果图 Stable Diffusion是使用显卡生成图片，对电脑硬件有一定要求。 电脑配置最核心的关键点： 看显卡、看内存、看硬盘、看 CPU。 显卡：N 卡（英伟达 Nvida 独立显卡）首选，最低 10 系起步，体验感佳用 40 系， 显存最低 4G，6G
最近在研究如何使用Controlnet细粒度控制Stable Diffusion生成满意的图片，无奈自己本地的显卡只有6G的显存，而Controlnet的Openpose功能需要10G以上的显存才能正常出图。于是只能租用GPU云服务器并将SD模型部署在服务器上，然后再通过本地浏览器访问。 推荐这篇文章：GPU云服务器平
本人本地是个win10的PC 安装了 显示GPU 算力不够，升级配置也需要钱 云服务商的选择上，很普通，大家随意选择腾讯云/阿里云/移动云/华为云…都可以。我是之前用的腾讯云，在腾讯云上抢的GPU云服务器（https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=36105cps_key=b77af5ec25020b228a8230a227
