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StableDiffusion模型安装
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C站地址：https://civitai.com/
LibLibAI模型站地址：LiblibAi - 中国领先原创AI模型分享社区
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模型类型对应的目录请参考：https://www.yuque.com/a-chao/sd/iihqt041q1lti87q
也可以使用启动器，快捷打开模型文件夹：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-495128.html
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目录 前言 一、LoRA是什么？ 二、使用方法 1.存放LORA模型 2.使用LORA模型 3.查看结果 总结 （1）Sampler——采样方式，在Stable Diffusion WebUI中的Sampling method中进行选择 （2）Model——作者使用的大模型，在Stable Diffusion WebUI中的Stable Diffusion checkpoint中进行选择 （3）CFG scale——提示词
安装 StableDiffusion两种方式，一种是去 github 上下载工程部署，另一种是安装大佬的整合包，如果找不到整合包可以私信我。 这里不详细介绍安装部分，当我们安装完后，打开网页端时，会看到一个操作界面。而这个界面，有种既熟悉又陌生的感觉，会点直接生成按钮，直接生
本文将介绍 Stable Diffusion 使用的主要模型及其用法。 Stable Diffusion (简称SD) 模型主要从 Huggingface, github, Civitai 下载。 Huggingface：主要提供主流 AI 绘画模型下载。 github：也有一些小模型放在 github 下供下载使用。 Civitai：AI艺术共享平台，可下载海量SD开源模型（推荐）。 SD 支持
简介 模型介绍 2.1 Diffusion 过程解析 模型细节 迁移细节：绕过不适配算子 4.1 获得原始模型 4.2 迁移CLIP中TextEncoder模型 4.3 迁移VAE模型 4.4 迁移Conditional U-Net模型 ：绕过不适配算子 dictconstruct, boardcast_to, eisum 算子 pipeline 搭建与精度对齐 5.1 精度对齐 5.2 问题分析 参考资料 Stable
参考资料： diffusers的源码 [github] 因为小博客可能看的人很少，所以我写的啰嗦一点，想直接看如何互相转换的朋友可以直接转到文末的代码段。 当你在学习Stablediffusion这个开源的t2i模型时，不可避免地会碰到两种模型权重的存储格式，即diffusers格式和ckpt格式： 如上图所示
我们将探讨如何使用 ControlNet 和 OpenVINO 控制您的稳定扩散模型。众所周知，稳定的扩散模型可用于模拟各种自然现象，但其固有的随机噪声使其难以获得准确的结果。但是，借助 ControlNet 和 OpenVINO，您可以控制您的模型并生成可靠的预测。和我一起探索稳定扩散模型的世界，
今天给大家整理一个可以很方便给一张照片的人物换装的功能，学会了可以给人物换衣服颜色、样子，换人物的包、换人物的饰品等等。功能很实用，而且很简单，5分钟就可以学会如何使用。 我们先通过以下提示词生成一张图片（当然你也可以上传你已有的图片） 正向提示
上节课教大家怎么免费使用GPU资源，今天就正式带大家进入stable diffusion的教程，废话不多说，开干： 目录 正面提示词： 我们来学习关于权重的知识点： 权重语法： 分割符 组合符 连接符 分布交替渲染 负面提示词： 最后在提供一部分常用的提示词： 首先选择合适的模型，
前几天分享了StableDiffusion的入门到精通教程：AI绘画：Stable Diffusion 终极炼丹宝典：从入门到精通 但是还有人就问：安装是安装好了，可是为什么生成的图片和你生成的图片差距那么远呢？ 怎么真实感和质感一个天一个地呢？ 那么，我画的图，和你画的图，差别在哪里呢？
前言 ：StableDiffusion是一个基于Latent Diffusion Models(潜在扩散模型，LDMs)的文图生成(text-to-image)模型。 它主要用于根据文字的描述产生详细图像，能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品 。StableDiffusion在2022年发布，是深度学习文本到图像生成模型之一 。 StableDiffusion属于一类
