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OpenPose
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在Stable-Diffusion（以下简称SD）出图中，我们往往需要对出图人物的姿势进行控制，这里我使用一个比较简单上手的方法，通过ControlNet可以很方便地对画面风格，人物姿势进行控制，从而生成更加符合自己期望的图片 跟SD配合的插件工具的项目地址是：https://github.com/Mikubill/s
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131818943 OpenPose Editor 是 Stable Diffusion 的扩展插件，可以自定义人物的姿势和表情，以及生成深度、法线和边缘图等信息，打造个性化的人物绘画，或者修复和提高图像的质量，是 ControlNet 中
一、开启Google Colab网址 官网：https://colab.research.google.com/ 点击添加代码： 二、执行如下代码指令 点击执行按钮 会自动安装相关的套件、模型，然后等待运行完 注意：如果发生如下错误，该如何解决 RuntimeError：No CUDA GPUs are available 解决办法： 1、点击右上角点选硬件资源 2、
引言 如果你只想简单尝试一下，仅仅图一乐，可以通过网页在线体验Stable Diffusion，可以今日免费的网站进行使用（https://stablediffusionweb.com/），只是功能不如本地的多。 本地部署安装Stable Diffusion有很多种方式，例如安装启动器，安装传统的Web Ui界面等等，它们的步骤看似繁
因为我们目前安装的Stable Diffusion和市面上的其他AIGC工具不同，他是在GitHub上的一个开源项目需要在自己的电脑环境配置Python和Git之后进行安装来利用自己电脑的性能进行图像生成，而其他AIGC工具一般是在其公司提供的云服务器上进行计算生成。因此我们使用Stable Diffusion时候
作为 ML 工程师，Edge Analytics和Infinity AI的团队非常熟悉与为计算机视觉应用程序获取高质量标记图像相关的挑战。随着生成图像模型的发布，例如来自Stability AI的开源Stable Diffusion，我们探索了使用生成模型来提高特定语义分割模型的性能。 Stable Diffusion是 Stability AI 在今年早些
5分钟 Stable Diffusion 本地安装-本地部署（秋叶整合包）【Stable Diffusion 实战教程】 https://blog.csdn.net/jybaby/article/details/136796609 引言： 在部署 stable-diffusion-webui 后，确保其在局域网内可访问是使用该工具的关键一步。如果您遇到了局域网无法访问的问题，本文将帮助您详细检查和
引用自 摸鱼wiki 1. 安装准备 Python 3.10.6 Git stable-diffusion-webui 2. 安装 Python 到 Python 官网上下载 3.10.6版本，然后安装时勾选 “Add Python to PATH” 3. 安装 Git 到 Git官网 上下载一个命令行的git，按安装程序默认安装即可 4. 安装 stable-diffusion-webui 4.1 基础安装 从github上拉取仓库， git
环境说明： stable diffusion version: v1.5.1 python: 3.10.6 torch: 2.0.1+cu118 xformers: N/A gradio: 3.32.0 下载地址： GitHub stable-diffusion-webui 下载 根据自己的情况去下载： 最好是 N 卡：（我的是 GeForce MX250, 2G显存） 如果是 N 卡，只需执行下图的三步即可。 对于4G显存或者更高的，可以跳过这一
Stable Diffusion是一种潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），能够从文本描述中生成详细的图像。它还可以用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。简单地说，我们只要给出想要的图片的文字描述在提Stable Diffusion就能生成符合你要求的逼真的图像！ Stable Diff
