【热门话题】Stable Diffusion：本地部署教程

通过上述步骤，您已经成功在本地部署了Stable Diffusion模型，并能够进行单次及批量推理。理解并熟练运用这些知识，将有助于您在实际项目中充分发挥Stable Diffusion模型的强大能力。随着技术的发展和新特性的引入，持续关注模型更新与最佳实践，以保持部署方案的先进性和有效性。注意：以上内容为示例，实际部署时请根据具体模型代码、文档以及官方指导进行操作。

5分钟 Stable Diffusion 本地安装-本地部署（秋叶整合包）【Stable Diffusion 实战教程】

即使对编程没有任何知识的人也可以从零开始学习使用Stable Diffusion。目前市面上最易于使用的整合包之一，无需对网络和Python有太多的前置知识，已经为AI绘画的普及做出了巨大贡献。绘世启动器整合包于2023年4月16日发布，集成了过去几个月中AI绘画集中引爆的核心需求，例如ControlNet插件和最新的深度学习技术。它能够与外部环境完全隔离开来，即使对编程没有任何知识的人也可以从零开始学习使用Stable Diffusion，而且几乎无需调整就能够体验到最新、最核心的技术。

Stable Diffusion汉化插件

今天为大家介绍Stable Diffusion的两种UI汉化包，一种是汉化包，就中文界面，方便大家对于繁杂的参数的模型的操作，一种是中英文对照界面，在中文提示下，同时显示英文，不但方便设置也同时学习了英文单词。就如下面这个界面：

Stable Diffusion最详细教程（总版）

从0开始学习stable diffusion，你将学会怎么高效的写好提示词，你将会学会怎么使用各种模型和Lora，你将学会借助各种插件更好的生成贴合你满意的图片！

Stable Diffusion 本地部署教程

最近看Stable Diffusion开源了，据说比Disco Diffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~这里是官网介绍：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release。

Stable Diffusion如何生成高质量的图-prompt写法介绍

使用合理的提示词(Prompt)提示词要简洁明确,避免歧义。important信息前置。添加合适的描述词帮助生成细节。如大小,颜色,质感等。使用正确的英文语法和拼写。避免使用负面和敏感词汇。调整超参数适当调高 Guidance Scale,加强提示词影响力。调整 Steps(迭代次数)不要过少,一般100-200。调试不同的 Sampler,如DDIM较平滑。使用高质量训练数据大型模型效果更好,如Stable Diffusion v2。

Stable Diffusion ComfyUI安装详细教程

ComfyUI安装详细教程（附资源下载链接）

Stable Diffusion XL优化终极指南

如何在自己的显卡上获得SDXL的最佳质量和性能，以及如何选择适当的优化方法和工具，这一让GenAI用户倍感困惑的问题，业内一直没有一份清晰而详尽的评测报告可供参考。直到全栈开发者Félix San出手。在本文中，Félix介绍了相关SDXL优化的方法论、基础优化、Pipeline优化以及组件和参数优化。值得一提的是，基于实测表现，他高度评价并推荐了由硅基流动研发的图片/视频推理加速引擎OneDif...

Stable Diffusion——基础模型、VAE、LORA、Embedding各个模型的介绍与使用方法

Stable Diffusion（稳定扩散）是一种生成模型，基于扩散过程来生成高质量的图像。它通过一个渐进过程，从一个简单的噪声开始，逐步转变成目标图像，生成高保真度的图像。这个模型的基础版本是基于扩散过程的，但也有一些改进版本，包括基于变分自动编码器（VAE）、局部正则化的自动编码器（LORA）和嵌入式扩散等。

香菜Bot--基于chatgpt与stable diffusion和go-cqhttp的QQ机器人

闲来无事，利用chatgpt的api和stable_diffusion的api写了一个qq机器人，qq使用的框架是go-cqhttp.这里做一些总结.赛博(女)朋友 本项目需要魔法才行。

Stable Diffusion 安装教程(详细)_stable diffusion安装

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，它们的步骤看似繁琐复杂，其实大佬们已经帮我们整合了资源，我们只需要找到正确的下载地址就可以，剩下工作都交给了脚本，大胆往前走！或者右键，编辑，设置–autolaunch，代表自动打开SD。首先确保我们有独立的GPU，按住ctrl+Shift+Esc，选择性能，然后拉到最底下，如果能看到显卡型号的这一栏，就OK。复制D盘下的新建文件路径，前面加上cd，，回车，可以看到我们通过命令行进入到了新建的文件夹。

Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识

如图所示，相比之前的SD，SDXL的第一个stage采用的是普通的DownBlock2D，而不是采用基于attention的CrossAttnDownBlock2D；SDXL的autoencoder依然采用KL-f8，但是并没有采用之前的autoencoder，而是基于同样的架构采用了更大的batch size（256 vs 9）重新训练，同时对模型的参数采用了EMA（指数移动平均），从而改善生成图片的局部和高频细节。SDXL的解决方案：图像裁剪参数条件化策略。SDXL的解决方案：多尺度训练策略。

Stable Diffusion 启动时 got an unexpected keyword argument ‘socket_options‘ 错误解决

Stable Diffusion 启动时 got an unexpected keyword argument 'socket_options' 错误解决

stable-diffusion model目录修改、自定义

【代码】stable-diffusion model目录修改、自定义。

[Stable Diffusion]：WEBUI（SD）安装、常用模型（checkpoint、embedding、LORA）、提示词具、常用插件

Stable Diffusion是一款令人印象深刻的AI模型，它让我们能够创造出惊人的艺术作品。通过安装合适的Checkpoint文件、使用Embeddings、LORA和Hypernetwork，以及使用插件，您可以发挥Stable Diffusion的最大潜力，创造出独一无二的艺术作品。

Stable-Diffusion-WebUI 搭建使用教程

Stable-Diffusion-Webui 是一个基于Gradio库的Stable Diffusion的浏览器界面，可以说是AI绘画集合体，支持目前主流的开源AI绘画模型，例如 NovelAi/Stable Diffusion，有了它，我们就可以很方便地配置和生成AI绘画作品，并且进行各种精细地配置。

关于【Stable-Diffusion WEBUI】生成全身图：插件解决面部崩坏问题

生成的图如果是中远景，则人物的脸部几乎是无法接受的，好在有插件专门解决这个问题。

简易的使用stable diffusion进行放大图片

使用stable diffusion模型进行放大自己的图片， 这个可能会有时效性

Stable Diffusion~树莓派

OnnxRuntime 的第一次运行是预热推理，因为它的 InferenceSession 是在第一次运行前创建的，并在随后的所有运行中重复使用。可以发现，在 UNET 模型中（以 FP16 精度运行时，OnnxStream 中启用了 FP16 算术），OnnxStream 的内存消耗量仅为 OnnxRuntime 的 1/55，但速度只慢 0.5-2 倍。这是因为模型中存在残差连接、非常大的张量和卷积。需要注意的是，虽然运行速度较慢，但是它是大模型在更小、更有限的设备上运行的崭新尝试。whaosoft a

Stable Diffusion WebUI安装报错解决

每个文件中有两处要修改，全局搜索/openai/clip-vit-large-patch14，修改为本地路径，我的路径是D:\AI\stable-diffusion-webui-master\models--openai--clip-vit-large-patch14。解决方法：按照错误的提示在webui-user.bat中的COMMANDLINE_ARGS参数添加--skip-torch-cuda-test值，即COMMANDLINE_ARGS=--skip-torch-cuda-test。