Stable Diffusion基础配置

原创 于 2025-04-29 12:14:57 发布 · 295 阅读 · 0 ·
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#stable diffusion

1.中文设置

第一步去扩展
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第二步在扩展搜索Chinese，点击installed安装
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第三步勾选插件，点击应用并重启
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完成
在这里插入图片描述

2.页面展示 外挂VAE模型 和 CLIP终止层数

第一步找到设置，拉到最下方
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第二步点击显示所有
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第三步搜索：快捷设置，下拉框选择 sd_vae 和 CLIP_stop_at_last_layers
在这里插入图片描述

〔010〕Stable Diffusion 之 VAE 篇
国内某知名游戏公司小菜鸡工程师
08-14 3447
学会使用VAE模型对图片画质进行提升
0429/AIGC model mark Blog
最新发布
jcandzero的博客
04-29 487
我的指令是：“请给我写一个ai艺术品网站，让里面的每一个ai画作都看起来遥不可及，带有标价。一页只展示十幅画作，然后整体色调为黑色”InstantX做的新工作，用于cref生图。wai_nsfw_ill_v110 字面意思。主体+客体信息=结果的生图操作。用一条指令写网站，非常炸裂。生图很快，实测4s出图。
关于【Stable-Diffusion WEBUI】基础模型对应VAE的问题
Shion's bla bla blog
05-23 8413
其实VAE通常不会有问题，要么嵌入了，要么作者提供了。
stable diffusion实践操作-VAE
weixin_43360707的博客
09-01 4042
本文专门开一节写图生图相关的内容，在看之前，可以同步关注：stable diffusion实践操作。
Stable Diffusion VAE：改善图像质量的原理、选型与使用指南
热门推荐
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08-01 1万+
在Stable Diffusion中，不管是V1，V2，还是其他基础模型，如果本身对图像质量没有苛刻要求，其实是不需要额外部署VAE模型的，因为现在很多模型中都已经集成了VAE，比如 Anything VAE 已经集成到 Anything 模型了，再额外增加模型也没有效果。但是通过使用额外的VAE能够胜过默认提供的内置模型。在latent空间中生成后的图像再经解码还原到像素空间，即人类看见的图像，这个过程中，图像会有信息损失，而VAE就充当了上述编解码器的角色，好的VAE模型能够较好的保证图像质量。
Stable Diffusion基础操作
2401_85116933的博客
06-14 1130
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
精选资源
全网第一个系统的stable diffusion基础课，新手入门必看（下载地址）.txt
08-21
### Stable Diffusion基础课程知识点概览 #### 一、Stable Diffusion简介 - **定义与背景**：Stable Diffusion是一种基于深度学习技术的文本到图像生成模型，由Runway ML开发。它通过理解输入的文本描述来生成相应...
精选资源
零基础自建Stable Diffusion绘图教程-AutoDL
07-06
【零基础自建 Stable Diffusion 绘图教程-AutoDL】是一篇面向初学者的教程，旨在指导读者如何在没有专业 IT 知识的情况下搭建一个用于 Stable Diffusion 绘图的环境。Stable Diffusion 是一种人工智能算法，常用于...
Stable-Diffusion-WebUI（秋叶）和Stable-Diffusion–forge
05-10
虽然描述中并未提供关于“Stable-Diffusion–forge”的详细信息，但可以推测这是一个与Stable Diffusion相关的项目或者工具包，可能侧重于增强或扩展基础模型的功能。 #### 6. 可能的功能与特点 - **性能优化**：...
#02 安装指南：如何配置Stable Diffusion环境
weixin_51352614的博客
06-05 1641
在之前的文章中，我们介绍了Stable Diffusion基础入门和了解AI图像生成的基本概念。本篇将详细指导你如何配置Stable Diffusion环境，以便你能够顺利开始你的AI图像生成之旅。
mac配置stable diffusion以及模型出图优化
bug404
01-19 1358
名称文件类型功能特点使用场景Checkpoint.ckpt基础或微调模型权重，控制整体风格和质量通用生成Embedding.pt.bin增强Prompt表达能力，加入特定风格或主题特定风格或角色生成LoRA轻量级微调模型，快速加载附加风格或任务灵活适配多种风格Dora模型扩展模块类似LoRA的插件，具体功能依工具而异小范围功能扩展ControlNet.ckpt增加对生成图像结构的控制精确生成结构化图像VAE.ckpt提升解码质量，增强图像细节高质量输出。
Stable Diffusion——外挂VAE模型
红目香薰
12-24 5735
具体来说，VAE是一种生成模型，可以学习到数据的潜在表示空间，并将其用于生成新的数据样本。总的来说，Stable Diffusion VAE 模型的作用是通过学习潜在表示空间，将文本表示转化为图像，从而实现高质量、稳定且可复现的文本生成图像任务。我们平时主要应用的是：Vae-ft-mse-840000-ema-pruned. Safetensors 因为它是最能接近实际拍摄的效果的。两者的训练基数不同，更大的训练资源反馈的结果当然更好一些，所以我们可以默认选择使用比较高的版本，因为最接近实际的拍摄。
关于Stable Diffusion中的VAE使用
m0_71746299的博客
01-17 1408
VAE是对 Stable Diffusion 1.4 or 1.5的部分更新。我将解释什么是VAE，您可以期待什么，在哪里可以获得它，以及如何安装和使用它。
【FLUX】对提示词的理解差异：Illustrious和Pony
zzz777qqq的博客
01-23 3237
SD全套资料，包括汉化安装包、常用模型、插件、关键词提示手册、视频教程等都已经打包好了，无偿分享，有需要的小伙伴可以自取。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。
【AI绘画】Stable Diffusion文生图基础教程
A1353192296的博客
04-17 1161
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
文生图相关模型最新进展小结
aqwca的博客
11-13 3373
不得不说,civitai已经成为这方面的github和huggingface了.
【Stable Diffusion】什么是VAE
weixin_47970003的博客
04-16 1万+
VAE是Stable Diffusion的一种重要的深度学习模型，它可以使图像变得更鲜艳，帮助AI绘画师更好地理解输入图像的特征，并生成更加逼真的绘画作品，本文从基本概念讲起，对VAE的作用，打开方式，存放位置，下载途径等方面进行简要的全面介绍，帮助初学者快速入门，快速使用。
Stable Diffusion | SD V1.6版本强势推出！这几点值得说一说，附新增9个采样方法实测
yihanss的博客
02-11 1673
我们来演示一下，现在的需求是，我们想要一个模型的构图和样式，另一个模型的画风和氛围，以前我们现在文生图中先生成构图，然后再到图生图中进行油画风格，而现在我们可以使用高分模型进行一步到位。9个采样方法，采样步数：10,20,30,40,50，用XYZ轴脚本。可以理解为图生图的操作，比如先用大模型生成一个图片，然后在高分辨率里面设置其他的模型和风格，进行二次生成，得到最终的图片效果。原来在生成图片按钮下面放了一个红色图标，用来展开和隐藏小模型，现在直接与生成图片参数设置并列的导航栏，用的时候直接点击选择即可。
stable diffusion环境配置
01-08
### Stable Diffusion 环境搭建教程 #### 准备环境 为了成功搭建Stable Diffusion WebUI，需先准备好特定的运行环境[^1]。这通常意味着计算机应具备一定的硬件条件，比如支持CUDA运算的NVIDIA GPU来加速模型推理过程。 #### 安装必要依赖项 在准备好了基础环境之后，下一步是在该环境中安装必要的Python包和其他依赖项以确保程序能够正常运作。这些依赖项可能包括但不限于PyTorch、Transformers库以及其他辅助工具。具体的安装指令应当遵循官方文档或README文件中的指导来进行操作[^2]。 #### 获取源码并放置模型文件 通过执行`git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git`这样的命令可以获取最新的WebUI版本；随后会自动生成一个包含所有必需脚本和资源的新文件夹。接着，如果有预先下载好的预训练权重，则应该把它们复制到对应的models子目录下以便后续调用[^3]。 #### 修改启动参数 对于不同规格设备而言，默认配置未必是最优解法。因此建议编辑位于项目根路径下的`webui-user.bat`批处理文件内的`COMMANDLINE_ARGS`变量部分——依据个人电脑的具体状况调整相应的选项（例如分配给应用使用的内存大小），从而获得更好的性能表现。 ```batch set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attention-inside-unet start webui.bat ``` 上述代码片段展示了如何设置低VRAM模式以及优化注意力机制内部结构分割的方式作为例子之一。
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