SD_WebImage 流程

SDWebImageManager:总调度类,内部有SDImageCache、SDWebImageDownloader

SDImageCache:处理内存、disk 的缓存

SDWebImageDownloader:真正的下载管理者,内部有SDWebImageDownloaderOperation(NSOperation)、downloadQueue (NSOperationQueue)

mark:https://blog.youkuaiyun.com/u014600626/article/details/87375766

### SD WebUI 技术资料及相关项目 #### 关于 GitHub 上的 SD WebUI 项目 GitHub 是许多开源项目的托管平台之一,其中也包含了大量关于 Stable Diffusion (SD) 和其扩展工具的相关项目。例如,在 `sd-webui-segment-anything` 这一项目中[^1],开发者提供了一种基于分割算法的功能增强模块,允许用户通过图像分割的方式更精确地控制生成的内容。 #### 权限管理教程 对于已经安装并运行了 Stable Diffusion Web UI 的用户来说,权限设置是一个常见的需求。命令如下所示可以用于更改文件夹的所有者和组归属,从而确保程序能够正常访问所需的资源文件[^2]: ```bash sudo chown -R root stable-diffusion-webui sudo chgrp -R root stable-diffusion-webui ``` #### 下载与部署指南 如果需要获取完整的 Stable Diffusion 及其配套组件,则可以从专门整理好的资源库入手。比如由 Open-source-documentation-tutorial 提供的一个综合性下载链接集合页面提供了多种版本模型以及插件的选择可能性[^3]。 #### 自定义模型训练方法论 针对希望进一步优化或者调整预训练权重以适配特定风格图片生成场景的需求方而言,“重新训练模型”的流程显得尤为重要。官方文档或其他社区贡献的手册会详细介绍如何配置环境变量、准备数据集直至完成微调整个周期内的每一步操作要点[^4]。 #### 高级采样策略探讨 除了基础架构搭建之外,了解不同的采样方式也是提升最终效果不可或缺的一环。“Euler”作为一种高效的随机漫步算法被广泛应用于扩散模型当中;而 k-diffusion 则是对传统 DDIM 方法的一种改进实现形式,旨在平衡速度与质量之间取得更好的折衷方案[^5]。 ```python import torch from diffusers import DPMSolverMultistepScheduler, EulerDiscreteScheduler scheduler_euler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="scheduler") pipeline.scheduler = scheduler_euler image = pipeline(prompt).images[0] ```
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