stable diffusion 学习入门笔记

windows安装stable-diffusion-webui教程 整合包对非技术出身的同学比较友好,因为秋叶大佬把相关的东西已经都整合好了,只需要点点点就行了。当然懂编程的同学就更没有问题了。 阅读详情

一、下载安装

在B站找到“秋葉aaaki”大老的整合包。 目前,已经升级到4.8版本。【AI绘画·24年4月最新】Stable Diffusion整合包v4.8发布!解压即用 防爆显存 三分钟入门AI绘画 ☆更新 ☆训练 ☆汉化 秋叶整合包_哔哩哔哩_bilibili最好用的整合包!持续更新中~ 求个关注加一键三连!最近一次更新整合包是 【24年4月】不用担心,就是最新的!直接下载就好了拿了资源就给个关注吧,绝对是全网最好的整合包~ 拿完不会用?肯定还得回来看我的教程======================================================本整合包基于开源项目Stable Diffusion WebUI制作,仅供学习AIGC相, 视频播放量 4629706、弹幕量 3654、点赞数 327887、投硬币枚数 411793、收藏人数 339050、转发人数 73877, 视频作者 秋葉aaaki, 作者简介 喂饭区UP主,玩AI的 希望能为大家带来技术的乐趣~ 付费咨询在爱发电同名,商务:work@anzu.link 微博:秋葉aaaki,相关视频:【AI绘画】深入理解Stable Diffusion!站内首个深入教程,30分钟从原理到模型训练 买不到的课程,【AI绘画】Stable Diffusion 最终版 无需额外下载安装!可更新✓ 训练✓ 汉化✓ 提供7G模型 NovelAI,秋叶Comfyui整合包安装及讲解(含百度网盘和夸克盘),聊聊我平时使用stable diffusion的真实案例,【2024最新】来了!StableDiffusion秋叶整合安装包,一键安装永久使用,包含MAC和WIN,A卡和N卡版本 AI绘画 AI基础 (附安装包,不是 Midjourney 买不起,而是这5个「免费|不用魔法」的平替网站更有性价比,webui forge使用秋叶启动器管理模型与插件 I 启动器设置 I 文件迁移 stable-diffusion安装教程 绘世启动器安装,Stable Diffusion电脑配置要求 | ai绘画需要配置什么样的电脑 SD电脑配置,Midjourney与Stable Diffusion全面对比,该学哪个?一次讲明白,满血不收费的ai生图真的来了!在线Stable diffusion一键即用~过万授权模型免费用!icon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV1iM4y1y7oA/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8e9ed9abf07d5751529b47d85bb7a3b8

整合包使用7z压缩格式,解压请下载 7zip:7-Zip

不要直接在b站点开网盘链接,复制出去在浏览器里打开!否则会提取码错误!

不要用第三方网盘下载器,否则容易出现压缩包损坏。

硬件要求、安装方法以及注意示项,见大老在B站发布的视频。

二、资源站

推荐三个常用的资源站点。前两个站点资源需要科学上网。

1 C站(模型网站)

https://civitai.com/

2 Huggingface模型站(抱脸):

https://huggingface.co/

3 哩布哩布AI

LiblibAI·哩布哩布AI - 中国领先的AI创作平台

三、Prompt 提示词

1 提示词在线生成工具

AI绘画提示词生成器 - 一个工具箱 - 好用的在线工具都在这里!AI绘画提示词生成器,AI绘画提示词选择器,目前收集了常用的800多个NovelAI常用的提示词和标签,选择标签生成AI绘画所需的提示词以后就可以去Novelai或者Stable Diffusion画图啦。icon-default.png?t=N7T8http://www.atoolbox.net/Tool.php?Id=1101

2 模型网站(抄作业)

https://openart.ai

https://arthub.ai/

stable diffusion 量化学习笔记 简单学习介绍量化背景补充1)tensorFlow python版本其实是调用的TensorFlow C的接口2)libtorch其实是pytorch的C++版本3)cublas是实现矩阵相乘的功能4)cudnn主要实现dnn上的一些算子功能,例如卷积等5)不同NVIDIA显卡架构间不兼容,同代显卡基本是同架构优化策略1、低精度优化 :int8 int162、Kernel自动调优例如:cublas gemm多种实现:①不用shared memory;②小矩阵相乘;③使用额外显存的策略。 阅读详情

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宫孙小兔
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