iommu 工作原理解析之dma remapping

最新推荐文章于 2025-05-06 17:10:44 发布
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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/479963917
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该文详细介绍了iommu如何通过DMA重映射技术实现设备对内存的访问控制，强调了其在虚拟化环境中的重要性，以及如何增强系统安全性和性能。

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深入了解iommu系列二:iommu 工作原理解析之dma remapping:
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runshui27
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liguandong
07-18 3367
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手把手带你入门本地AI绘画（Stable Diffusion）
何小成的成长记录
12-29 1827
stable diffusion是一种基于扩散过程的图像生成模型，可以生成高质量、高分辨率的图像。它通过模拟扩散过程，将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性，可以生成多样化效果和良好视觉效果的图像。说人话，就是它能稳定生成可控图像。
AI技术在图像水印处理中的应用
视说AI
05-19 4203
作者简介：李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，主导并参与一系列图像智能化算法的研发与落地工作。在ICCV和CVPR等学术会议及国际期刊上发表论文十余...
AI绘图的场景应用：文生图、图生图
qq_41314882的博客
03-15 5361
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StableDiffusion完美扩图
给我来碗鱼丸粗面
04-13 175
SD扩图
AI绘画工具Stable Diffusion神级插件：提示词
白帽阿叁的博客
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StableDiffusion插件安装
2401_84250614的博客
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AI绘画Stable Diffusion教程|SD WebUI必备插件安装 菜鸟轻松成高手
白帽阿叁的博客
04-03 2508
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生成式AI实战：手把手教你用Stable Diffusion创作艺术
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AI 领航者的博客
05-06 736
本文旨在为开发者和AI爱好者提供关于Stable Diffusion的全面技术指南。扩散模型的基本原理Stable Diffusion的架构设计核心算法实现细节实际部署和应用案例性能优化技巧本文不要求读者具备深入的机器学习背景，但基本了解Python编程和神经网络概念会有所帮助。背景介绍：建立基本概念和术语核心概念：深入解析Stable Diffusion架构算法原理：数学基础和Python实现实战项目：完整代码示例和应用应用场景：实际案例分析资源推荐：工具和学习资料。
AI绘画工具Stable Diffusion+ComfyUI的配置
2401_83048197的博客
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专为 macOS 用户设计的简化版 Stable Diffusion 应用，易于安装和使用。
一口气摸透AIGC文生图产品SD（Stable Diffusion）！
女王の专属领地
11-26 1813
Stable Diffusion是一种基于深度学习的图像扩散生成模型，利用文本描述生成图像。该模型由CompVis、Stability AI和LAION合作开发，具有高稳定性和生成质量。Stable Diffusion直译为稳定扩散，理解稳定扩散之前先通过两张图片介绍一下什么是前向扩散和逆向扩散。所谓前向扩散（forward diffusion）过程就是向训练图像中不断地添加噪声，从而使其逐渐变为一张毫无意义的纯噪声图。经过前向扩散猫的图像变成了随机噪声。
Stable Diffusion 老照片修复+高清化+一键抠图教程
qq_41314882的博客
05-09 4805
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AI绘画SD【插件篇】：智能标签提示词插件sd-danbooru-tags-upsampler
白帽阿叁的博客
03-30 3306
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2024最新Stable Diffusion【插件篇】：SD提示词智能生成插件教程!
2401_84760719的博客
07-03 7258
今天我们介绍几款可以自动生成提示词的插件。所谓智能生成提示词，就是我们只需要输入非常少量的关键字，插件就会根据关键词提示信息帮助我们生成一系列关键字或者句子作为提示词。下面来和我一起看看吧。一. SD智能提示词工具之前的文章中和大家分享过【Stable Diffusion：一个自动生成SD提示词的网站】，可以根据关键词一次生成4组提示词。2. 网易的AI创意工坊SD Web UI界面正向提示词中提供了智能生词功能。可以根据输入的关键词，一次具备画面性的5组提示词。
StableDiffusion插件通用安装方法！（附必备实用插件合集）
m0_58477260的博客
08-24 811
很多初学Stable Diffusion的小伙伴对插件安装操作还不熟悉，今天就来手把手教大家
SD 老照片修复
qq_41314882的博客
03-27 1448
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内置3000+提示词！最强Stable Diffusion提示词插件汉化版！
m0_59162248的博客
05-31 1436
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干货分享|如何使用SD插件进行老旧照片修复上色？
quanzhankaifaqua的博客
08-22 1834
然后切换到“额外”选项卡，把“Resize”参数设置为2，在“Upscaler1”下拉菜单中选择“4x-UltraSharp”，在“Upscaler2”下拉菜单中选择“R-ESRGAN 4x+”，把“Upscaler 2 visibility”参数设置为0.3，“GFPGAN visibility”参数设置为0.6，如图所示。复制背景图层，选中复制的图层后执行“图像/调整/去色”命令，接着执行“滤镜/其它/高反差保留”命令，并把“半径”参数设置为1.5像素，把图层混合模式设置为“线性光”，如图所示。
Stable diffusion入门教程！如何快速搞定安装和插件（附插件打包）
winkexin的博客
05-10 6699
但从最后的收益来看，还是不亏的，只要花了时间，总是会有相应的回报，哪怕是踩坑过去的。实操过程中，你可能会遇到各种坑，相信你会再回来问我的。在写这个插件的时候，卡了我蛮久，主要是 v1.0 版本和 v1.1 版本之间的 UI 区别比较大，最新版本把确认预览按钮改成了一个爆炸图标，属实难以理解，导致第一次用的时候一直觉得自己安装错了，论 UI 设计的重要性。我这里分享的都是最新的 v1.1 版本，需要提醒的是它与 v1.0 版本有一个很大的区别，就是界面 UI 发生了很大的变化，一些操作按钮消失了。
Stable Diffusion能批量生成图片详细教程
02-12
Stable Diffusion是一款基于深度学习的文本到图像模型，能够根据输入的文字提示生成相应的图片。为了帮助您了解如何使用Stable Diffusion批量生成图片的过程，下面将为您详细介绍。 ### 环境准备 首先你需要准备好适合运行Stable Diffusion的工作环境： 1. **硬件设备**：建议配备一块NVIDIA GPU，显存越大越好；如果没有GPU也可以只依靠CPU工作，不过效率会非常低。 2. **安装Python环境**：通常选择Anaconda来管理虚拟环境可以简化依赖包之间的冲突问题。 3. **获取Stable Diffusion WebUI项目源码**： - 可以从GitHub上克隆官方仓库`https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git` 4. 安装必要的依赖库并启动Web UI界面： ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui conda env create -f environment.yaml # 或者使用 pip install 脚本里的命令去创建pip环境 ``` 5. 根据系统情况调整配置文件中的设置（例如CUDA版本等） ### 批量生成功能实现步骤 接下来就是具体的批处理流程了: 1. 进入StableDiffusion web ui页面后，在左侧找到“Batch Generate”选项卡； 2. 设置好每次迭代的数量、随机种子值范围以及总的迭代次数等等参数； 3. 输入想要转换成图画内容描述语句作为Prompt，并设定Negative Prompt避免某些特征出现在最终结果里; 4. 修改其他如风格倾向（Style）、CFG Scale、采样步数(Sampling Steps)等相关超参直至满意为止； 5. 开始点击"Generate"按钮就可以让程序自动为你生成一系列高质量的艺术作品啦！ 需要注意的是由于这是一个比较消耗资源的任务，所以在长时间稳定输出之前最好先做一些小规模测试熟悉整个过程并且观察效果是否达到预期标准。
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