2024年最新Stable Diffusion下载+安装+使用教程(超详细版本),收藏这一篇就够了!

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在数字艺术领域,AI绘画技术已经逐渐成为艺术创作的新趋势。Stable
Diffusion作为一款领先的AI绘画工具,凭借其强大的图像生成能力,备受关注。现在,我们为你带来2024年最新版的Stable Diffusion下载、安装和使用教程,让你轻松掌握这款强大的工具。

在这里插入图片描述

2024年最新版Stable Diffusion:功能升级,体验更佳 2024年最新版的Stable Diffusion在原有基础上进行了功能升级,提供了更加丰富的绘画选项和更高的图像生成质量。无论是创作抽象艺术、写实画作还是动漫角色,最新版的Stable Diffusion都能满足你的需求。

SD

Stable Diffusion一款2022年问世的AI生成式应用。它与Midjourney当属时下最热的两款AI绘画应用。

Stable Diffusion不同于Midjourney,它开源且免费,但操作门槛较高。其安装模式有本地和云端,这里我们着重介绍如何本地安装,以及安装时需要注意的部分!

现在,就让我们进入安装实操环节吧~

0****1

安装前置软件

这三个就是安装SD之前需要安装的前置软件,分别是Cuda、Git以及Python。其中,Python跟Git可以直接使用阿彼提供的安装包,至于Cuda,需要根据自身电脑的配置去适配下载安装。

下载Cuda

–Cuda有很多版本,不同的显卡对应不同的Cuda。按WIN+R,打开运行窗口,输入cmd,点击“确定”;

–在弹出窗口中输入“nvidia-
smi”后按下回车键“Enter”,显示的就是你电脑支持的Cuda版本(注:Cuda版本的下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive);

–打开链接,选择对应的Cuda版本,然后根据设备选择对应选项,最后点击“Download”(注:安装过程一路默认)。

安装Python

–点击安装包中的python,在弹出的界面中先勾选“Add Python 3.10 to PATH”,再点击“Install Now,等待完成安装即可;”

–按WIN+R,打开运行窗口,输入cmd,点击“确定”,在弹出窗口中输入“Pyhton-V”后按下回车键“Enter”,看到显示的Python版本与安装版本一致即安装成功。

安装Git

–点击安装包中的Git,一路维持默认安装即可。

这样,前置软件的安装就顺利完成了。接下来,进入SD的安装环节吧!在这里,先感谢B站UP主秋葉aaaki提供的安装包。他的安装包提供了启动器,可以帮助我们方便地管理各种模型和插件。

02

本地部署SD

下载并解压压缩包

–右键单击压缩包,安装前有两点要注意:

1.安装包解压的文件夹最好放在一个内存容量大的系统盘中(建议可用容量大于300G或以上);

2.安装路径不要有出现,例如E:/Program/AI绘画,避免路径索引过程中出现错误;

–打开解压好的文件夹,点击“启动器”;

–在启动器页面,点击“一键启动”;

–等待命令窗口加载,完成后会出现你的SD WEB UI页面;

–如果没有出现SD WEB UI页面,可以在命令窗口中“Running on local URL”中找到对应网址。

到这里,SD安装就算完成了!往后的每一次启动都需要点击‘启动器’!需要注意的是,WEB UI是你实现SD功能的操作端,而命令窗口是运行程序的本体。WEB
UI可以关闭再开启,但命令窗口不能关闭,除非你不需要再进行作图!

基于SD在绘图过程中占用较多的性能与显存,所以建议在使用过程中尽量关闭不需要使用的软件/工具。

如果安装的过程中遇到困难,可随时联系!后续阿彼也会更新关于SD的操作指南,感兴趣的小伙伴记得MARK一下。

下面,就让我们来欣赏一下SD生成的图片吧!

资料软件免费放送

次日同一发放请耐心等待

现在AI绘画还是发展初期,大家都在摸索前进。

但新事物就意味着新机会,我们普通人要做的就是抢先进场,先学会技能,这样当真正的机会来了,你才能抓得住。

如果你对AI绘画感兴趣,我可以分享我在学习过程中收集的各种教程和资料。

学完后,可以毫无问题地应对市场上绝大部分的需求。

这份AI绘画资料包整理了Stable Diffusion入门学习思维导图Stable Diffusion安装包120000+提示词库,800+骨骼姿势图,Stable Diffusion学习书籍手册AI绘画视频教程AIGC实战等等。

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

<think> 嗯,用户想要了解OpenMemory项目实现上下文工程的方法,以及提取和存取记忆的具体操作。用户还特别要求结合例子详细介绍。这个问题需要仔细分析系统提供的站内引用资料。 首先回忆一下OpenMemory的核心概念。根据引用[3],OpenMemory是MCP客户端的大模型记忆中枢,各个子代理可以将检索到的数据摘要添加到其中。引用[1]提到不同的LLM Agent专注于不同领域,比如学术论文、GitHub仓库等,它们通过add_memories(text)方法将数据摘要添加到共享的OpenMemory中。 关于上下文工程的实现方式,引用[2]说明OpenMemory提供了存储、管理和跨平台利用AI记忆的基础设施,并且所有数据都存储在本地系统上。引用[3]还提到使用GPT自动分类为记忆添加标签,这应该是实现高效检索的关键。 对于具体操作流程,引用[3]描述了子代理添加记忆的过程:将检索数据的摘要添加到OpenMemory,并使用GPT自动分类添加标签。主代理则可以通过SSE通道使用search_memory()函数提取相关上下文。引用[1]也提到了自动分类标记记忆内容以便后续检索和管理。 在准备回答时,考虑详细解释整个流程:从子代理添加记忆开始,包括自动分类标签的过程,然后到主代理查询记忆的具体操作。准备用一个完整的例子来说明,比如从arXiv添加论文摘要,再到主代理查询最新扩散模型论文的过程。这样能清晰展示OpenMemory在上下文工程中的应用。 还需要注意引用标注的问题,在回答中提到的每个功能点都要正确标注引用来源。比如当提到"子代理通过add_memories(text)方法添加数据摘要"时,需要标注引用[1];当说明"使用GPT自动分类添加标签"时,需要标注引用[3]。 最后考虑设计相关问题来扩展讨论,比如询问OpenMemory的隐私保护机制、不同子代理间的记忆隔离实现方式,以及如何评估检索质量等。这些问题能帮助用户更深入地理解OpenMemory系统。 </think> OpenMemory 项目实现上下文工程的核心在于它作为一个**结构化、可检索、带标签的私有记忆库**,供不同的 LLM Agent(子代理)共享和利用。它通过以下方式实现上下文管理: ### 一、OpenMemory 实现上下文工程的方法 1. **领域专注的子代理 (Specialized Sub-Agents):** * 项目设计不同的子代理(如论文分析 Agent、代码分析 Agent、新闻分析 Agent),每个代理专注于特定领域的信息检索和处理[^1]。 * **作用:** 确保进入记忆库的信息是领域专家处理过的、高质量的摘要或关键内容,而非原始杂乱数据。 2. **结构化记忆存储与自动标记 (Structured Storage & Auto-Tagging):** * **`add_memories(text)` 方法:** 子代理使用此方法将其检索和处理后的信息摘要(`text`)**添加**到 OpenMemory 中[^1] [^3]。 * **GPT 自动分类:** 当信息被添加时,OpenMemory 会**自动调用 GPT 模型**对添加的这段记忆内容进行理解和分析,并为其**生成相关的标签**(Tags)[^1] [^3]。例如,一篇关于“扩散模型优化”的论文摘要,可能被自动打上 `扩散模型`、`图像生成`、`优化算法`、`机器学习`、`论文` 等标签。 * **作用:** 标签是后续**高效、精准检索**的关键。它将非结构化的文本摘要转化为了带有语义标签的结构化记忆条目。 3. **本地化与隐私 (Local & Private):** * OpenMemory 被设计为**私有、本地的记忆层**。所有记忆数据(摘要和标签)都存储在运行 MCP 的**本地系统**上[^2]。 * **作用:** 确保敏感或专有信息的安全性和隐私性,不依赖外部云服务存储核心记忆。 4. **基于 SSE 的实时上下文检索 (SSE-based Retrieval):** * 主代理(或需要上下文的子代理)通过打开一个 **Server-Sent Events (SSE) 通道** 与 OpenMemory 交互[^3]。 * 使用 `search_memory(query)` 方法:主代理向 OpenMemory 发送一个自然语言查询(如 `“最新扩散模型论文”`)[^3]。 * OpenMemory 利用记忆条目的标签和内容语义,**快速检索出与查询最相关的记忆片段**(即之前存储的摘要)。 * **作用:** 为主代理的执行提供**即时、相关的历史背景信息**,极大增强了 LLM 处理任务的上下文感知能力。 5. **可视化与管理 (Dashboard & ACL):** * **仪表盘 (Dashboard):** 提供界面查看每个子代理存储了什么内容[^3]。 * **访问控制列表 (ACL):** 允许管理员**限制**哪些子代理可以访问或修改其他子代理存储的特定记忆[^3]。 * **作用:** 提供透明度和可控性,管理记忆的可见性和权限,保护敏感信息不被无关代理访问。 ### 二、提取记忆 (Retrieving Memories) 的具体操作及示例 1. **操作:** * 主代理(或需要上下文的子代理)**建立 SSE 连接**到 OpenMemory。 * 主代理构造一个自然语言 **`query`** (查询语句)。 * 主代理调用 **`search_memory(query)`** 方法,通过 SSE 通道将 `query` 发送给 OpenMemory。 * OpenMemory 的搜索引擎工作: * 理解 `query` 的语义。 * 利用 GPT 生成的**标签**和记忆**摘要内容**进行向量相似度匹配或其他检索算法。 * 找出与 `query` **最相关的若干条记忆片段**。 * OpenMemory 通过 SSE 通道将**检索结果(相关记忆摘要列表)** 实时返回给主代理。 2. **示例:** * **场景:** 用户要求主代理“写一份关于扩散模型最新进展的简短报告”。 * **主代理操作:** * 建立 SSE 连接。 * 构造查询:`query = “2023-2024扩散模型的重要改进、新架构或突破性论文”` * 调用 `relevant_papers = search_memory(query)` * **OpenMemory 内部:** * 识别查询关键词:`扩散模型`、`改进`、`新架构`、`突破性`、`论文`、`2023-2024`。 * 在存储的记忆中查找标签包含 `扩散模型`、`机器学习`、`论文` 等,且摘要内容提及 “改进”、“新方法”、“SOTA” 等,时间标签接近当前日期的条目。 * 返回匹配度最高的3-5篇论文摘要(例如,包含“一致性模型”、“LCM”、“SDXL Turbo”、“Sora 技术报告概述”等内容的摘要)。 * **结果:** 主代理收到 `relevant_papers`,这些摘要立即成为其撰写报告的核心上下文。主代理的 LLM 基于这些精准提供的记忆片段,结合自身能力生成报告[^3]。 ### 三、存取记忆 (Storing Memories) 的具体操作及示例 1. **操作:** * 子代理(如论文分析 Agent)在其**专有领域**检索到相关信息(如一篇新论文)。 * 子代理对信息进行**处理、理解和摘要**,提取核心内容(如方法创新、关键结果)。 * 子代理调用 **`add_memories(summary_text)`** 方法,将生成的摘要文本 `summary_text` 发送给 OpenMemory。 * OpenMemory 接收 `summary_text`: * 将其作为一条新的记忆条目**存储**在本地数据库中。 * **自动触发标签生成:** 调用集成的 GPT 模型处理 `summary_text`。GPT 分析内容,生成一组描述该摘要核心主题、实体、方法的**标签 (Tags)**。 * 将生成的**标签关联存储**到该记忆条目。 2. **示例:** * **场景:** 论文分析 Agent 监控到 arXiv 上新发布了一篇题为 “Lightning-Fast Text-to-Image Generation with Latent Consistency Models” 的论文。 * **论文分析 Agent 操作:** * 阅读并理解论文。 * 生成摘要:`summary_text = “本文提出潜在一致性模型(LCM),一种新颖的扩散模型蒸馏技术。通过在预训练的潜在扩散模型(Stable Diffusion)上微调,LCM 显著降低了推理步数(仅需1-4步),极大加速了文本到图像的生成速度,同时保持高图像质量。实验表明LCM在速度和效果上均优于现有加速方法。”` * 调用 `add_memories(summary_text)` 将该摘要存入 OpenMemory。 * **OpenMemory 操作:** * 存储 `summary_text`。 * 调用 GPT 分析该摘要。GPT 可能生成标签:`扩散模型`, `模型蒸馏`, `潜在一致性模型/LCM`, `推理加速`, `文本到图像生成`, `Stable Diffusion`, `高效深度学习`, `论文`。 * 将这些标签与该记忆条目关联存储[^1] [^3]。 ### 总结流程图示 ``` +---------------------+ +--------------------+ +-------------------+ | 论文分析子代理 | | | | 主代理 | | (监控arXiv) | | OpenMemory | | (处理用户请求) | | | | - 本地存储 | | | | 发现新论文 -> 阅读总结 | | - 自动打标签(GPT) | | 需要上下文 -> | | | add_ | - 记忆条目:[摘要+标签] | | 构造查询 -> | | add_memories(摘要) ----> memories() | | <---- search_memory(查询) | | | | | search | | +---------------------+ | search_memory() | result| 使用返回的记忆片段 | | <------------------ | | 生成最终响应 | +---------------------+ | (SSE) | +-------------------+ | GitHub分析子代理 | | | | (分析仓库README) | | | | | | | | 分析项目 -> 总结要点 | | | | | | | | add_memories(摘要) ----> | | | | | | +---------------------+ +--------------------+ ``` **关键点:** OpenMemory 通过让**领域代理贡献结构化摘要**、利用 **GPT 自动生成语义标签**、提供**基于语义的自然语言查询接口**,并确保所有操作在**本地**完成,有效构建了一个强大的、支持复杂 LLM Agent 协作的上下文工程系统。存取操作(`add_memories`)负责**填充和标记**记忆库,提取操作(`search_memory`)负责**按需注入相关上下文**到需要它的代理中[^1] [^2] [^3]。
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