【AI画图】Stable Diffusion WebUI

news2024/12/23 13:34:20

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。
img

  • 推荐:kuan 的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老
  • 导航
    • 檀越剑指大厂系列:全面总结 java 核心技术点,如集合,jvm,并发编程 redis,kafka,Spring,微服务,Netty 等
    • 常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如 IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox 等
    • 数据库系列:详细总结了常用数据库 mysql 技术点,以及工作中遇到的 mysql 问题等
    • 懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手不香吗?能用一个命令完成绝不用两个操作
    • 数据结构与算法系列:总结数据结构和算法,不同类型针对性训练,提升编程思维,剑指大厂

非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨

博客目录

    • 一.介绍
      • 1.什么是开源画图
      • 2.github
      • 3.mac 上安装
    • 二.使用
      • 1.启动
      • 2.模型下载
      • 3.教程
    • 三.模型下载
      • 1.进入模型下载页面
      • 2.选择类型
      • 3.排序方式
      • 4.下载
      • 5.位置
      • 6.使用说明
    • 四.UI 介绍
      • 1.区域划分
      • 2.模型区域
      • 3.功能区域
      • 4.参数区域
      • 5.出图区域
      • 6.中文插件
    • 五.text2img
      • 1.text2img
      • 2.参数说明
    • 六.中文插件
      • 1.github
      • 2.扩展列表安装
      • 3.网址安装
      • 4.zip 包安装
      • 5.如何使用
      • 6.效果图
    • 七.测试使用
      • 1.访问地址
      • 2.效果

一.介绍

1.什么是开源画图

Stable Diffusion Web UI 是一个基于 Stable Diffusion 的基础应用,利用 gradio 模块搭建出交互程序,可以在低代码 GUI 中立即访问 Stable Diffusion,让我们

  1. Stable Diffusion 是一个画像生成 AI,能够模拟和重建几乎任何可以以视觉形式想象的概念,而无需文本提示输入之外的任何指导
  2. Stable Diffusion Web UI 提供了多种功能,如 txt2img、img2img、inpaint 等,还包含了许多模型融合改进、图片质量修复等附加升级。
  3. 通过调节不同参数可以生成不同效果,用户可以根据自己的需要和喜好进行创作。
  4. 我们可以通过 Stable Diffusion Web UI 训练我们自己的模型,它提供了多种训练方式,通过掌握训练方法可以自己制作模型。

2.github

代码下载

stable-diffusion-webui

3.mac 上安装

安装教程

二.使用

1.启动

./webui.sh

2.模型下载

huggingface

civitai

3.教程

使用教程

三.模型下载

1.进入模型下载页面

模型

2.选择类型

选择文生图

image-20230925093246581

3.排序方式

  • Trending 趋势
  • Most Likes 最喜欢
  • Most Downloads 下载量最多
  • Recently Updated 最近更新

image-20230925093322004

4.下载

最好是下载.safetensors 结尾的文件

image-20230925093447659

5.位置

把下载的文件放入到/Users/qinyingjie/Documents/python-workspace/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录下

6.使用说明

  • 注意添加额外文件
  • 注意特殊的 prompt 提示词

image-20230925093647816

四.UI 介绍

1.区域划分

启动界面可以大致分为 4 个区域【模型】【功能】【参数】【出图】四个区域

image-20230925094456803

2.模型区域

模型区域:模型区域用于切换我们需要的模型,模型下载后放置相对路径为/modes/Stable-diffusion 目录里面,网上下载的 safetensors、ckpt、pt 模型文件请放置到上面的路径,模型区域的刷新箭头刷新后可以进行选择。

3.功能区域

功能区域:功能区域主要用于我们切换使用对应的功能和我们安装完对应的插件后重新加载 UI 界面后将添加对应插件的快捷入口在功能区域,功能区常见的功能描述如下

  • txt2img(文生图) — 标准的文字生成图像;
  • img2img (图生图)— 根据图像成文范本、结合文字生成图像;
  • Extras (更多)— 优化(清晰、扩展)图像;
  • PNG Info — 图像基本信息
  • Checkpoint Merger — 模型合并
  • Textual inversion — 训练模型对于某种图像风格
  • Settings — 默认参数修改

4.参数区域

参数区域:根据您选择的功能模块不同,可能需要调整的参数设置也不一样。例如,在文生图模块您可以指定要使用的迭代次数,掩膜概率和图像尺寸等参数配置

5.出图区域

出图区域:出图区域是我们看到 AI 绘图的最终结果,在这个区域我们可以看到绘图使用的相关参数等信息。

6.中文插件

中文插件

五.text2img

1.text2img

text2img 是文生图,在设置页面中,您可以输入文本,选择模型并配置其他参数。文本是必需的,它将成为图像生成的依据。您可以选择预定义的模型或上传自己的模型。您还可以选择一些其他参数,例如批处理大小,生成的图像尺寸等。

2.参数说明

  • 采样方法 (Sampler):这个参数允许您选择用于生成图像的采样方法。默认情况下,该参数设置为“Eulea”,但您也可以选择“DPM++”后面的新加入选项,这个会比默认的生成的图片细节内容更加丰富些。
  • 迭代步数(Sampling steps): 这个参数允许您指定图像生成的迭代次数。较多的迭代次数可能会导致更好的图像质量,但也需要更长的时间来完成生成,默认 50 起步。
  • 宽度&高度:这个参数允许您指定图片生成的高度和宽度。较大的高度宽度需要更多的显存计算资源,这里默认 512*512 即可,需要图片放大我们可以去更多(send to extras)模块用放大算法进行图片放大。
  • 生成批次(Batch count):此参数允许您用指定模型将为每个生成的图像运行的最大迭代次数。增加这个值多次生成图片但生成的时间也会更长(有多图需要建议减少图片生成的批次改为增加单次生成图片的数量参数即可)。
  • 每批数量(Batch size):此参数允许您指定一次可以生成的最大图像数量。如果您的系统资源有限,并且需要以较小的批量生成映像,那么这可能很有用。
  • 提示词相关性(CFG Scale):此参数可以变更图像与提示符的一致程度(增加这个值将导致图像更接近你的提示,但过高会让图像色彩过于饱和,数值越小 AI 绘图发挥的自我空间越大越有可能产生有创意的结果(默认为 7)。
  • 种子数(Seed): 此参数允许您指定一个随机种子,将用于初始化图像生成过程。相同的种子值每次都会产生相同的图像集,这对于再现性和一致性很有用。如果将种子值保留为-1,则每次运行文本-图像特性时将生成一个随机种子。
  • 优化面部(Restore faces):优绘制面部图像可勾选,头像是近角时勾选貌似容易过度拟合出现虚化,适合在远角时勾选该选项。
  • 可平铺(Tiling):用于生成一个可以平铺的图像。
  • Highres. fix:使用两个步骤的过程进行生成,以较小的分辨率创建图像,然后在不改变构图的情况下改进其中的细节,选择该部分会有两个新的参数Scale latent在潜空间中对图像进行缩放。另一种方法是从潜在的表象中产生完整的图像,将其升级,然后将其移回潜在的空间。Denoising strength 决定算法对图像内容的保留程度。在 0 处,什么都不会改变,而在 1 处,你会得到一个不相关的图像;

六.中文插件

1.github

中文插件 github

2.扩展列表安装

此扩展可以在 Extension 选项卡里面通过加载官方插件列表直接安装

  • 点击 Extension 选项卡,点击 Avaliable 子选项卡
  • 取消勾选 localization,再把其他勾上,然后点击 橙色按钮,如下图

image-20230925102718410

zh_CN Localization 这一项的右边点击 install,等待安装完成

image-20230925102735823

3.网址安装

  • 点击 Extension 选项卡,点击 Install from URL 子选项卡
  • 复制本 git 仓库网址:
https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN
  • 粘贴进 URL 栏,点击 Install,如图
  • 安装完成

image-20230925102834032

4.zip 包安装

image-20230925102915083

解压,并把文件夹放置在 webui 根目录下的 extensions 文件夹中,放好之后应该会如下图

image-20230925102930345

5.如何使用

  • 重启 webUI 以确保扩展已经加载了
  • Settings 选项卡,点击 页面右上角橙色 Reload UI 按钮 刷新扩展列表

image-20230925103517111

Extensions 选项卡,确定已勾选本扩展 ☑️;如未勾选,勾选后点击橙色按钮启用本扩展。

image-20230925103527437

选择简体中文语言包(zh_CN)

  • Settings 选项卡中,找到 User interface 子选项

然后去页面最顶部,找到 Localization (requires restart) 小项,找到在下拉选单中选中 zh_CN (如果没有就按一下 🔄 按钮),如图

image-20230925103554716

然后按一下 页面顶部左边的 橙色 Apply settings 按钮 保存设置,再按 右边的 橙色 Reload UI 按钮 重启 webUI

image-20230925103610672

6.效果图

image-20230925103626329

七.测试使用

1.访问地址

http://127.0.0.1:7860/

2.效果

image-20230925100632182

觉得有用的话点个赞 👍🏻 呗。
❤️❤️❤️本人水平有限,如有纰漏,欢迎各位大佬评论批评指正!😄😄😄

💘💘💘如果觉得这篇文对你有帮助的话,也请给个点赞、收藏下吧,非常感谢!👍 👍 👍

🔥🔥🔥Stay Hungry Stay Foolish 道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧!🌙🌙🌙

img

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1038947.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第三章(二)

南瓜书视频链接 以下是我的学习笔记 1、多元线性回归 首先跟着视频推了一遍,真的厉害,很清晰怎么来的 多元线性回归与一元线性回归同理利用最小二乘法求w和b。 这里我们讨论了如何使用线性模型进行回归学习,但若要做的是分类任务呢&#…

dhclient命令 – 动态获取或释放IP地址

参考链接:https://www.linuxcool.com/dhclient # dhclient命令 – 动态获取或释放IP地址 原文链接:https://www.linuxcool.com/dhclient

【计算机操作系统慕课版】第一章课后习题

课后习题目录: 一、简答题 1.在计算机系统上配置OS的目标是什么?作用表现在哪几个方面? 2.试说明OS与硬件、其他系统软件以及用户之间的关系。 3.试说明推动OS发展的主要动力是什么。 4.在OS中,何谓脱机I/O方式和联机I/O方式…

CVE-2023-42442:JumpServer堡垒机会话回放未授权访问漏洞复现

JumpServer堡垒机会话回放未授权访问漏洞(CVE-2023-42442) 0x01 前言 免责声明:请勿利用文章内的相关技术从事非法测试,由于传播、利用此文所提供的信息或者工具而造成的任何直接或者间接的后果及损失,均由使用者本人…

【系统架构】软件可靠性基础知识

导读:本文整理关于软件可靠性基础知识构建系统架构知识体系。完整和扎实的系统架构知识体系是作为架构设计的理论支撑,基于大量项目实践经验基础上,不断加深理论体系的理解,从而能够创造新解决系统相关问题。 目录 1、软件可靠性…

解决VSCODE 终端中显示中文乱码的问题

这里默认是UTF8 修改为GBK 选择通过编码保存 搜索GBK并选择即可 正常显示

【JVM】类加载子系统——自问自答

1、类加载的过程: java的类加载过程,是把字节码文件(.class file) 转换到JVM中运行时数据区内的过程。 类加载的过程由 类加载器子系统完成(Class Loader). 字节码文件可以像我们日常开发时在特定文件夹路径下的jar包里,也可以从网络中获取…

【RocketMQ】(七)事务实现原理

RocketMQ事务的使用场景 单体架构下的事务 在单体系统的开发过程中,假如某个场景下需要对数据库的多张表进行操作,为了保证数据的一致性,一般会使用事务,将所有的操作全部提交或者在出错的时候全部回滚。以创建订单为例&#xf…

6.5 图的遍历

前言: 主要内容: 这段文字描述的是图的遍历。图的遍历与树的遍历有些相似,都是从某个点开始,按照一定的规则遍历其他的点,但是图的遍历更加复杂,因为图中存在循环和回路,这意味着可能会多次访…

JavaWeb开发-09-MyBatis

官网:https://mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html 一.Mybatis入门 1.快速入门 2.JDBC介绍 3.数据库连接池 官方地址:https://github.com/alibaba/druid/tree/master/druid-spring-boot-starter 4.lombok 二.Mybatis基础增删改查 1.准备 2.删除 3.新增…

AT24C02芯片

AT24C02简介: AT24C01/02/04/08/16...是一个 1K/2K/4K/8K/16K 位串行 CMOS内部有9个字节; 该器件通过 I2C 总线接口进行 操作,它有一个专门的写保护功能; 基于51 他有这个芯片操作 时序: AT24C02软件编程: …

darknet yolov3 模型训练步骤整理

1. 把需要训练的图片拷贝到 D:\模型训练\darknet-master\build\darknet\x64\data\VOCdevkit\VOC2012\JPEGImage 2. 执行imageName.py 文件,重命名JPEGImage下的图片。 D:\模型训练\darknet-master\build\darknet\x64\data\VOCdevkit\VOC2012\imageName.py 3. 用…

Termius 8 for Mac(多协议服务器连接软件)

Termius是一款远程访问和管理工具,旨在帮助用户轻松地远程连接到各种服务器和设备。它适用于多种操作系统,包括Windows、macOS、Linux和移动设备。 该软件提供了一个直观的界面,使用户可以通过SSH、Telnet和Mosh等协议连接到远程设备。它还支…

微表情识别API + c++并发服务器系统

微表情识别API系统 该项目只开源前后端程序,模型不开源 地址:https://github.com/lin-lai/-API- 更新功能 4.1版本 改用epoll实现IO多路复用并发服务器去除标志位设定—正在考虑用协议实现 项目介绍 本项目用于检测并识别视频中人脸的微表情 目标任…

【插件】页面引导库driver.js:

文章目录 一、效果图:二、实现思路:三、实现代码:【1】Driver.js 的技术特性【2】安装依赖【3】代码实现【4】 配置相关参数 一、效果图: 二、实现思路: 【官网】https://driverjs.com/docs/installation 【npm】https://www.npmjs.com/package/driver.js 【案例】改造driver.j…

用Python在XML和Excel表格之间实现互转

XML是一种超文本标记语言和文件格式,具有可自定义标签,易于扩展,便于编辑,传输便捷等优点。XML已成为应用数据交换的常用方式。虽然XML格式易于传输和开发者操作,但对于普通用户来说,数据以xls或xlsx的形式…

二维穿墙雷达CW112 的 优势

TFN CW112加固型二维定位穿墙雷达是一款综合UWB雷达和生物医学工程技术研制而成的人体目标探测装备。该产品可穿透建筑墙体等障碍物,实时获取其后方人体目标位置及数量等信息,具有穿透性强、轻质便携、可双手操控等特点,广泛应用于反恐处突、…

vue+element项目创建步骤

一、创建vue项目步骤 要创建一个Vue Element UI的项目,你可以按照以下步骤进行操作: 1.确保你已经安装了Node.js和npm(Node.js的包管理器)。你可以在命令行中运行以下命令来检查它们是否已经安装: node -vnpm -v2.使…

视频超过1g怎么压缩?分享简单的视频压缩方法

随着科技的发展,视频已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。然而,有时候我们会遇到视频文件过大,无法顺利传输或存储的问题。那么,如何解决视频超过1g压缩的问题呢? #长假读书清单# 首先我们可以借助专业的压缩…