本文将详细介绍 stable diffusion webui 的下载、安装及问题解决。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词(英语)指导下产生图生图的翻译。它是一种潜在扩散模型,由慕尼黑大学的 CompVis 研究团体开发的各种生成性人工神经网络。它是由初创公司 StabilityAI,CompVis 与 Runway 合作开发的,并得到 EleutherAI 和 LAION 的支持。
其它问题请参考:
运行使用时问题《Windows 使用 Stable Diffusion 时遇到的各种问题整理》;
模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》;
提示词生图咒语《Stable Diffusion 提示词词缀使用指南(Prompt)》;
不同类的模型Models说明《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models》;
绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节(需 ControlNet 扩展)》;
各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》;
一、环境准备
(一)硬件方面:
1. 显存
4G 起步,4G 显存支持生成 512*512 大小图片,超过这个大小将卡爆失败。
2. 硬盘
10G 起步,模型基本都在 5G 以上,有个 30G 硬盘不为过吧?现在硬盘容量应该不是个问题。
(二)软件方面:
1. Git
https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可,对版本没有要求。
2. Python
https://www.python.org/downloads/
截止发稿(2023.3.6)时,最高版本只能用 3.10.*,用 3.11.* 会出问题。
3. Nvidia CUDA
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe
版本 11.7.1,搭配 Nvidia 驱动 516.94,可使用最新版。
4. stable-diffusion-webui
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
核心部件当然用最新版本~~但注意上面三个的版本的兼容性。
5. 中文语言包
https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
下载 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 文件
6. 扩展(可选)
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
下载整个 sd-webui-controlnet 压缩包
https://huggingface.co/Hetaneko/Controlnet-models/tree/main/controlnet_safetensors
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main
试用时先下载第一个链接中的 control_openpose.safetensors 或 第二个链接中的 control_sd15_openpose.pth 文件
7. 模型
https://huggingface.co/models
https://civitai.com
可以网上去找推荐的一些模型,一般后缀名为 ckpt、pt、pth、safetensors ,有时也会附带 VAE(.vae.pt)或配置文件(.yaml)。
| 类型 | 文件格式 | 存放目录 | 备注 |
|---|---|---|---|
| check point | .ckpt,.safetensors | \models\Stable-diffusion | 文件较大 |
| vae | 名字带有 vae 的 | \models\vae | 细节更好地恢复,特别是眼睛和文字 |
| Textual Inversion | *.pt | \embeddings | 一般文件很小,额外的 tag |
| Lora | *.pt | \models\Lora | 调整模型,理解为风格化也可以 |
| Hypernetworks | .pt,.ckpt,*.safetensors | \models\hypernetworks | 和 lora 工作方式相似,算法不同 |
这里可以学习一下模型的基本概念《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models,再也不用担心该用什么了》
二、安装流程
1. 安装 Git
就正常安装,无问题。
2. 安装 Python
建议安装在非 program files、非 C 盘目录,以防出现目录权限问题。
注意安装时勾选 Add Python to PATH,这样可以在安装时自动加入 windows 环境变量 PATH 所需的 Python 路径。
3. 安装 Nvidia CUDA
正常安装,无问题。
4. 安装 stable-diffusion-webui
国内需要用到代理和镜像,请按照下面的步骤操作:
a) 编辑根目录下 launch.py 文件
将 https://github.com 替换为 https://ghproxy.com/https://github.com,即使用 Ghproxy 代理,加速国内 Git。
如图将代码中所有类似地址都改掉(注意:不仅仅是图中所展示的这些)。

b) 执行根目录下 webui.bat 文件
根目录下将生成 tmp 和 venv 目录。
c) 编辑 venv 目录下 pyvenv.cfg 文件
将 include-system-site-packages = false 改为 include-system-site-packages = true。
d) 配置 python 库管理器 pip
方便起见,在 \venv\Scripts 下打开 cmd 后执行如下命令:
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 镜像
pip freeze > requirements_versions.txt # 创建文件
pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前,请检查你的剩余磁盘空间
pip install xformer # 如果不执行此条命令,启动 Stable Diffusion 时可能会出现错误。xformer 还可以在后续使用中降低显卡占用。xformer 会安装到 \venv\Lib\site-packages 中,安装失败可以用 pip install -U xformers 命试试。
e) 安装语言包
将文件 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 放到目录 \localizations 目录中。
运行 webui 后进行配置,操作方法见下。
f) 安装扩展(可选)
将 sd-webui-controlnet 解压缩到 \extensions 目录中。
将 control_sd15_openpose.pth 文件复制到 /extensions/sd-webui-controlnet/models 目录中。
不同的扩展可能还需要安装对应的系统,比如 controlnet 要正常使用则还需要安装 ffmpeg 等。
g) 安装模型
下载的各种模型放在 \models\Stable-diffusion 目录中即可。
h) 再次执行根目录下 webui.bat 文件
用浏览器打开 webui.bat 所提供的网址即可运行。

其中提供了网址:http://127.0.0.1:7860。
打开该网址后在 Settings -> User interface -> Localization (requires restart) 设置语言,在菜单中选择 chinese-all-0220(前提是已经在目录中放入了对应语言包,见上),点击 Apply Settings 确定,并且点击 Reload UI 重启界面后即可。

好了,现在可以开始使用了~~
三、问题及注意点
1. python 版本错误
错误:
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu117
ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.1+cu117
这是由于 python 版本不对导致的(上面提过了,截止发稿时不能追求新版本),要用 python 3.10.* 版本。
解决来源:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/7166

2. pip版本错误
警告:
[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: D:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
提示中已经给出了解决方案:
在 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd,执行
python.exe -m pip install --upgrade pip
3. 安装或执行停滞
如果在执行 webui.bat 进行包下载安装时或者生成图片时会卡很久都没反应,那么这时可以复制包名,进入 python 安装目录或 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd,执行
pip install 包名也可以通过任务管理查看网络状态,如果网络在玩命下载,那么就等着吧~~

4. xFormers 安装不上
很多同学都反应 xformers 无法安装,可以用以下的方法试试:
检查 Dreambooth 要求的 Python 版本:
如果您的 Python 版本低于 3.6,请安装最新的 Python 版本,并重复尝试安装 xformers。
# 据此可以在终端中运行以下命令,以检查您的 Python 版本:
python --version安装依赖项:xformers 有许多依赖项,如果这些依赖项没有正确安装可能会导致升级失败。您可以尝试安装以下依赖项:
pip install numpy scipy torch torchaudio transformers清除 pip 缓存并重新安装:
# 清除 xformers 缓存:运行以下命令清除 xformers 缓存。
pip uninstall -y xformers
pip cache purge
# 更新 pip:确保您正在使用最新版本的 pip,可以运行以下命令更新 pip。
pip install --upgrade pip
# 安装 xformers:在清除了缓存并更新了 pip 之后,重新安装 xformers。
pip install xformers手动安装 xformers 指定版本
如果上述步骤仍然无法解决问题,可尝试手动安装 Dreambooth 所需的 xformers 版本。在 Dreambooth 的文档中,可以找到 xformers 的版本要求。
pip install xformers==0.0.17.dev465使用 conda 环境
如果您使用的是 conda 环境,请尝试在 conda 环境中安装 xformers。
# 创建 conda 环境
conda create --name myenv
# 激活 conda 环境并安装 xformers
conda activate myenv
pip install xformers网络问题
如果已经配置好了代理,就不要考虑这个了。
检查网络连接:请确保您的计算机与互联网连接,并且网络连接没有被防火墙或代理服务器阻止:
# 检查网络连接是否正常
ping google.com非必要
你确定需要使用 xformers 么?如果不需要,可以在webui-user.bat中把--xformers去掉试试。其它
如果上述方法还是无法解决问题,请尝试在 OpenAI 的论坛或者 Dreambooth 的 GitHub 页面上寻求更多帮助。-_-!
5. 其他安装问题
删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。
6. 硬件问题
一般显卡不达标,就会爆卡,解决办法就是编辑根目录下 webui-user.bat 文件,试一下修改参数 COMMANDLINE_ARGS 即可。
以下几个设置逐一测试看看哪个适合自己。
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram本机显存 4G,使用最后一个配置方法,可以烧出 2048*1080 的图,前两种方法反而会在最后爆卡。
最后,预祝各位成功~~

dog drink~~ where is dog?

参考:
【AI 繪畫】Stable-Diffusion 通過骨架分析插件 ControlNet 來製作超有意境的圖片
Stable Diffusion 2.1 + WebUI 的安装与使用(极详细)
低配显卡想玩 Stable Diffusion?修改一个配置就行
整合包
经常有人碰到这样一种情况,我的 918+ 有 4 个硬盘呢,怎么空间很快就没了,最重要的是,自己查看统计了所有文件占用情况,和实际的占用空间不符。这个首先可以肯定的就是空间必然是文件占用了。但是呢,有些文件是不能从 File Station 里面直接看到的,所以很多用户就搞不懂了,有时候文件删除了,空间也不见增加。今天,就来教大家一个大招,让这些不能直接看到的文件无处遁形。
一、SSH 登陆群晖
这里我们要用到一个叫 putty 的软件
putty下载链接:点此下载
在开始之前,我们要开启群晖的 SSH 或是 telnet 服务功能(控制台 - 终端机和 SNMP - 勾选启动 SSH 功能)。

打开 putty,在主机名称输入群晖的局域网 IP 地址,然后点击下面的【打开】。

会弹出一个黑色的窗口。登入账号输入管理员:admin,按回车,然后输入 admin 的密码,要注意的是,输入密码的时候,光标是不会动的,你尽管输就行。有些用户看到代码就头疼,其实我们用到的都是些非常简单基础的命令代码,你只要照着这个步骤一步一步去做,肯定能成功,成功把空间腾出来后,你会很有成就感,哈哈!

切换到 root 权限,输入 sudo -i,按回车,然后也是输入 admin 的密码。

MAC 电脑用终端也可以登录 :
打开终端
输入命令:ssh -p 999 admin@192.168.1.9
上面 999 为自定义端口号,admin 为自己的用户名
二、查询文件
到这里我们就登陆到群晖里面了,在这里可以执行命令。
输入 cd /volume1 命令后按回车,意思是进入存储空间 1(若您的储存空间为 2,则改成 volume2,依此类推)。
输入 du -ah --max-depth=1,可以查看当前目录文件大小,这个过程可能会需要数分钟到数小时不等,依您的文件数及空间大小而定。实测 8TB 机械硬盘耗时两个多小时。

三、删除文件
像上面图片中的 @download 就是 Download Station 的缓存文件,有时候操作不当,会造成缓存不能自动删除,这个时候就需要使用代码的方法来删除缓存,才能释放存储空间了。
比如要删除 Download Station 的缓存文件夹,就是上图的 @download 文件夹,可以使用下面这个命令:rm -rf /volume1/@download

这个命令要慎用,一旦删除就不能恢复了!
四、还有哪些文件占用存储空间而不能直接查询
除了 Download Station的缓存文件之外,还有 File Station 里面删除了文件,但启用了回收站,文件实际上还没彻底删除,也会造成删除文件,空间没有增加的情况。这个时候清空一下回收站即可。
清除某个文件夹回收站:

也可以直接一次性清空所有文件夹的回收站:

还有 Drive 的版本控制和 Drive本身自带的回收站;

@synologydrive/@sync/repo 是 Synology Drive Client 的缓存目录,我删除这个目录就释放了 5TB 的空间。
除此之外,还有 Cloud Station 保留的版本,Snapshot Replication 套件生成的快照文件等。
如果发现 /volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 这个目录占用空间过大,请参考这篇文章。
在代码
app.Run();处报错:
System.IO.IOException:“Failed to bind to address http://localhost:5182.”
SocketException: 以一种访问权限不允许的方式做了一个访问套接字的尝试。
原因是端口被占用,解决方法:
方法一、重启电脑可能解决该问题。
方法二、使用命令 netstat -ano 找到占用该端口的进程,关闭即可。
方法三、修改运行端口。展开解决方案资源管理器中项目根目录下的“Properties”目录,打开“launchSettings.json”,找到对应你运行方式的配置,修改相应 Url 中的端口。
新版本 SDK 已解决这个问题

升级到 .NET 7 后,Senparc.Weixin 6.15.7 正常,6.15.8.1-6.15.8.3 无法正常启动,行
builder.Services.AddSenparcWeixinServices(builder.Configuration);报错:
System.NullReferenceException:“Object reference not set to an instance of an object.”临时解决方法,改为:
builder.Services.AddSenparcWeixinServices(builder.Configuration, delegate { });
无法完成向远程代理 URL 发送请求。基础连接已经关闭:发送时发生错误。
解决办法:
IIS中“管理服务”的SSL证书过期了,停止,选择新证书,应用,启动。
如果证书名称都相同(例如“alias”),可以先选中一个启动,在 VS Web 部署的设置中验证连接,弹出“证书错误”,点击“查看详细信息”,检查“颁发给”中的域名是否正确,正确的话安装证书。

| LigerShark.WebOptimizer.Core | BuildBundlerMinifier | |
| 特点 | 在运行时捆绑和缩小 CSS 和 JavaScript 文件 具有完整的服务器端和客户端缓存,以确保高性能 可禁用缩小 支持使用通配模式 标记帮助程序与缓存破坏 支持内联 支持 SCSS | 将 CSS、JavaScript 或 HTML 文件捆绑到单个输出文件中 保存源文件会自动触发重新捆绑 支持通配模式 支持 CI 方案的 MSBuild 支持 缩小单个或捆绑的 CSS、JavaScript 和 HTML 文件 每种语言的缩小选项是可定制的 打开生成的文件时显示水印 任务运行程序资源管理器集成 命令行支持 快捷更新解决方案中所有捆绑包 禁止生成输出文件 转换为 Gulp |
| 注入(Program.cs) | services.AddWebOptimizer(); app.UseWebOptimizer(); | |
| 指定捆绑的项目 | 在运行时自动缩小 css 和 js,也可以在 AddWebOptimizer 中自定义。默认情况下,生成的文件不会保存到磁盘,而是保存在缓存中。 | 手动编辑 bundleconfig.json 文件来指定需要合并和缩小的文件 |
| 功能配置 | | 在 bundleconfig.json 捆绑时设置 |
| 热重载(在开发模式中保存文件自动更新浏览器效果) | VS 安装扩展,方法:菜单 - 扩展 - 管理扩展 - 联机 搜索“Bundler & Minifier” | |
| 其它资料 | ASP.NET 官方文档 |
官方并没有“蓝牙钥匙”一说,平时讨论的蔚来蓝牙钥匙一般指:
1、智能钥匙(即物理钥匙)
2、蔚来 App 中的“蓝牙解锁启动”功能
本文指后者。
如果未开启“蓝牙解锁启动”,那么在 App 中解锁车门时,必须勾选“同时启动车辆”,否则是无法挂档的。
开启后,手机在车内即可将车开走。
所以在开启的情况下使用 App 解锁时,勾与不勾“同时启动车辆”效果是一样的。
ET7 开启蓝牙解锁启动后,手机靠近车辆会自动解锁(门把手需要按一下才能展开),EC6 必须打开 App 解锁车门。
那是不是说,如果手机丢了,ET7 也丢了?

App 5.3.6 | Aspen 3.1.2 | 2022年5月
第一步:下载安装 OBS Studio 插件:Advanced Scene Switcher
第二步:在 OBS 中预先添加两个可供直播的场景
第三步:在 OBS 菜单中打开:工具 - 高级场景切换器
切换器的功能十分强大,这里实现一种简单的随机场景切换。
切换到“随机场景列表”选项卡,点左下角“+”按钮添加现有场景,并设置转场特效和保留时间(单位“秒”)

切换到“通用”选项卡,点击“启动”

现在可以在主窗口中看到场景切换效果了。
如果设置特殊的转场特效,在主窗口的“转场特效”中添加后,可以“高级场景切换器”中选用。

前提:
监控摄像头有推流功能
抖音有直播权限(粉丝数超过 1000)
一个已备案的域名

名词解释:
推流地址:由阿里云生成的接收摄像头视频流推送的地址。
播流地址:由阿里云生成可用于终端播放的视频流地址。
各环节功能解释:
摄像头:负责采集视频信息,并推送到阿里云。
阿里云视频直播服务:接收视频推流并分发到用户端(收费)。
OBS 软件:负责将视频流转化为可供直播伴侣调用的视频源。
直播伴侣:将视频源分发到短视频终端用户。
第一步:配置阿里云视频直播服务
1.1 在阿里云控制台中开通视频直播,在域名管理中添加域名。

这里需要添加两个域名,一个是推流域名,一个是播流域名。顾名思义,“推流”指从摄像头将流推送到阿里云,“播流”是用户播放视频流。
以添加域名推流域名“rtmp.xoyozo.net”和播流域名“live.xoyozo.net”为例:

然后按列表中的 CNAME 地址对域名作解析即可。
解析生效后,点击任意一个域名进行配置,将推流域名和播流域名相互绑定。成功后,可以在推流域名中的播流信息中看到播流域名,在播流域名的推流信息中也能看到推流域名。
1.2 生成推流地址/播流地址
在工具箱中点击地址生成器。

选择推流域名和播流域名,AppName 和 StreamName 任意填写,生成成功后获取以下地址:

注:鉴权串是按照鉴权规则生成的串,默认有效期 30 分钟,超出时间即中断推流。可以在域名管理中修改该值,或直接关闭 URL 鉴权。
第二步:在摄像机控制面板中配置推流域名
该步骤因摄像机的品牌和型号不同而有所差异。本文以 IP CAMERA 为例。
首先使用 IP 搜索工具在局域网上搜索摄像机,找到摄像机的 IP 地址。

在浏览器上打开,输入用户名和密码进入管理面板。

在“参数设置”-“网络设置”- RTMP Publish 中,将推流地址填入到“预定网址”中,点击“应用”。

刷新后查看“直播状态”和“直播网址”是否已生效。
若配置成功,可将播流地址在视频播放器中打开观看,或直接在 iPhone 或安卓手机中打开播流地址。
第三步:使用 OBS Studio 将直播流信号转换为虚拟摄像头信号
因抖音直播伴侣无法使用播流地址作为视频源进行直播输出,故使用 OBS 将播流信号转化为虚拟的本机摄像头信号源供直播伴侣调用。
下载安装 OBS Studio,添加一个“场景”:

然后添加一个“媒体源”:

去掉“本地文件”前面的勾,将播流地址填到“输入”框中:

确定后即可预览到直播内容:

拖动视频区域可调整输出范围。
点击“启动虚拟摄像机”。
提示:OBS 创建的虚拟摄像机默认会从物理麦克风和桌面系统音频拾音,请按需在“混音器”中配置。
第四步:OBS 使用 VLC 视频源(此步可略过)
若 OBS 直接添加媒体源不稳定,可以使用 VLC 视频源。
下载安装 VLC 播放器。
在 OBS Studio 中添加来源,选择“VLC 视频源”:

点击“播放列表”右侧的“+”,选择“添加路径 /URL”:

填写播流地址并确定。
第五步:配置抖音直播伴侣使用 OBS 的虚拟摄像机信号源
下载安装抖音直播伴侣,在任意场景中添加素材,选择“摄像头”:

摄像头选择“OBS Virtual Camera”:

点击“开始直播”:





