一般地，应选择尺寸小于显存的大模型版本，且适当冗余。
譬如，显存 8GB，选择尺寸为 5.2GB 的 deepseek-r1:8b。
这样，整个大模型都能被完整地读取到显存中。
若选择 9.0GB 的 deepseek-r1:14b 则显存不足，Ollama 会自动调用系统内存和 CPU 来协同工作，导致推理速度显著下降。
显卡的算力影响生成的速度，模型的参数决定生成的质量。
另外经实测，在 /api/generate 接口的 format 参数中设置返回的 JSON 格式，会缩短生成时间，降低生成质量，可能的原因是强制格式限制了词汇选择空间。
在解决方案资源管理器中找到 Properties/AssemblyInfo.cs 文件。该文件存放程序集版本信息。
修改版本号格式
将以下代码片段中的 AssemblyVersion 改为使用星号通配符（建议保留主版本和次版本号）：
[assembly: AssemblyVersion("1.0.*")] // 自动生成构建号和修订号 // [assembly: AssemblyFileVersion("1.0.0.0")] // 注释或删除此行关闭确定性构建
用文本编辑器打开 .csproj 项目文件，在 <PropertyGroup> 标签内添加：
<Deterministic>false</Deterministic>此设置允许 MSBuild 生成动态版本号。
最终生成的版本号示例： 1.0.9238.28518
其中，Major 与 Minor 是固定的，Build 是2000年1月1日至今的天数，Revision 是今天的秒数 / 2 所得的值。（为了防止数值超过 65535）
程序中获取版本号：
var version = Assembly.GetExecutingAssembly().GetName().Version;从版本号获取发布时间：
DateTime versionTime = new DateTime(2000, 1, 1).AddDays(version.Build).AddSeconds(version.Revision * 2);查看 .NET Core / .NET 5+ 实现自动版本号的方法
本文仅针对自己遇到的情况进行整理，并不完善，仅供参考。
首先点击这个封禁页面上的“客服指引”，在“微信访问网站被限制的相关问题”页面上找到反馈邮箱 moment@tencent.com，按规定格式给这个邮箱反馈情况，可以咨询具体被封禁的原因和网址等方便处理。几分钟后就能收到回信（即使是周末）。这次被告知是被手机管家拦截，并提供了另一个申述通道：http://gj.qq.com/online_server/complain_url.html。提交网址申述后等待3个工作日。
实际等了1个小时就收到回复了（即使是周末）。
附：在线网址检测：https://urlsec.qq.com/check.html
| 引擎 | 连接方式 |
| mysqli | mysqli_connect("域名或IP:端口", "用户名", '密码', "数据库名") |
| Scaffold-DbContext | Scaffold-DbContext "server=域名或IP;port=端口;uid=用户名;pwd=密码;database=数据库名;" Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql -OutputDir 模型路径 -Force |
如果端口配置不正确，会报错：
Unable to connect to any of the specified MySQL hosts.
首先使用命令查看是否已安装所需要的模块
nginx -V若没有找到需要的模块，则需要编译安装。但是宝塔面板中安装的 nginx 如果像自行安装的 nginx 一样的方式去编译可能会出问题。宝塔面板有自己的添加模块方式。
在宝塔面板的软件商店找到 nginx，如果已安装则需要先卸载，卸载不会删除已有网站的配置文件（保险起见可以先备份一下），且安装时原有的模块不需要重新填写。
选择编译安装，添加自定义选装模块：
以添加“--with-http_auth_request_module”模块为例，名称按格式填写即可，模块参数填写--with-http_auth_request_module，如添加其它模块，按需填写前置脚本。添加完成后，启用它：
开始安装，等待完成。
登录微信公众平台，在“草稿箱”中依次点击“新的创作”，“写新图文”：
顶部选择“小程序”，在弹出窗中搜索小程序名称，以“浙里办”为例：
点击“获取更多页面路径”，并输入你的微信号
在手机上打开小程序，并打开你要复制路径的页面，点击右上角菜单，点击“复制页面路径”
得到一串类似下面格式的路径：
pages/zwfwBase/index.html?data=***一般用法：/宽度/高度
例：https://picsum.photos/400/300
方形图像：/边长
指定图像：/id/{image}
例：https://picsum.photos/id/237/400/300
基于种子获取相同的随机图像：/seed/{seed}
例：https://picsum.photos/seed/xoyozo/400/300
灰度：?grayscale
例：https://picsum.photos/400/300?grayscale
模糊：?blur
例：https://picsum.photos/400/300/?blur
指定模糊级别：?blur=[1,10]
例：https://picsum.photos/400/300/?blur=2
组合
例：https://picsum.photos/id/870/400/300?grayscale&blur=2
防止缓存
例：
<img src="https://picsum.photos/400/300?random=1">
<img src="https://picsum.photos/400/300?random=2">
指定图像格式：
这是由语法错误（或 VS 无法识别的语法）引起的
找到该行，发现是 vue 的 Attribute 绑定语法不能被识别的原因。
将简写语法
<div :class="" />改为 v-bind 指令
<div v-bind:class="" />这个问题在 .aspx 页面中发生。
anichart.js 是一款将数据转化为动态柱状图/线性图的 js/ts 工具，可导出视频。
github: https://github.com/Jannchie/anichart.js
中文使用指南：https://github.com/Jannchie/anichart.js/blob/main/README-CN.md
docs 目录中有更详细的使用方法（英文）。
在线演示：https://xoyozo.net/Demo/BarGraph
目前 release 版本 3.0.0。
这里有一点常用设置示例：https://codesandbox.io/s/anichart-2x-m3xbz?file=/main.js
设置画布尺寸
stage.canvas.width = 1000;
stage.canvas.height = 500;重设尺寸不会重新计算内部元素的大小和位置，因此对响应式布局不太友好。
配置柱状图
示例：
const barChart = new ani.BarChart({
dy: 2, // 文字下沉
imageField: 'logo', // 图标字段名
itemCount: 16, // 最多显示条数
dateFormat: '%Y年%-m月', // 日期格式
barGap: 10, // 柱条间距
barInfoFormat: () => '', // 隐藏柱条上的文字
});
stage.addChild(barChart);循环播放
setInterval(function () {
if (!stage.playing) {
stage.sec = 0;
stage.play();
}
}, 1000);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》；
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一、环境准备
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（一）硬件方面：
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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。
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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。
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（二）软件方面：
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1. Git
https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可，对版本没有要求。
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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。
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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。
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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。
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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
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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
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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》
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二、安装流程
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1. 安装 Git
就正常安装，无问题。
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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。
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3. 安装 Nvidia CUDA
正常安装，无问题。
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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~~
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三、问题及注意点
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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
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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~~
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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。-_-!
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5. 其他安装问题
删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。
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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