有时候，手机录制的视频在剪映专业版中导入时会提示：
导致画面异常偏红。
解决方法：
选中视频，切换到“调节”，在“HSL”选项卡中，调节红色的色相到合适的位置
虽然不完美，但这样基本能还原到原来的色彩。
目前发现的缺点是人物嘴唇颜色会变得过淡，可以在“画面”-“美颜美体”-“美妆”中使用口红来弥补。
因需要将服务商账户改为月结账户，在抖店“电子面单”页面无法修改已申请的服务商，只能取消合作，再重新开通，这会导致易打单无法打印面单，提示“请设置抖音电子面单地址”。
解决方法是进入易打单，在“批量打印”页面点击“设置模板”，抖店电子面单项刷新并重新勾选，保存。
有一个项目，在 VS2022 中正常打开，在 VS2019 中无法加载项目，项目目标框架是 .NET Standard 2.0。报错内容：
error: 无法打开项目文件。 .NET SDK 的版本 7.0.306 至少需要 MSBuild 的 17.4.0 版本。当前可用的 MSBuild 版本为 16.11.2.50704。请将在 global.json 中指定的 .NET SDK 更改为需要当前可用的 MSBuild 版本的旧版本。
解决方法：
运行 Visual Studio Installer，选择 Visual Studio 2019 进行修改，切换到“单个组件”，勾选“.NET SDK (out of support)”，会联动勾选“.NET 5.0 Runtime (Out of support)”与“.NET Core 3.1 Runtime (Out of support)”。
尝试设置 Windows 系统设置：
设置→系统→系统信息→高级系统设置→性能下面点设置→调整为最佳外观
然并卵。
安装编解码器亲测有效！
推荐 K-Lite，下载地址：
K-Lite Codec Pack Basic (codecguide.com)
下载后按默认设置安装即可。
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
ChatGPT：
当你从 <textarea> 中获取到的数据中包含换行符时，如果直接在 Vue 模板中使用插值表达式 {{}} 显示，是无法保持换行的。因为在 HTML 中，多个连续的空格和换行符都会被视为一个空格，因此如果直接将 \n 显示在模板中，会被渲染成一个空格。
解决这个问题的方法之一是使用 CSS 样式来控制换行的显示。可以为显示数据的元素添加 white-space: pre-wrap; 样式，该样式可以保留换行符并自动换行。
例如，假设你的数据保存在 text 变量中，可以这样在模板中使用：
<pre style="white-space: pre-wrap;">{{ text }}</pre>在上面的例子中，使用 <pre> 元素来包裹要显示的数据，并添加 white-space: pre-wrap; 样式，这样数据中的换行符就能被保留并自动换行了。
另外，如果你在 Vue 组件中使用了 v-html 指令来显示数据，也可以在数据中使用 <br> 标签来手动添加换行符，然后使用 v-html 来渲染数据。但是，这种方法需要注意 XSS 攻击的问题，因为 v-html 可以渲染任意的 HTML 标签和内容，如果数据中包含恶意代码，很容易被攻击者利用。
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。