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）。

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

核心文件路径：/theme/html/demo*/src/js/components/core.datatable.js

所有参数的默认值见该文件 3369 行起。

data：

data.source：

query: {
}

{
    'x-my-custom-header': 'some value',
    'x-test-header': 'the value'
}

function (raw) {
    console.log(raw)
    // sample data mapping
    var dataSet = raw;
    if (typeof raw.data !== 'undefined') {
        dataSet = raw.data;
    }
    return dataSet;
}

layout：

{
	overlayColor: '#000000',
	opacity: 0,
	type: 'loader',
	state: 'primary',
	message: true,
}

{
	sort: {
	    asc: 'flaticon2-arrow-up', 
	    desc: 'flaticon2-arrow-down'
	},
	pagination: {
		next: 'flaticon2-next',
		prev: 'flaticon2-back',
		first: 'flaticon2-fast-back',
		last: 'flaticon2-fast-next',
		more: 'flaticon-more-1',
	},
	rowDetail: {
	    expand: 'fa fa-caret-down', 
	    collapse: 'fa fa-caret-right'
	},
}

{
	// 按回车键确认
	onEnter: false,
	// 文本内容
	input: null,
	// 搜索延时
	delay: 400,
	// 键名
	key: null
}

layout.columns：

其它：

translate: {
    records: {
        processing: '加载中...',
        noRecords: '没有找到相关内容',
    },
    toolbar: {
        pagination: {
            items: {
                default: {
                    first: '首页',
                    prev: '前一页',
                    next: '后一页',
                    last: '末页',
                    more: '更多',
                    input: '请输入跳转页码',
                    select: '设置每页显示项数',
                },
                info: '当前第 {{start}} - {{end}} 项 共 {{total}} 项',
            },
        },
    },
},

暂时没有找到对字符串内容进行自动 HTML 编码的属性，这可能带来 XSS 攻击风险，在 remote 方式中必须在服务端预先 HtmlEncode。即使在 layout.columns.template 中进行处理也是无济于事，恶意代码会在 ajax 加载完成后立即执行。

方法和事件：待完善。

更多信息请查询官方文档：https://keenthemes.com/keen/?page=docs&section=html-components-datatable

Orbi 型号命名规则：

套装：RBK

主体：RBR

分身：RBS、RBW 等

套装对比：

分体价格：

• 本体 RBR20：599
  

• 本体 RBR40：999

• 本体 RBR50：999 活动
  

• 分身 RBS20：699

• 分身 RBW30 插墙：999

• 分身 RBS40：1099
  

• 分身 RBS50：1449
  

• 分身 RBS50Y 室外：未知
  

价格采自2019年8月

主体/分身 匹配：

• 分身 RBS20 可作为 RBR20, RBR40 or RBR50 的卫星

• 分身 RBW30 可作为 RBR40 or RBR50 的卫星

• 分身 RBS40 可作为 RBR40 or RBR50 的卫星

• 分身 RBS50 可作为 RBR50 的卫星

• 分身 RBS50Y 可作为 RBR50 or RBR40 or SRR60 的卫星
  

• RBK13 = 1个 RBR10 + 2个 RBS10

• RBK20 = 1个 RBR20 + 1个 RBS20

• RBK23 = 1个 RBR20 + 2个 RBS20

• RBK30 = 1个 RBR40 + 1个 RBW30
  

• RBK33 = 1个 RBR40 + 2个 RBW30

• RBK40 = 1个 RBR40 + 1个 RBS40

• RBK43 = 1个 RBR40 + 2个 RBS20
  

• RBK44 = 1个 RBR40 + 3个 RBS20

• RBK50 = 1个 RBR50 + 1个 RBS50
  

• RBK53 = 1个 RBR50 + 2个 RBS50

扩展阅读：Mesh 路由器有线回程布线方案

原标题：关于 PHP 获取 IP 地址的几种方法

PHP 获取客户端的 IP 地址有 4 种方式：

1. REMOTE_ADDR：浏览当前页面的用户计算机的 IP 地址

2. HTTP_X_FORWARDED_FOR：记录代理信息，会把每一层代理都记录

3. HTTP_CLIENT_IP：客户端的 IP
   

4. X-Real-IP：没有标准，由上一跳决定

REMOTE_ADDR 一般是不能伪造的，因为是通过服务器与客户端握手协议来获取的。而 HTTP_X_FORWARDED_FOR 和 HTTP_CLIENT_IP 是在 header 信息里面，所以客户端是可以进行很轻松的伪造。下面是对这三种方式详解：

https://www.v2ex.com/t/230367

https://www.test404.com/post-1448.html

https://www.cnblogs.com/mypath/articles/5239687.html

一、关于 REMOTE_ADDR
这个变量获取到的是“直接来源”的 IP 地址，所谓“直接来源”指的是直接请求该地址的客户端 IP 。这个 IP 在单服务器的情况下，很准确的是客户端 IP ，无法伪造。当然并不是所有的程序都一定是单服务器，比如在采用负载均衡的情况（比如采用 haproxy 或者 nginx 进行负载均衡），这个 IP 就是转发机器的 IP ，因为过程是客户端 -> 负载均衡 -> 服务端。是由负载均衡直接访问的服务端而不是客户端。

二、关于 HTTP_X_FORWARDED_FOR 和 HTTP_CLIENT_IP
基于“一”，在负载均衡的情况下直接使用 REMOTE_ADDR 是无法获取客户端 IP 的，这就是一个问题，必须解决。于是就衍生出了负载均衡端将客户端 IP 加入到 HEAD 中发送给服务端，让服务端可以获取到客户端的真实 IP 。当然也就产生了各位所说的伪造，毕竟 HEAD 除了协议里固定的那几个数据，其他数据都是可自定义的。

三、为何网上找到获取客户端 IP 的代码都要依次获取 HTTP_CLIENT_IP 、 HTTP_X_FORWARDED_FOR 和 REMOTE_ADDR
基于“一”和“二”以及对程序通用性的考虑，所以才这样做。 假设你在程序里直接写死了 REMOTE_ADDR ，有一天你们的程序需要做负载均衡了，那么你有得改了。当然如果你想这么做也行，看个人爱好和应用场景。也可以封装一个只有 REMOTE_ADDR 的方法，等到需要的时候改这一个方法就行了。

X_FORWARDED_FOR 与 X-Real-IP 的区别：

X_FORWARDED_FOR：记录了所有链路里的代理 IP 值，比如下面所说的，经过了 3 次代理，分别是 1.1.1.1, 2.2.2.2, 3.3.3.3，其中 1.1.1.1 是客户端 IP，2.2.2.2 是代理服务器，接下来同理。

X-Real-IP：是只会记录前一次代理的 IP 地址。

一般来说，X-Forwarded-For是用于记录代理信息的，每经过一级代理(匿名代理除外)，代理服务器都会把这次请求的来源IP追加在X-Forwarded-For中

来自4.4.4.4的一个请求，header 包含这样一行

X-Forwarded-For: 1.1.1.1, 2.2.2.2, 3.3.3.3

代表请求由1.1.1.1发出，经过三层代理，第一层是2.2.2.2，第二层是3.3.3.3，而本次请求的来源IP4.4.4.4是第三层代理

而X-Real-IP，没有相关标准，上面的例子，如果配置了X-Read-IP，可能会有两种情况

// 最后一跳是正向代理，可能会保留真实客户端IP
X-Real-IP: 1.1.1.1
// 最后一跳是反向代理，比如Nginx，一般会是与之直接连接的客户端IP
X-Real-IP: 3.3.3.3

所以 ，如果只有一层代理，这两个头的值就是一样的。

那一般在后端取值（比如 node.js 通过 nginx 代理）是用哪个值呢？我看 sf 上看一般推荐是用 X-Forwarded-For，直接用 X-Real-IP 岂不是更方便点？

X-Forwarded-For 确实是一般的做法

1. 他在正向（如 squid）反向（如 nginx）代理中都是标准用法，而正向代理中是没有 x-real-ip 相关的标准的，也就是说，如果用户访问你的 nginx 反向代理之前，还经过了一层正向代理，你即使在 nginx 中配置了 x-real-ip，取到的也只是正向代理的 IP 而不是客户端真实 IP

2. 大部分 nginx 反向代理配置文章中都没有推荐加上 x-real-ip ，而只有 x-forwarded-for，因此更通用的做法自然是取 x-forwarded-for

3. 多级代理很少见，只有一级代理的情况下二者是等效的

4. 如果有多级代理，x-forwarded-for 效果是大于 x-real-ip 的，可以记录完整的代理链路

1、将以下代码保存为 Client.php

// php 脚本开始
$ch = curl_init();
$url = "http://localhost/ser.php";
$header = array('CLIENT-IP:208.165.188.175', 'X-FORWARDED-FOR:208.165.188.175');
// 声明伪造 head 请求头
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $header);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER,true);
$page_content = curl_exec($ch); curl_close($ch);
echo $page_content;

2、将以下代码保存为 ser.php

// php 脚本开始
echo getenv('HTTP_CLIENT_IP');
echo getenv('HTTP_X_FORWARDED_FOR');
echo getenv('REMOTE_ADDR');

测试结果为

208.165.188.175
208.165.188.175
127.0.0.1

上面结果可看出，http_client_ip、http_x_forwarded_for 都被伪造了，而 remote_addr 还是127.0.0.1 就是客户端 IP

总结：

如果我们没用到负载均衡（CDN）的话直接用 REMOTE_ADDR 获取 IP。

如果使用了一级 CDN 的话，CDN 会把 REMOTE_ADDR 转发成 X-Real-IP，我们服务器可以获取 X-Real-IP 来获取 IP 值。如果是多级 CDN 的话需要我们来做 nginx 代理，详细：https://www.cnblogs.com/princessd8251/articles/6268943.html

就是第一台负载服务器获取 REMOTE_ADDR 转发成 X-Real-IP，之后的去继承前一台的 X-Real-IP 就可以了，这里记住必须是去继承，不然第二台会把第一台的 REMOTE_ADDR 转发成 X-Real-IP 导致错误。

在 discuz! 中的获取 IP 的方法：

private function _get_client_ip() {
    $ip = $_SERVER['REMOTE_ADDR'];
    if (isset($_SERVER['HTTP_CLIENT_IP']) && preg_match('/^([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}$/', $_SERVER['HTTP_CLIENT_IP'])) {
        $ip = $_SERVER['HTTP_CLIENT_IP'];
    } elseif(isset($_SERVER['HTTP_X_FORWARDED_FOR']) AND preg_match_all('#\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}#s', $_SERVER['HTTP_X_FORWARDED_FOR'], $matches)) {
        foreach ($matches[0] AS $xip) {
            if (!preg_match('#^(10|172\.16|192\.168)\.#', $xip)) {
                $ip = $xip;
                break;
            }
        }
    }
    return $ip;
}

这里 DZ 为了符合有些用户会用代理，所以才首先使用了两个容易伪造的方法，如果有需要可以自行修改。

检查目前硬盘状态：fdisk -l

关机并插入新硬盘

对新硬盘分区：fdisk /dev/sdb （假设新硬盘为sdb）
    m    显示命令菜单
    d    删除一个分区
    n    创建一个分区（e 扩展分区；p 主分区）
    t    改变分区ID
    q    不保存退出
    w    保存退出

对新硬盘格式化：mkfs.ext4 /dev/sdb1（这个数字是分区时指定的，fdisk -l 中可查）

创建挂载目录：mkdir /挂载点

挂载分区：mount /dev/sdb1 /挂载点
（卸载分区：umount /dev/sdb1）

开机自动挂载：
vi /etc/fstab

--------------------------------------------------------------------------------------------
相关命令：
df -hT        查看已挂载设备的用量及类型
fdisk -l    查看分区类型等
free -m        查看内存及 swap 用量
--------------------------------------------------------------------------------------------
若在两块硬盘的电脑上重新安装系统，则默认建立 LVM 卷组，如下：

设备                大小        挂载点/RAID/卷    类型            格式
LVM 卷组
    VolGroup        390540
        lv_root        51200        /        ext4            √
        lv_home        335452        /home        ext4            √
        lv_swap        3888                swap            √
硬盘驱动器
    sda
        sda1        500        /boot        ext4            √
        sda2        152126        VolGroup    physical volume (LVM)    √
    sdb
        sdb1        238417        VolGroup    physical volume (LVM)    √

总结：VolGroup 逻辑卷组的大小是 sda2 和 sdb1 大小之和。（因为 sda2 和 sdb1 的挂载点都是 VolGroup）
VolGroup 视为一个硬盘整体再分成 lv_root、lv_home、lv_swap 等分区。
交换分区也在逻辑卷内，其类型是 swap。
除了 swap 和 LVM 类型，其它分区基本是 ext4 类型了。
若在仅有一块硬盘的电脑上重新安装系统，也是按这种格局分区，
只是硬盘驱动器那只能看到一块硬盘，且 VolGroup 的大小就是那个类型为 LVM 的分区的大小。

http://npoi.codeplex.com/documentation

免费，开源，无需安装 Office，功能强大，兼容性好，使用方便，可以在 Visual Studio 的 NuGet 管理器中直接搜索安装。

导出 Excel 简单示例：

HSSFWorkbook book = new HSSFWorkbook();
ISheet sheet = book.CreateSheet("工作表1");

IRow r0 = sheet.CreateRow(0);
r0.CreateCell(0).SetCellValue("行1列1");
r0.CreateCell(1).SetCellValue("行1列2");

IRow r1 = sheet.CreateRow(1);
r1.CreateCell(0).SetCellValue("行2列1");
r1.CreateCell(2).SetCellValue("行2列3");

MemoryStream ms = new MemoryStream();
book.Write(ms);
Response.AddHeader("Content-Disposition", string.Format("attachment; filename={0}.xls", "文件名"));
Response.BinaryWrite(ms.ToArray());
Response.End();
book = null;
ms.Close();
ms.Dispose();

字体相关：

ICellStyle style = book.CreateCellStyle();
IFont font = book.CreateFont();
font.FontHeightInPoints = 20; // 字体大小
font.Color = HSSFColor.White.Index; // 字体颜色
style.SetFont(font);
style.FillForegroundColor = HSSFColor.Red.Index; // 背景色
style.FillPattern = FillPattern.SolidForeground;
cell.CellStyle = style;

合并单元格：

CellRangeAddress cra = new CellRangeAddress(r - 1, r - 1, c - 1, c);
sheet.AddMergedRegion(cra);

宽度自适应：

for (int i = 1; i < c; i++) {
  sheet.AutoSizeColumn(i);
}

函数：

cell.SetCellFormula("SUM(B2:B4)");

顺便提一句，ICellStyle 和 IFont 最好一种样式一个变量先定义好再用，不要在循环里疯狂地 Create，否则超出数量（512个）会导致样式失效。

其它参考：http://www.ez2o.com/Blog/Post/csharp-Excel-NPOI-Font-Style

使网页变灰色，只需要一句 css 代码：

html { filter: grayscale(1); }

在 I10 / IE11 上的兼容方案需要 grayscale.js，参考此文：http://www.cnblogs.com/wangmeijian/p/4324693.html

CSS 背景图片变灰：https://stackoverflow.com/questions/16340159/greyscale-background-css-images