使用 Linq 语法调用数据库时，需要包含导航属性（外键表数据）会用到 Include 方法，但是如果引用的程序集搞错了，就不会有数据输出，应该：

using Microsoft.EntityFrameworkCore;

而不是

using System.Data.Entity;

• 在代码中添加“不跟踪”（No-Tracking）功能，以提高查询性能（避免实体状态跟踪）。

• 确保后续操作无需更新返回的实体（如没有 SaveChanges 操作）。

• 在条件（Where）、排序（OrderBy、OrderByDescending）、分页（Skip、Take）等之前添加 .AsNoTracking()，如：db.Table.AsNoTracking().Where(...).ToList()。

• 如果查询中包含导航属性，它们也会因主查询的不跟踪而保持不跟踪状态。

• AsNoTracking() 适用于查询简单无嵌套关系，若查询包含 Include/ThenInclude，建议用 AsNoTrackingWithIdentityResolution() 代替，后者更适合处理树形结构或循环引用数据。

• 添加（Add/AddRange）、修改、删除（Remove/RemoveRange）等有 SaveChanges 操作的场景不能加 .AsNoTracking()。

• 查询时是否需要加 .AsNoTracking() 参考下表：

数据查询操作体系

├── 限定符 (Any, All)    ✔️ 推荐

├── 聚合函数 (Count, Sum, Min, Max, Average)    ❌ 不需要（但在分页逻辑中 Count 与 ToList 使用共同条件筛选时建议加）

├── 集合操作 (Distinct, Union)    ⚠️ 推荐用于只读

├── 元素操作 (First, Single)    ⚠️ 推荐用于只读

└── 即时执行操作 (ToList, ToArray, ToDictionary)    ⚠️ 推荐用于只读

鉴权方式有许多，譬如可以用 lua 的 access_by_lua 来实现，这里用 nginx 自带的 auth_request，虽然功能简单，但效率更高。

第一步，确保 nginx 已编译安装 auth_request 模块，见此文。

第二步，打开需要鉴权的网站的 nginx 配置文件，添加以下代码块：

    #鉴权-START
    location / {
        auth_request /auth;
        error_page 403 = @error403;
        
        #PHP-INFO-START  PHP引用配置，可以注释或修改
        include enable-php-**.conf;
        #PHP-INFO-END
    }
    location = /auth {
        internal;
        proxy_pass https://鉴权地址;
        proxy_pass_request_body off;
        proxy_set_header Content-Length "";
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header User-Agent $http_user_agent;
        proxy_set_header X-Forwarded-Host $host;
        proxy_set_header X-Forwarded-Uri $request_uri;
        proxy_intercept_errors on;
        #proxy_read_timeout 1s; # 超时会报 500
    }
    location @error403 {
        #default_type text/plain;
        #return 403 'forbidden';
        return 302 https://一个显示403友好信息的页面.html;
    }
    #鉴权-END

一般放在所有的 location 之前。

这里自定义请求头 X-Forwarded-Host 与 X-Forwarded-Uri 用来传递 host 与 uri。API 应从 Header 中相应取值。

宝塔面板中是通过 include enable-php-**.conf; 的方式调用 PHP ，那么可以将此行移入上面的 location / 代码块中，因为此代码块能匹配所有的请求路径。

最后，若鉴权接口在私网中，将鉴权接口域名和私网 IP 添加到 hosts 文件中。

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

首先，禁止网站下所有 .php 等文件均不允许被访问到。

在 nginx 网站配置文件中，include enable-php-**.conf; 上方插入：

location ~ ^/.*\.(php|php5|py|sh|bash|out)$ { deny all; }

其中，^ 匹配开始，/.* 匹配所有目录和文件名，\.(php|php5|py|sh|bash|out) 匹配文件后缀名，$ 匹配结束。

即便如此，仍然忽略了 nginx 中 .php 文件名后加斜杠仍然能访问到的情况，譬如我们访问这个网址：

https://xoyozo.net/phpinfo.php/abc.html

nginx 仍然运行了 phpinfo.php，给了后门可趁之机，所以改进为：

location ~ ^/.*\.(php|php5|py|sh|bash|out)(/.*)?$ { deny all; }

Discuz! X3.4 需要写入权限的目录：

• /自研目录/upload/

• /config/

• /data/

• /uc_client/data/

• /uc_server/data/

• /source/plugin/

但，这些都不重要，我们已经禁止了所有目录的 .php 访问了。

第二步，解禁需要直接被访问到的文件路径。

Discuz! X3.4 根目录下的 .php 文件都是入口文件，需要能够被访问到：

/admin.php
/api.php
/connect.php
/forum.php
/group.php
/home.php
/index.php
/member.php
/misc.php
/plugin.php
/portal.php
/search.php

其它目录中需要被直接访问到的文件：

/archiver/index.php
/m/index.php
/uc_server/admin.php
/uc_server/avatar.php
/uc_server/index.php

部分插件文件需要能够被直接访问到：

/source/plugin/magmobileapi/magmobileapi.php
/source/plugin/smstong/accountinfo.php
/source/plugin/smstong/checkenv.php

另外如果有自建目录需要有 .php 访问权限，那么也需要在此处加白，本文以 /_/ 目录为例

最终拼成：工具

location ~ ^(?:(?!(/admin\.php|/api\.php|/connect\.php|/forum\.php|/group\.php|/home\.php|/index\.php|/member\.php|/misc\.php|/plugin\.php|/portal\.php|/search\.php|/archiver/index\.php|/m/index\.php|/uc_server/admin\.php|/uc_server/avatar\.php|/uc_server/index\.php|/source/plugin/magmobileapi/magmobileapi\.php|/source/plugin/smstong/accountinfo\.php|/source/plugin/smstong/checkenv\.php|/_/.*\.php))/.*\.(php|php5|py|sh|bash|out)(/.*)?)$ { deny all; }

这里用到正则表达式中的“不捕获”和“负向零宽断言”语法，格式为：

^(?:(?!(允许的目录或文件A|允许的目录或文件B))禁止的目录和文件)$

值得注意的是，此句负向零宽断言中的匹配内容是匹配前缀的，也就是说

https://xoyozo.net/index.php
https://xoyozo.net/index.php/abc.html

都可以访问到，而

https://xoyozo.net/forbidden.php
https://xoyozo.net/forbidden.php/abc.html

都访问不到，这是符合需求的。

如果自建目录 /_/ 下有写入需求，单独禁止即可，以 /_/upload/ 为例：

location ~ ^/_/upload/.*\.(php|php5|py|sh|bash|out)(/.*)?$ { deny all; }

ThinkPHP 网站有统一的访问入口，可按本文方法配置访问权限。

特别注意：上面的代码必须加在 PHP 引用配置（include enable-php-**.conf;）的上方才有效。

附：一键生成 nginx 访问控制 location URI { } 语句工具

1. 项目 - 属性 - 生成 - 输出 - 文档文件，勾选“生成包含 API 文档的文件。”，“XML 文档文件路径”可留空。

   
   

2. 在配置方法 AddSwaggerGen 中添加以下两行

   var xmlFilename = $"{System.Reflection.Assembly.GetExecutingAssembly().GetName().Name}.xml";
   options.IncludeXmlComments(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, xmlFilename));

参：Swashbuckle 和 ASP.NET Core 入门 | Microsoft Docs

先上代码：

var db = new db_picContext();
var u = db.DtUser.Find(338);
int a = u.DtProject.Count();
int b = db.DtProject.Count(c => c.UploadUserId == u.Id);
return Json(new { a, b });

运行结果：

{"a":0,"b":2}

是不是说明 Find 结果 u 并不能通过导航属性（外键）来获取关联表的内容？

引擎：Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql

喜欢“数据库优先”的朋友会发现，一旦 nuget 中将 MySql.Data 与 MySql.Data.EntityFramework 升级到版本超过 8.0.19，将无法正常打开 .edmx 文件进行从数据库更新模型。这个问题从 8.0.20 开始出现，在经过等待试验后续多个更新版本后，笔者认为 Oracle 官方不会再针对 8.0.20 及以后的版本支持可视化更新实体模型。

于是面临两个选择：退回到 8.0.19 版本，或使用其它数据库连接组件（如 Pomelo）。

使用其它组件将会更改映射的属性名称，对 Include 延时加载等机制也会发生改变，对于代码量比较大的项目修改成本还是比较大的。那么用回 8.0.19 呢？

在服务器上卸载 8.0.20+ 版本的 mysql-connector-net，安装 8.0.19 版本，重启 IIS 或重启服务器。

项目中，MySql.Data 与 MySql.Data.EntityFramework 也降至 8.0.19，发布后发现，仍然提示：

未能加载文件或程序集“MySql.Data.EntityFramework, Version=8.0.19.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=c5687fc88969c44d”或它的某一个依赖项。找到的程序集清单定义与程序集引用不匹配。 (异常来自 HRESULT:0x80131040)

几个月来，我一直认为是服务器上的高版本 mysql-connector-net 没有卸载干净，今天才发现原因是新发布的项目 bin 目录中的 MySql.Data.EntityFramework.dll 版本号仍然高于 8.0.19。手动替换成 8.0.19 后可正常访问。

既然 NuGet 已经将 MySql.Data.EntityFramework 的版本降至 8.0.19，而且 web.config 中所有的版本号也都一致，解决方案的 packages 目录下的也只有 MySql.Data.EntityFramework.8.0.19 这一个版本，甚至连项目源代码中的 bin 目录下的该文件版本也是 8.0.19，可发布后的 MySql.Data.EntityFramework.dll 版本却仍高于 8.0.19？

于是在解决方案中找到以下路径：

\obj\Release\Package\PackageTmp\bin\MySql.Data.EntityFramework.dll

重新发布时，这个文件并没有按照 NuGet 中的版本来覆盖，因此只需要在发布前删除整个 \obj\ 目录再次发布即可解决问题。

打开项目文件，在 <ItemGroup /> 中添加一个 <DotNetCliToolReference />：（注意版本号）

<DotNetCliToolReference Include="Microsoft.EntityFrameworkCore.Tools.DotNet" Version="2.0.3" />

参考：https://stackoverflow.com/questions/45091909/dotnet-ef-database-update-no-executable-found-matching-command-dotnet-ef?r=SearchResults

结果：

错误如下：

解决方法：

在“解决方案资源管理器”中点击项目右键，选择“编辑项目文件”

手动添加内容：

<PackageReference Include="Microsoft.EntityFrameworkCore.Tools.DotNet" Version="2.0.3" />

完成。如果编译出错，关闭项目并重新打开项目再试。