一般用法：/宽度/高度

例：https://picsum.photos/400/300

方形图像：/边长

例：https://picsum.photos/300

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：

https://picsum.photos/400/300.jpg

https://picsum.photos/400/300.webp

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》；

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

不知道从哪个版本的 Chrome 或 Edge 开始，我们无法通过 ctrl+v 快捷键将时间格式的字符串粘贴到 type 为 date 的 input 框中，我们想办法用 JS 来实现。

方式一、监听 paste 事件：

const input = document.querySelector('input[type="date"]');
input.addEventListener('paste', (event) => {
    input.value = event.clipboardData.getData('text');
});

这段代码实现了从页面获取这个 input 元素，监听它的 paste 事件，然后将粘贴板的文本内容赋值给 input。

经测试，当焦点在“年”的位置时可以粘贴成功，但焦点在“月”或“日”上不会触发 paste 事件。

方式二、监听 keydown 事件：

const input = document.querySelector('input[type="date"]');
input.addEventListener('keydown', (event) => {
    if ((navigator.platform.match("Mac") ? event.metaKey : event.ctrlKey) && event.key === 'v') {
        event.preventDefault();
        var clipboardData = (event.clipboardData || event.originalEvent.clipboardData);
        input.value = clipboardData.getData('text');
    }
});

测试发现报错误：

Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'getData')

Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'clipboardData')

看来 event 中没有 clipboardData 对象，改为从 window.navigator 获取：

const input = document.querySelector('input[type="date"]');
input.addEventListener('keydown', (event) => {
    if ((navigator.platform.match("Mac") ? event.metaKey : event.ctrlKey) && event.key === 'v') {
        event.preventDefault();
        window.navigator.clipboard.readText().then(text => {
            input.value = text;
        });
    }
});

缺点是需要用户授权：

仅第一次需要授权，如果用户拒绝，那么以后就默认拒绝了。

以上两种方式各有优缺点，选择一种适合你的方案就行。接下来继续完善。

兼容更多时间格式，并调整时区

<input type="date" /> 默认的日期格式是 yyyy-MM-dd，如果要兼容 yyyy-M-d 等格式，那么：

const parsedDate = new Date(text);
if (!isNaN(parsedDate.getTime())) {
    input.value = parsedDate.toLocaleDateString('en-GB', { year: 'numeric', month: '2-digit', day: '2-digit' }).split('/').reverse().join('-');
}

以 text 为“2023-4-20”举例，先转为 Date，如果成功，再转为英国时间格式“20-04-2023”，以“/”分隔，逆序，再以“-”连接，就变成了“2023-04-20”。

当然如果希望支持中文的年月日，可以先用正则表达式替换一下：

text = text.replace(/\s*(\d{4})\s*年\s*(\d{1,2})\s*月\s*(\d{1,2})\s*日\s*/, "$1-$2-$3");

处理页面上的所有 <input type="date" />

const inputs = document.querySelectorAll('input[type="date"]');
inputs.forEach((input) => {
    input.addEventListener(...);
});

封装为独立域

避免全局变量污染，使用 IIFE 函数表达式：

(function() {
  // 将代码放在这里
})();

或者封装为函数，在 jQuery 的 ready 中，或 Vue 的 mounted 中调用。

在 Vue 中使用

如果将粘贴板的值直接赋值到 input.value，在 Vue 中是不能同步更新 v-model 绑定的变量的，所以需要直接赋值给变量：

<div id="app">
    <input type="date" v-model="a" data-model="a" v-on:paste="fn_pasteToDateInput" />
    {{a}}
</div>
<script src="https://unpkg.com/vue@3/dist/vue.global.js"></script>
<script>
    const app = Vue.createApp({
        data: function () {
            return {
                a: null,
            }
        },
        methods: {
            fn_pasteToDateInput: function (event) {
                const text = event.clipboardData.getData('text');
                const parsedDate = new Date(text);
                if (!isNaN(parsedDate.getTime())) {
                    const att = event.target.getAttribute('data-model');
                    this[att] = parsedDate.toLocaleDateString('en-GB', { year: 'numeric', month: '2-digit', day: '2-digit' }).split('/').reverse().join('-');
                }
            },
        }
    });
    const vm = app.mount('#app');
</script>

示例中 <input /> 添加了 data- 属性，值同 v-model，并使用 getAttribute() 获取，利用 this 对象的属性名赋值。 

如果你的 a 中还有嵌套对象 b，那么 data- 属性填写 a.b，方法中以“.”分割逐级查找对象并赋值

let atts = att.split('.');
let target = this;
for (let i = 0; i < atts.length - 1; i++) {
    target = target[atts[i]];
}
this.$set(target, atts[atts.length - 1], text); // vue2
target[atts[atts.length - 1]] = text; // vue3

资料：

.NET Blog：

https://devblogs.microsoft.com/dotnet/getting-started-azure-openai-dotnet/

Azure OpenAI .NET SDK：

https://www.nuget.org/packages/Azure.AI.OpenAI/

什么是 Azure OpenAI 服务？

https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/cognitive-services/openai/overview#how-do-i-get-access-to-azure-openai

OpenAI .NET samples：

https://github.com/Azure-Samples/openai-dotnet-samples

群晖系统暂时没有类似 TreeSize 的磁盘文件管理工具，但是我们可以用磁盘映射的方式将群晖系统上的目录挂载到电脑上。这样，在电脑上就可以用 TreeSize 扫描群晖上的磁盘文件了。具体步骤如下：

一、群晖上安装 WebDAV Server

二、启用 WebDAV Server

三、新建群晖用户

千万要设置好权限。

切换到“应用程序”选项卡，关闭除 WebDAV Server 以外的所有应用程序

切换到“权限”选项卡，勾选需要访问的目录

四、在电脑上安装 RaiDrive

从官网下载，免费版即可。

五、配置 RaiDrive

打开 RaiDrive，点击顶部的“添加”，选择“NAS”，选择“Synology”，并填相应的地址和账户

技巧：将群晖提供的外部访问地址（在 控制面板-外部访问 中查看）直接在浏览器上打开，如果与群晖在同一局域网，那么会跳转到 https://[IP].[QuickConnect ID].direct.quickconnect.cn:5001/，那么参照这个地址填入到 RaiDrive 中即可在局域网中连接；如果不在同一局域网，那么会跳转到公网地址，同样可以将公网地址填入，但必须在路由器上映射端口才能在外网映射磁盘到 NAS。

六、访问文件

一切顺利，你就可以在“此电脑”中看到新建的盘符，像访问本地磁盘一样访问群晖文件。

Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql 升级到 7.0 后出现：

System.InvalidOperationException:“The 'sbyte' property could not be mapped to the database type 'tinyint(1)' because the database provider does not support mapping 'sbyte' properties to 'tinyint(1)' columns. Consider mapping to a different database type or converting the property value to a type supported by the database using a value converter. See https://aka.ms/efcore-docs-value-converters for more information. Alternately, exclude the property from the model using the '[NotMapped]' attribute or by using 'EntityTypeBuilder.Ignore' in 'OnModelCreating'.”

对比 6.0 生成的 DbContext.cs 发现缺少了 UseLoggerFactory，按旧版修改即可。

找到 OnConfiguring 方法，上方插入：

public static readonly LoggerFactory MyLoggerFactory = new LoggerFactory(new[] {
    new DebugLoggerProvider()
});

在 OnConfiguring 方法中将：

optionsBuilder.UseMySql("连接字符串");

改为：

optionsBuilder.UseLoggerFactory(MyLoggerFactory).UseMySql("连接字符串");

首先我们要获取公众号的“__biz”值

在电脑浏览器上打开该公众号的任何一篇历史文章，在源代码中搜索“__biz=”就可以找到，该值以“==”结尾，例如找到：

__biz=MzIwNDcwODQ2NQ==

那么就可以拼成网址：（只能在微信中打开）

https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home&__biz=MzIwNDcwODQ2NQ==#wechat_redirect

早期这个地址是这样的：

https://mp.weixin.qq.com/mp/getmasssendmsg?__biz=MzIwNDcwODQ2NQ==#wechat_redirect

现在它重定向到第一个地址去了，所以直接用新的就可以了。

若提示“页面无法打开”，可能的原因是没有加“#wechat_redirect”。

下载 sqlmap：https://github.com/sqlmapproject/sqlmap

下载 python：https://www.python.org/downloads/

以 windows 版为例：

安装 python；

解压缩 sqlmap；

“在终端中打开 / 在命令行中打开” sqlmap.py 文件所在目录；

执行命令 

python sqlmap.py -u "网址" --data="POST数据" --tables

需要注意的是，sqlmap 会记录探测过的网址的结果信息，修复网站漏洞后要再次检测是否安全时，应删除缓存文件，位置在：

C:\Users\用户\AppData\Local\sqlmap\output\