经过 SDXL0.9 和 SDXL Beta 的迭代，终于 SDXL1.0 正式版发布了！ 之前使用 AIGC 生成图片，一般都是生成 512512 的图，然后再进行放大，以达到高清出图的要求。但是这里有个问题是底模其实都是海量的 512512 图片训练出来的，所以出图效果上经常不如人意，在细节上会差一些。这次 SDXL1.0 直接使用 1024*1024 的海量图片训练底模，而且分为了文生图用的

近期，尝试在家里服务中搭建一个用来跑 AI 的服务器，尝试使用 EXSI8.0 + ubuntu 搭建，因 exsi + ubuntu 无法安装最新版本 N 卡驱动，原因：安装上后，nvidia-smi 找不到设备，exsi+ubuntu 的方式行不通，所以改为 exsi+debian 的方式搭建。 虚拟机配置如下： EPYC 7302 * 48 基于 ESXi-8.0U2 平台 NVIDIA G

上篇文章详细解释了怎么在 exsi 8.0 虚拟中安装 debian 系统，并配置相应 N 卡驱动。本篇记录如何部署 Stable Diffusion WebUI。 安装 Python 3.10 Stable Diffusion WebUI 目前最低支持 Python 3.10，安装命令： sudo apt update && sudo apt upgrade sudo apt i

Majicmix_realistic 写实风格 Majicmix_fantastic 绚丽异域 Majicmix_lux 有点像两者结合 Dark Sushi Mix（人气比较高的模型） controlnet 使用技巧 tile+ 放大 高清修复 tile 风格转换 scribble_pidinet 涂鸦手绘渲染（初试感觉效果很炸裂） 提示词：masterpiece,best quality,Di

页面参数 Stable Diffusion checkpoint：选择具体的模型 Prompt：正向提示词，描述你想要的图片，比如:girl,long hair,black clothes,big eyes(长发黑衣服大眼睛的女孩)。@注意: 不支持中文 Negative prompt：反向提示次,不想要在图像中出现的词，比如:low quality(低质量)。 Sampling Method：抽

安装 LoRa 插件 Additional Networks 使用 Lora 必不可少的插件，Additional Networks 可以用来控制 checkpoint+LoRa 或者多个 LoRa 模型生成混合风格的图像，并且可以设置 Lora 模型的 Weight。安装方式如下： 打开 stable-diffusion-webui，点击【Extensions】-【Install from UR

Typora 自定义主题 设置 >> 打开文件夹，替换 Typora + PicGo-Core + Github 实现图片上传到 Github 为了解决 为知笔记 使用 Typora 编辑 markdown 文件图片丢失的问题，我采用了 PicGo-Core + Github 实现了自定图床的功能。 下载 PicGo-Core 由于我的电脑有 nodejs 环境，所以我使用的是 npm

获取最高权限 我的电脑 >> 管理 >> 本地用户和组 >> 属性（当前用户）>> 隶属于 >> 添加 >> 输入对象名称（System Managed Accounts Group）>> 检查名称 >> 确定 win + r >> secpol.msc >> 本地策略 >

在一定情况下有的人会想隐藏掉部分分区,比如双系统的情况, 有两种方式： 方法一 删除盘符,适合在双系统的情况下隐藏掉另外一个系统相关的分区 请注意是删除盘符 不是删除分区 此电脑右键管理 点击磁盘管理 然后就会看到电脑磁盘的分区情况 选中你想要隐藏的分区右键,选择更改驱动器号和路径 选择删除 选择是 这是这个分区就不再被 windows 所管理了,但并不会损坏里面的数据,如果需要重新显示,重复上面

问题描述 C 盘（系统盘）爆红了，检查了一下 C:\Users\ 我的用户名 快 100G 了，除了正常的 下载（Downloads）、文档（Documents）、图片（Pictures）等等几个目录外，还有一个隐藏目录 AppData，将近 70G 的一个目录。C:\Users\用户名\AppData 里面一般有三个文件夹，分别是 Local，LocalLow，Roaming，简单地来说，都是用