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2.口袋妖怪神兽领域第一个道馆旁边石洞怎么过?
3.NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法
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Stable Diffusion是当前图像生成领域炙手可热的模型之一,广泛应用于艺术创作、源码叶源游戏开发与设计模拟等领域,秋叶以其开源生态和易用性受到创作者的源码叶源青睐,与Midjourney相比,秋叶最大的源码叶源hibernate session源码优势是完全免费,且拥有庞大的秋叶社区资源。 本地部署Stable Diffusion首选Stable Diffusion WebUI,源码叶源但设备要求较高,秋叶通常至少需要4G显存。源码叶源对于寻求稳定服务的秋叶用户,云服务器部署是源码叶源更佳选择。本文将记录Linux环境下部署Stable Diffusion WebUI,秋叶并采用LoRA训练专属生成模型的源码叶源全过程,旨在为有类似需求的秋叶用户提供帮助。Stable Diffusion
Stable Diffusion是Diffusion Model的改进版,其网络结构主要包含三个部分:完整的Stable Diffusion网络结构。LoRA
LoRA,即Low-Rank Adaptation,是一种轻量级的大模型微调方法,适用于文本生成模型GPT与图像生成模型Stable-Diffusion。趋势性抄底源码通过在模型特定部分引入低秩结构进行微调,以减少计算资源需求,同时保持原有性能,适应特定应用场景。 LoRA通过在模型旁边增加旁路,进行降维与升维操作。训练时固定原始模型参数,仅训练降维矩阵A与升维矩阵B。模型输入输出维度不变,输出时将BA与原始模型参数叠加。Stable Diffusion WebUI
Stable Diffusion WebUI提供了友好的网页界面,基于Gradio实现,让用户轻松访问与使用Stable Diffusion的图像生成能力。对于Windows用户,推荐使用B站@秋叶aaaki的免费启动器和安装包。本文主要介绍Linux环境下安装与部署。WebUI下载与安装
推荐从源码直接安装,终端操作如下: 通过一键启动脚本,自动配置项目环境并安装依赖包,但可能遇到网络问题,底层源码原理分析如GitHub与HuggingFace网站访问失败。解决方法如下: 在launch_utils.py中调整prepare_environment函数,将涉及GitHub仓库的依赖替换为ghproxy.com镜像。 调整HuggingFace网站访问问题,使用国内镜像网站hf-mirror.com,通过临时添加环境变量重试启动webui.sh。 成功启动后,通过浏览器访问本地http://.0.0.1:,即可看到WebUI界面。部署云端时,根据公网IP或内网/Linu虚拟机端口映射调整本地浏览器访问。模型类型介绍
Stable Diffusion涉及模型类型分为:大模型(基座模型)与用于微调的小模型。大模型(基座模型)
大模型包含TextEncoder、U-Net与VAE,官方提供模型包括sd1.5、sd2与sdxl等,社区模型在此基础上微调。注意,若输出发灰,可能与VAE使用不当有关,静态集成源码笔记需手动添加。 模型格式为pt、pth、ckpt等,safetensors是无风险文件格式,权重内容一致。小模型
用于微调的小模型通常分为文本与图像类型,用于风格定制。模型权重获取
获取模型权重推荐以下方式:开源社区下载
主要推荐两个开源社区,找到模型,查看信息、提示词,右键复制链接或点击下载。Model Scope(国内)
Model Scope提供机器学习模型,搜索下载所需模型。Hugging Face(国外)
Hugging Face需使用梯子访问,操作与Model Scope类似。WebUI使用
下载模型权重,放置在models/stable-diffusion与models/Lora文件夹,WebUI自动识别。论坛源码搭建免费使用界面,选择大模型开始画图。LoRA模型训练实战
本地部署Stable Diffusion WebUI后,通过训练LoRA模型实现风格定制。本文将通过案例指导训练专属LoRA模型。下载lora-scripts
使用终端git下载lora-scripts仓库,确保包含所有子模块。准备训练数据集
搜集特定风格,生成描述文件,使用WebUI批量生成描述,确保文件名称遵循格式。LoRA训练
修改train.sh脚本,执行训练操作。生成模型文件保存至outputs/文件夹,复制至stable-diffusion-webui的models/Lora目录,即可使用。总结
本文介绍了Linux环境下部署Stable Diffusion WebUI与LoRA模型训练的全过程,希望能帮助用户避免部署过程中的常见问题。感谢阅读。口袋妖怪神兽领域第一个道馆旁边石洞怎么过?
指的是那个卡绿隧道么,想穿过隧道需要有碎岩技能,碎岩技能在紫堇市商店右边的房子里和里面的npc对话可以获得,然后打败紫堇市道馆。打完之后紫堇市一直往左走到达绿荫镇,进入绿荫镇上方的卡绿隧道,会看到一对情侣被石头挡住无法相见,用碎岩术打碎岩石之后男的会对你表示感谢,并送给你怪力术技能。
口袋妖怪神兽领域是根据绿宝石版本制作而成的。
绿宝石是红蓝宝石的资料片
新系统
全国图鉴不需要通信即可获得。
由于源代码使用火红叶绿修改,因此游戏的绘图和建筑与红宝石蓝宝石有些许差异。
绿宝石包含火红叶绿的所有道具数据,以防止出现红宝石蓝宝石因无火红叶绿新增道具而造成出错的问题。
增加同火红叶绿一样的无线联机功能,以及无线联机游戏的游戏角。
所有的宝可梦都有了动画。
可以与所有道馆馆主再战,且可以进行双打对战。
设计变化
背包道具上限提高。
道馆机关重新设计。部分地点场景改变了配色。如:流星瀑布。
将前作的对战塔扩大为新的对战开拓区。
除了水静市的华丽大赛会场,绿茵镇、凯那市和秋叶镇的会场都被对战帐篷取代。
新增加与火红叶绿一致的肚脐岩、诞生之岛,以及本作限定的边境的小岛三个地点,这三个地点都是用来捕获传说的宝可梦的地点。
传说的巨人的捕捉谜题变化,但是捕捉地点不变。
觉醒神殿不再是捕捉传说的宝可梦的地点,而是一个只能随剧情进入一次的地方。
由于剧情缘故天空之柱首次进入时被简化,但是第二次进入的难度与红宝石蓝宝石一致。
号道路上的化石被放进了幻影之塔,仍然为二选一,但是另一块会在沙漠的地下道出现。
在各地游走的无限宝可梦变为随玩家选择的喜爱颜色决定,另一只则仍然位于南方孤岛。
在得到全国图鉴后,可以前往扩大区域面积的狩猎地带。
改变了小遥和小悠的衣着。
将宝可梦联盟冠军由大吾替换为前水属性道馆馆主米可利,冠军的房间的颜色将紫色变更为了蓝色,而水属性道馆馆主则替换为米可利的老师亚当。
NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法
今天要为大家带来的是NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法,一起来看看吧。(本文转载自b站用户:秋叶aaaki)
最近有很多人在由初步尝试naifu带来的乐趣以后,不满足与naifu的参数限制想要更高级的面板于是转而使用了WebUI。
但是很多人在刚开始使用WebUI的时候会发现:这怎么画的这么难看 比naifu差远了
今天来带领大家调整WebUI达到naifu的效果
可能也有人看过其他UP主做的视频、专栏设置过了,那么请直接看第三部分我来讲解这样有什么限制、真的能完全还原吗?(不能哦)
一. 设置
打开WebUI,点击Settings。
往下翻,把这两个设置改为和我一样的
Eta noise seed delta:
Stop At last layers of CLIP model:2
改完后 不要忘记回到最顶上点这个保存!!!
二. 验证
tag: masterpiece, best quality, 1girl, cat ears, hair_bow, school uniform, twintails
负面tag:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
Steps: ,Cfg: , 分辨率:x,种子:
如果你画出了和我这张一样的图,恭喜你,修改成功!
三. 限制
这么更改,其实还是在某些情况无法还原的。这种情况就是在大量使用强调符号的情况下
也就是naifu版本的{ },webui版本的( )。如果使用这个括号,那么他们强调的倍率是不一样的,无法简单的只替换符号
在naifu版本的代码中,大括号是1.倍的
而在webui版本中,他是1.1倍的!
使用这两个括号导致的区别是基本上教你改设置的绝大部分视频、专栏都没有强调过的,而往往在实际使用中,这个强调用的括号是被广泛使用、甚至是滥用的情况
这就导致了naifu版本的咒语、无论怎么调整也在webui版本里无法复现!
那么如何进行括号的转换呢?推荐大家看看这位up主写的,
点击查看
教你如何在WebUI中生成接近NovelAI官网的效果并进行相似度测试
这里直接复制过来做个总结
{ xxxx} = (xxxx:1.^大括号数量)
也就是1.的n次方
例子如下(复制的上面专栏)
{ masterpiece}=(masterpiece:1.)
{ { masterpiece}}=(masterpiece:1.)怎么算的?(1. = 1*1.*1.)
(但是我这么换算以后,生成的图仍然有极其细微的差别目前还没搞明白为什么)
如果你真的想%还原而不去手动计算那复杂的乘法,只有改代码一条路啦~
代码的具体位置我在上面的截图中已经截到了,直接去搜索然后改就可以了
四. 其他技术细节
是个什么登西?
在naifu源码里,这个是噪声随机数种子加上的一个数字,也就是对应的Eta noise seed delta
以上就是NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法的全部内容,希望对大家有帮助。更多攻略资讯关注游戏网。
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