我使用的unraid系统使用ddns（DDNSGO）绑定域名（阿里域名）与主机的ipv6地址进行远程访问，unraid是6.12.8。遇到的问题是，配置当时是没问题的，但是过几天就会失效，无法通过域名访问webui了。这种情况在之前使用威联通的NAS的时候没有遇到过。但是docker里面的应用还是正常的，通过这个现象基本锁定是nginx的问题了。通过看nginx的配置文件（/etc/nginx/conf.d/servers.conf），这个配置文件是unraid自动生产的，会直接把当前的ipv6地址写到配置里面：自动生产的nginx配置文件只有匹配了地址才能正常访问，但是一旦IPV6地址变更了
1、环境准备及安装1.1、linux环境#首先，已经预先安装好了anaconda，在这里新建一个环境condacreate-nsdwebuipython=3.10#安装完毕后，激活该环境condaactivatesdwebui#安装#下载stable-diffusion-webui代码aptinstallwgetgitpython3python3-venvlibgl1libglib2.0-0gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitcdstable-diffusion-webuibashwebui.sh
ForgeUI的github主页地址：https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forgeStableDiffusionWebUIForge是一个基于StableDiffusionWebUI（基于Gradio）的平台，可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。“Forge”这个名字的灵感来自于“MinecraftForge”。该项目旨在成为SDWebUI的Forge。与原始WebUI（针对1024像素的SDXL推理）相比，您可以期待以下加速：如果您使用常见的GPU（如8GBvram），您可以预期推理速度（it/s）会提高约30~45
stablediffusionwebUI之赛博菩萨【秋葉】——工具包新手安裝与使用教程AI浪潮袭来，还是学习学习为妙赛博菩萨【秋葉】简介——（葉ye，四声，同叶）A绘世启动器.exe（sd-webui-aki-v4.6.x）工具包安装与启动第一步：下载工具包第二步：安装工具包工具界面基础生图操作说明首先，来看一下大佬准备的新手包截图：丰富模型库填写正向提示词、负面提示词AI浪潮袭来，还是学习学习为妙废话还是要说一下的，能帮一个是一个，不要想着自己的工作不会被AI替代，AI干掉打工人的日子还早，AI还没发展完全balabalabala…现在的AI工具已经趋于成熟了，不少工作已经开始被AI挤压生存
捆绑(nsfw)*可以直接加人物loraMasterpiece,highquality,beautifulwallpaper,16k,animation,illustration,positiveperspective,perfectbody,completebody,detailedface,delicatefeatures,(solo:1.2),((1girl)),thin,sexy,(mediumtolargebreasts:1.2),(tallbody),highheight,(frontview),(lyingonthebed:1.4),(beingtiedtothebed),(de
StableDiffusionWebUIForge是StableDiffusionWebUI（基于Gradio）之上的平台，可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。“Forge”这个名字的灵感来自“MinecraftForge”。这个项目旨在成为SDWebUI的Forge。与原始WebUI（用于1024px的SDXL推理）相比，您可以期待以下加速：1、如果您使用8GBvram等普通GPU，您可以期望在推理速度（it/s）方面获得大约30~45%的速度，GPU内存峰值（在任务管理器中）将下降约700MB至1.3GB，最大扩散分辨率（不会OOM）将增加约2倍到3倍，最大扩散批大小（不会OOM）将增
文章目录前言一、StableDiffusionWebUI部署1.Stablediffusion2.Linux上的自动安装步骤如下：1.安装依赖项：2.切换到想要安装WebUI的目录并执行以下命令：3.运行webui.sh二、使用步骤1.下载已有模型完整下载仅下载模型文件2.启动WebUI3.界面介绍总结前言Stablediffusion-webui部署及使用一、StableDiffusionWebUI部署1.StablediffusionStableDiffusion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
过年刷资讯AI的信息铺天盖地，准备研究研究。最后选择从AI绘画的stablediffusion入手。本地安装了最新的Python（13.12.2）然后直接克隆GitHub-Stability-AI/stablediffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels 按照说明文档尝试安装pipinstall-rrequirements.txt，碰到了一个错误具体记不太清了。网上说是因为torch和transformers版本不匹配的问题。最后把requirements.txt里面的transformers==4.19.2改
安装这里参考了https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui的官方说明。这里依旧使用conda虚拟环境：（anaconda为例）wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh建立虚拟环境：（这里只需python版本大于3.0）condacreate-nsdpython=3.10condainitbas
目录前提过程准备Git初始化权重文件模型文件文件配置（2024-02-1512:42更新）运行[notice]pip更新无tb-nightly包无xformers模块多处爆红ERROR出图报错NotImplementedError其他中文语言包安装轻薄本GPU加速参考文献前提Win11CPU：i5-13500HGPU：IntelXeGraphics占用空间：Stable-Diffusion-WebUI+Anything +AOM3A1 =20.1GPython3.11.5Git2.43.0过程准备Git初始化首先选一个空文件目录，右键-显示更多选项-OpenGitBashHere初始化：git
