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stable diff

Answer

以下是关于 Stable Diffusion 的相关信息：

  • 中文大模型基准测评 2023 年度报告中未直接提及 Stable Diffusion 的相关内容。
  • 有关于 Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法的教程：
    • 目录不正确报错：(E:\ai\stable-diffusion-webui\automatic)E:\ai\stable-diffusion-webui>webui-user.bat 、fatal:not a git repository(or any of the parent directories):.git 、venv “E:\ai\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe” 、Python 3.10.10 | packaged by Anaconda,Inc.|(main,Mar 21 2023,18:39:17)[MSC v.1916 64 bit(AMD64)] 、Commit hash: 、Installing requirements for Web UI 、Launching Web UI with arguments:–xformers 、Loading weights[fe4efff1e1]from E:\ai\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\Model.ckpt 、Creating model from config:E:\ai\stable-diffusion-webui\configs\v1-inference.yaml 、LatentDiffusion:Running in eps-prediction mode 、DiffusionWrapper has 859.52 M params. 、Applying xformers cross attention optimization. 、Textual inversion embeddings loaded(0): 、Model loaded in 4.9s(load weights from disk:1.7s,create model:0.4s,apply weights to model:0.5s,apply half():0.7s,move model to device:0.7s,load textual inversion embeddings:0.9s). 、Traceback(most recent call last):
    • 显存不足报错：File “D:\openai.wiki\stable-diffusion-webui\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”,line 664,in _apply 、param_applied = fn(param) 、File “D:\openai.wiki\stable-diffusion-webui\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”,line 987,in convert 、return t.to(device,dtype if t.is_floating_point()or t.is_complex()else None,non_blocking) 、torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDA out of memory.Tried to allocate 20.00 MiB(GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.66 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.71 GiB reserved in total by PyTorch)If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 、Stable diffusion model failed to load,exiting 、请按任意键继续。 。解决方法包括换个好一些的显卡（至少英伟达 2060 以上），或者开启低显存模式（在 stable-diffusion-webui 文件夹下找到 webui-user.bat，用文本或代码编辑器打开该文件夹）。
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References

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

测评表现测评分析通过对比模型在主观简答题OPEN和客观选择题OPT上的不同表现，可以发现，国内大模型多数擅长做选择题。普遍选择题的分数会高于简答题的分数。其中，文心一言4.0和智谱清言表现相对稳定，分别为（13.38）和（-14.01）。GPT-4 Turbo的表现最为稳定，差值仅有0.86。SuperCLUE认为，客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升；同时也由于客观题中包含中文特性问题，中文模型自然有一定的优势，所以应该综合来看模型的评测效果。值得关注的是，在本次测评中，国外的代表性大模型如GPT4的不同版本、Claude2、Llama2都很好的稳定性表现，值得国内大模型进一步分析研究。注：计算分值为模型的OPEN分与OPT分值的差值，用以观察模型在主观题和客观题上的不同表现。[heading1]开源竞争格局[content]开源现状开源模型对比国外代表模型

教程：Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法

[title]教程：Stable Diffusion安装过程中常见报错解决方法[heading1]Stable Diffusion｜安装过程中常见报错解决方法[heading2]其它问题[heading3]目录不正确(E:\ai\stable-diffusion-webui\automatic)E:\ai\stable-diffusion-webui>webui-user.batfatal:not a git repository(or any of the parent directories):.gitvenv “E:\ai\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe”Python 3.10.10 | packaged by Anaconda,Inc.|(main,Mar 21 2023,18:39:17)[MSC v.1916 64 bit(AMD64)]Commit hash:Installing requirements for Web UILaunching Web UI with arguments:–xformersLoading weights[fe4efff1e1]from E:\ai\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\Model.ckptCreating model from config:E:\ai\stable-diffusion-webui\configs\v1-inference.yamlLatentDiffusion:Running in eps-prediction modeDiffusionWrapper has 859.52 M params.Applying xformers cross attention optimization.Textual inversion embeddings loaded(0):Model loaded in 4.9s(load weights from disk:1.7s,create model:0.4s,apply weights to model:0.5s,apply half():0.7s,move model to device:0.7s,load textual inversion embeddings:0.9s).Traceback(most recent call last):

教程：Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法

[title]教程：Stable Diffusion安装过程中常见报错解决方法[heading1]Stable Diffusion｜安装过程中常见报错解决方法[heading2]其它问题[heading3]显存不足File “D:\openai.wiki\stable-diffusion-webui\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”,line 664,in _applyparam_applied = fn(param)File “D:\openai.wiki\stable-diffusion-webui\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”,line 987,in convertreturn t.to(device,dtype if t.is_floating_point()or t.is_complex()else None,non_blocking)torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDA out of memory.Tried to allocate 20.00 MiB(GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.66 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.71 GiB reserved in total by PyTorch)If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONFStable diffusion model failed to load,exiting请按任意键继续。..根据错误信息显示，Stable Diffusion模型加载时遇到了CUDA显存不足的错误，简单点来说就是显卡不行，没有足够的显存空间分配给该模型。解决方法1:换个好一些的显卡，至少英伟达2060以上。解决方法2:开启低显存模式，开启低显存模式的方法如下。在stable-diffusion-webui文件夹下找到webui-user.bat，用文本或代码编辑器打开该文件夹，可以看到如下内容。

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stable diffusion底层技术
Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。
2025-04-15
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息： SVD 介绍： 简介：Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能，用户可调整多种参数，但对硬件要求较高，支持的图片尺寸较小，应用场景受限。 模型版本：开源了两种图生视频的模型，一种能生成 14 帧的 SVD，另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL，发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献：提出系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集；训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型；通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验，预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器，有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南： 直接使用百度网盘里准备好的资源，可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结： Sora 发布后，此前的视频生成模型相形见绌，但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能解决背景闪烁和人物一致性问题，虽目前最多生成 4 秒视频，与 Sora 的 60 秒差距大，但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术，尝试不同部署微调方式，介绍更多技术模型，更多精彩内容后续放出。 同时，您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论，涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向，可私信或添加微信号：【m_aigc2022】，备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion是runway和goole联合开的吗
Stable Diffusion（简称 SD）不是由 Runway 和 Google 联合开发的，而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值，但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前，这些模型在法律方面也面临挑战，例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的，这可能会引发法律问题。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
有stable diffusion的学习教程吗
以下为您提供一些 Stable Diffusion 的学习教程： 1. 超详细的 Stable Diffusion 教程： 介绍了为什么要学习 Stable Diffusion 及其强大之处。 指出 Stable Diffusion 是能根据输入文字生成图片的软件。 强调学习目的是快速入门，而非深入研究原理，通过案例和实际操作帮助上手。 2. 深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎： 包含 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理，如模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析 Stable Diffusion 核心网络结构，包括 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型等。 介绍从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程。 列举 Stable Diffusion 经典应用场景。 讲解从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型。 3. 视频教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？：
2025-03-28