Stable Diffusion綠色漢化中文版是一款一鍵啟動Disco Diffusion人工智能繪畫工具離線版-無需任何python，codna等環(huán)境，最近超級火的人工智能一鍵繪畫軟件Disco Diffusion，通過文字描述就可以生成非常逼真的圖像。但是官方原版需要安裝python，codan,git,pip等等一大堆環(huán)境，來找到了這個幻世ai直接封裝好了所有需要的文件環(huán)境的包，下載解壓即可一鍵啟動。

該版本Stable Diffusion的優(yōu)點：

1.解壓即用
2.一鍵更新
3.漢化
4.常用插件
5.deepdanbooru+xformers
6.附帶啟動器一鍵鍵啟動/修復/更新/模型下載管理全支持！



 

AI繪圖軟件(Stable Diffusion)漢化版介紹

首先，從名字Stable Diffusion就可以看出，這個主要采用的擴散模型（Diffusion Model）。

簡單來說，擴散模型就是去噪自編碼器的連續(xù)應用，逐步生成圖像的過程。

一般所言的擴散，是反復在圖像中添加小的、隨機的噪聲。而擴散模型則與這個過程相反——將噪聲生成高清圖像。訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡通常為U-net。

不過因為模型是直接在像素空間運行，導致擴散模型的訓練、計算成本十分昂貴。

基于這樣的背景下，Stable Diffusion主要分兩步進行。

首先，使用編碼器將圖像x壓縮為較低維的潛在空間表示z（x）。

其中上下文（Context）y，即輸入的文本提示，用來指導x的去噪。

它與時間步長t一起，以簡單連接和交叉兩種方式，注入到潛在空間表示中去。

隨后在z（x）基礎上進行擴散與去噪。換言之， 就是模型并不直接在圖像上進行計算，從而減少了訓練時間、效果更好。

值得一提的是，Stable DIffusion的上下文機制非常靈活，y不光可以是圖像標簽，就是蒙版圖像、場景分割、空間布局，也能夠相應完成。



 

問題速查:

- CUDA out of memory： 炸顯存 換啟動參數(shù) 換顯卡
- DefaultCPUAllocator: 炸內(nèi)存 加虛擬內(nèi)存 加內(nèi)存條
- CUDA driver initialization failed: 裝CUDA驅(qū)動
- Training models with lowvram not possible: 這點顯存還想煉丹？
- WinError 5: 建議重裝電腦，或者等下一個整合包

訓練配置要求:

訓練embedding、hypernetwork 6G顯存，使用384分辨率 8G以上可以使用512分辨率
訓練dreambooth 最少12G顯存