恭喜Lora下载量破本镜像~

声明：请勿使用此镜像生成涉黄图片！一经发现将留存证据立即报警并封号处理！
使用自定义服务之前，请务必遵守实例自定义服务补充协议。
为了您的身心健康，我们强烈建议禁止老六行为。
本镜像仅作为底包使用，可在本镜像的基础上进行更新。
本人懒得打理这边的镜像了，所以喵总什么时候上卡

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小贴士：现在你可以点击标签页中的“APP应用”字样进行在线体验了！(为安全起见，目前在线体验仅支持文生图txt2img)

最近更新：2022.11.10 添加了与更改语言有关的说明

镜像构建

基本环境

PyTorch 1.12.1
CUDA 11.8
测试显卡为RTX 3090，因兼容性原因，暂不推荐4090（实测在训练Textual Inversion时速度逊于3090）

构建过程

无需构建，开箱即用，依赖已全部安装，恭喜使用量破万！

更新代码

由于webui的git仓库更新频繁，强烈建议在运行之前拉取代码更新

首先需要按实例所在区域配置学术资源加速

然后执行如下命令

cd stable-diffusion-webui/
git pull

运行代码

cd stable-diffusion-webui/
rm -rf outputs && ln -s /root/autodl-tmp outputs
python launch.py --disable-safe-unpickle --port=6006 --deepdanbooru

如果运行报错，可尝试在运行参数后添加--share，但是此参数并不安全，慎用！
--deepdanbooru仅在需要给图片自动打标签时使用，按需添加。
rm -rf outputs && ln -s /root/autodl-tmp outputs此行指将图片输出软链接至数据盘，在初次运行的时候使用，否则会占用系统盘空间！

当出现如下日志时，即运行成功

[GCC 7.5.0]
Commit hash: ab3f997c0c4a1423a82623ae1d4d3c66005bb8da
Installing requirements for Web UI
Launching Web UI with arguments: --disable-safe-unpickle --port=6006 --deepdanbooru
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
making attention of type 'vanilla' with 512 in_channels
Working with z of shape (1, 4, 32, 32) = 4096 dimensions.
making attention of type 'vanilla' with 512 in_channels
Loading weights [925997e9] from /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/model.ckpt
Loading VAE weights from: /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/model.vae.pt
Applying cross attention optimization (Doggettx).
Model loaded.
Loaded a total of 0 textual inversion embeddings.
Embeddings:
Running on local URL:  http://127.0.0.1:6006

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

运行成功后，进入控制台，点击相应实例的“自定义服务”字样

即可进入webui，然后施放你的“魔咒”进行创作吧！

对于xformers，可选择性进行安装，由于兼容性问题，本镜像不包含此依赖，若提示系统盘空间不足，可将模型文件移动至数据盘并进行软链接。

运行效果

更改语言

首先关闭webui，执行以下指令（请根据当前选定的文件夹进行cd）

cd /root/stable-diffusion-webui/extensions/
git clone https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN

克隆仓库后，在终端内返回上一级目录，重新输入运行命令启动。

启动后点击settings

在本地化(Localization)选项选择zh_CN

汉化视频教程

视频教程

1.快速部署教程：

2.合集教程地址：点击访问NovelAI云端部署教程合集

可参考资料

AiDraw