1.sdxlԴ?源码?
2.Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的源码专属生成模型
3.chatglm2-2b+sdxl1.0+langchain打造私有AIGC（三）
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ComfyUI用户体验迎来重大提升，得益于双倍效能加成——Controlnet Union的源码诞生。过去，源码要实现多样的源码图像控制效果，如轮廓、源码网狐 collocate 源码深度和动作姿态等，源码需要安装多个独立模型，源码占用大量存储空间。源码然而，源码Controlnet Union的源码出现改变了这一局面，它将+控制模型整合为单一解决方案，源码妖气源码站简化了用户操作流程，源码深受社区用户喜爱。源码 现在，源码借助Silicon基流动团队开源的专为ComfyUI设计的云端服务BizyAir，用户无需考虑硬件限制，即可在云端流畅使用Controlnet Union，轻松生成与Midjourney效果媲美的高分辨率图像，进一步降低了技术门槛。控制节点"BizyAir Controlnet Union SDXL 1.0"集成的controlnet-union-sdxl-1.0模型，由xinsir团队开发，具备+控制效果的58级源码材料处理能力，性能稳定且参数计算量维持在合理水平，兼容SDXL、Lora等多种模型。 ControlNet的工作流程中，BizyAir提供了丰富的预处理节点，如Line Extractors、Semantic Segmentation等，用户可以直接进行图像到图像的生成任务，例如，将大白鲨照片转换为深度图后，生成赛博朋克风格的犀牛源码官网潜水艇。此外，BizyAir已上线的其他功能包括SiliconCloud LLM和可图Kolors。 在ComfyUI中使用Controlnet Union的步骤如下：安装BizyAir：在ComfyUI Manager中搜索并安装，也可通过源码或Comfy-cli。
设置API密钥：首次使用时，通过指定页面生成API密钥。
使用Controlnet Union：访问"BizyAir"目录下的相关工作流进行快速尝试，支持与本地节点结合使用。
Controlnet Union的加入，无疑为ComfyUI用户提供了更高效、便捷的ios 新闻app源码图像控制体验，让创作过程更加流畅。无论是专业用户还是新手，都能享受到技术进步带来的便利。Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的专属生成模型
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、游戏开发与设计模拟等领域，以其开源生态和易用性受到创作者的青睐，与Midjourney相比，最大的优势是完全免费，且拥有庞大的社区资源。 本地部署Stable Diffusion首选Stable Diffusion WebUI，但设备要求较高，通常至少需要4G显存。对于寻求稳定服务的用户，云服务器部署是更佳选择。本文将记录Linux环境下部署Stable Diffusion WebUI，并采用LoRA训练专属生成模型的全过程，旨在为有类似需求的用户提供帮助。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。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，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bine_documents_chain`和`collapse_documents_chain`中的`llm_chain`替换为`Stream_Chain`类型。这样，当在`reduce`阶段调用`predict`方法时，能够直接调用`ChatGLM`类中的`_stream`方法实现流式响应。综上所述，通过深入理解`langchain`框架的内部实现，并针对关键环节进行方法重写，我们成功实现了在不同场景下的流式响应需求，包括普通问答和长文本处理。这些改进不仅提高了响应的实时性和效率，也为`langchain`框架的使用提供了更灵活和高效的方式。