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additional networks 安装下载

Answer

以下是关于 additional networks 安装下载的相关信息:

LORA 模型:

  • LORA 可以固定画风、人物、物品、动作姿态等的特征,文件通常有几十上百兆,承载信息量远大于 Embedding,在还原真人物品时细节精度更高。
  • 下载的 LORA 放在根目录的【……\models\Lora】文件夹下,使用时点击红色小书,找到 LORA 选项卡加载。
  • 使用 LORA 时要注意作者使用的大模型,一般需配套使用,还可能需要加入特定触发词。

Hypernetworks 模型:

  • 主要针对画风训练,可像 LORA 一样加载。
  • 下载的文件放在根目录的【…\models\hypernetworks】文件夹下,使用时点击红色小书,找到 Hypernetworks 选项卡加载。

常用模型下载网站:

模型安装:

  • 大模型(Ckpt):放入 models\Stable-diffusion
  • VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\Stable-diffusion 或 models\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。
  • Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora,也可以在 models/Lora 目录
  • Embedding 模型:放入 embeddings 目录

模型存放位置示例(InstantID):

  • 下载buffalo_l.zip并放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2
    • git 地址:https://github.com/deepinsight/insightface/releases
    • 网盘地址:https://www.123pan.com/s/fOu4Td-b3Vdd.html 提取码:KAKA
  • 下载文件并放在 ComfyUI/models/instantid
    • git 地址:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ip-adapter.bin?download=true
    • 网盘地址:https://www.123pan.com/s/fOu4Td-c3Vdd.html 提取码:KAKA
  • 下载controlnet并放在 ComfyUI/models\controlnet
    • huggingface 地址 https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true
  • 下载文件 Faceid 并放在 ComfyUI/models\ipadapter

不同类型的模型后缀名几乎一样,无法通过后缀名区分时,可以通过Stable Diffusion 法术解析检测。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【SD】软件原理傻瓜级理解

总结一下,LORA的强大,无论是画风,还是人物、物品,或者是动作姿态,都是可以固定下来,它所做的就是提炼图片特征。LORA和Embedding的区别一是在于体量上,Embedding的文件只有几十kb,而LORA的文件通常有几十上百兆,所以LORA的文件所承载的信息量是要远大于Embedding,尤其是在还原真人物品时,LORA的细节精度是Embedding无法比拟的。下载的LORA放在根目录的这个文件夹下【……\models\Lora】,使用的时候点击这个红色的小书,找到LORA的选项卡,任意点击一个想要的LORA就可以加载进去了。使用LORA的时候要注意看作者使用的大模型,一般情况下只有配套使用才能达到LORA最好的效果,当然也不排除有一些LORA和其他的大模型会产生一些奇妙的碰撞。除了加载lora以外,还需要加入一些特定的触发词,才能保证lora的正常使用。比如这个盲盒的lora,作者提示需要加入full body,chibi这些提示词才行。Hypernetworks主要是针对画风训练的一种模型,可以像lora一样加载进来。比如这种卡通Q版头像蒸汽波风格油画风格下载的文件放在根目录的这个文件夹下【…\models\hypernetworks】,使用的时候点击这个红色的小书,找到Hypernetworks的选项卡,任意点击一个想要的Hypernetworks就可以加载进去了。当我们下载了很多的模型、Embedding、Hypernetworks和LORA之后,我们会发现这些文件的后缀名几乎是一样,包括.pt/.safetensors/.ckpt等等,所以这些文件是无法通过后缀名进行区分的,那我们怎么判断这个文件到底是什么?该放到什么文件夹里呢?这里我们可以去到秋叶大佬整理的这个网站里面https://spell.novelai.dev/,把文件拖进去就可以看到是什么类型的文件。

SD新手:入门图文教程

模型能够有效地控制生成的画风和内容。常用的模型网站有:[Civitai|Stable Diffusion models,embeddings,hypernetworks and more](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//civitai.com/)>[Models-Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models)>[SD-WebUI资源站](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.123114514.xyz/models/ckpt)>[元素法典AI模型收集站-AI绘图指南wiki(aiguidebook.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aiguidebook.top/index.php/model/)>[AI绘画模型博物馆(subrecovery.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aimodel.subrecovery.top/)[heading3]模型安装[content]下载模型后需要将之放置在指定的目录下,请注意,不同类型的模型应该拖放到不同的目录下。模型的类型可以通过[Stable Diffusion法术解析](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spell.novelai.dev/)检测。大模型(Ckpt):放入models\Stable-diffusionVAE模型:一些大模型需要配合vae使用,对应的vae同样放置在models\Stable-diffusion或models\VAE目录,然后在webui的设置栏目选择。Lora/LoHA/LoCon模型:放入extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora,也可以在models/Lora目录Embedding模型:放入embeddings目录

9、InstantID的安装与使用 副本

下载对应的模型并存放在指定位置并重命名,文件夹位置如何没有此文件需要新建并重命名,具体如下:1、下载下文件[buffalo_l.zip](https://github.com/deepinsight/insightface/releases/download/v0.7/buffalo_l.zip)并放在ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2git地址:https://github.com/deepinsight/insightface/releases网盘地址:https://www.123pan.com/s/fOu4Td-b3Vdd.html提取码:KAKA2、下载下文件并放在ComfyUI/models/instantidgit地址:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ip-adapter.bin?download=true网盘地址:https://www.123pan.com/s/fOu4Td-c3Vdd.html提取码:KAKA3、下载下文件[controlnet](https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true)并放在ComfyUI/models\controlnethuggingface地址https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true3、下载下文件Faceid并放在ComfyUI/models\ipadapter

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2025-03-30
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trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式: 1. 从 Trae 的插件市场安装: 在左侧导航栏中,点击插件市场图标,界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中,界面上显示该插件的详情窗口,展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装,Trae 开始安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装: 前往。 搜索您想要的插件,例如:Pylance。 在搜索结果中,点击您所需的插件,您会前往该插件的详情页。 在详情页中,点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息,提取出以下信息(以 Pylance 为例): itemName:URL Query 中的 itemName 字段,如截图中的 mspython.vscodepylance,并将小数点(.)前后的内容分成以下两个字段: fieldA:mspython fieldB:vscodepylance version:如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL,然后按下回车键,浏览器开始下载该插件。 下载完成后,返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中,Trae 开始自动安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 此外,如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口,则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History,然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件: 1. 禁用插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件,然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击禁用。 2. 卸载插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件,然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击卸载。
2025-04-19
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤: 安装方式有两种,分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法: 1. 命令行安装: 这是普适性最强的方法,安装后二次遇到问题的概率相对较低,但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说,可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码: 如果不会用 Git,推荐使用 Github 的客户端(https://desktop.github.com/)拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后,打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面(https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI),点击右上角的绿色按钮,并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」,此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop,点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置,按需调整,然后点击确定。看到下方特定界面,意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装: 这种方法安装比较简单,下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包:目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。下载地址是:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,只需下载最新的版本,解压就能使用。 安装完成后: 1. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤: 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完,核对一下: 如果有的话,会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。 如果没有的话,需要进行安装。 4. 安装 Python: 对于 Windows 系统,可以点击以下链接下载安装包: (有小伙伴说下载不了,可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址:https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c) 对于 Mac 系统,可以点击以下链接下载安装包: 5. 安装注意: 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后,关闭窗口,再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas,juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下: 数据处理基础:pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中,如读取数据(pd.read_csv)等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境:Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境,非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码,方便查看中间结果,并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中,有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE(如 PyCharm、VS Code)中运行。 在一些实践项目中,如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等,都需要 Python 基础与环境配置,包括通过 pip 安装 pandas 库,以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
trae如何安装
以下是 Trae 的安装步骤: 1. 由于 Trae AI 官网部署在海外,且其本身需要使用海外的大模型,所以需要通过 VPN 等方式科学上网。 2. 在官网(https://www.trae.ai/download)直接点击下载,Trae 会自动识别您的电脑芯片。 3. 下载完成后,如果是 Mac 系统,将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内;如果是 Windows 系统,双击 Trae 图标,即可完成安装。 4. 安装完成后,点击图标启动,进行以下简单设置: 选择主题背景和默认语言,可选择中文。 对于提供的 Cursor、VS Code 等其他 AI 编程工具的配置和插件迁移,如果是第一次使用类似工具,可直接点“Skip”选项。 对于不理解意思的设置,直接点“Skip”选项。 5. 选择合适的登录方式,登录方式包括 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。如果没有账号,可新注册一个账号。推荐有余力的用户访问 Github 官网(https://github.com/)注册。 注意:Trae 仅在部分地区可用,可能需要开启科学上网。登录完之后,若出现“App Unavailable”提示,可能是所在地区不可用,此时需要开启科学上网。网页登录成功之后可以把科学上网关掉。
2025-04-08
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导: 1. 安装地址:https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式(大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案)。 4. 完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 此外,在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中,也有关于 AnythingLLM 的介绍: 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT!可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺,作者按照他的视频进行了实操,并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27