stablediffusionwebui 图生图
时间: 2025-05-04 11:55:09 浏览: 45
### Stable Diffusion WebUI 图生图功能使用教程
#### 1. **环境准备**
在使用 Stable Diffusion WebUI 的图生图功能之前，需确保已成功安装并运行该软件。可以通过官方文档或社区资源获取详细的安装指南[^1]。
#### 2. **启动界面**
打开 Stable Diffusion WebUI 后，默认会进入“文生图”页面。要切换到“图生图”模式，点击顶部导航栏中的“Img2Img”选项卡[^2]。
#### 3. **上传基础图片**
在 Img2Img 页面中，找到“Upload image”区域，将作为输入的基础图片拖拽至指定框内或将文件路径粘贴至此处。此图片将成为新生成图像的主要参考依据[^3]。
#### 4. **调整参数设置**
- **Denoising Strength (去噪强度)**: 控制原始图片保留程度与生成部分的比例。数值越低，则更接近原图；反之则更多依赖于模型生成的内容。
- **Steps**: 定义推理步数，通常范围为 20 至 50 步之间可以获得较好的效果。
- **Sampler**: 采样器的选择会影响最终渲染风格及时长，推荐尝试不同的 sampler 来寻找最佳匹配项。
- **Prompt 和 Negative Prompt**: 输入描述性的文本提示词以及负面提示词以引导生成方向。
#### 5. **执行生成操作**
完成上述配置之后，按下 “Generate” 按钮即可开始基于所给定条件下的全新艺术创作过程。等待片刻后就能看到成果展示出来了。
#### 6. **保存与分享作品**
一旦满意所得结果，记得下载本地副本并通过社交媒体平台与其他爱好者共同交流心得体验哦！
```python
# 示例代码片段用于自动化处理流程的一部分
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
def load_image_from_url(url):
response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))
return img
base_img = load_image_from_url('https://example.com/sample.jpg')
```
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课程大纲如下：
1）需求与设计
1.1 功能分析
1.2 模块拆分
1.3 框架设计
2）框架层实现
2.1 创建项目
2.2 对象复用：对象池
2.3 事件分发：全局事件
2.4 模块解耦：MVC
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3）地图编辑器
3.1 UML设计图
3.2 绘制网格
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5.2 怪物类实现
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6.3 炮塔升级
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7.3 子弹的追踪
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8.2 关卡界面
8.3 主界面
8.4 结束界面
8.4 排行榜界面
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在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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一
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1