1.小米智能家居必须用小米路由器吗
2.NovelAI怎么达到naifu的秋叶效果 NovelAIWebUI调参方法
3.Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的源码源码专属生成模型

小米智能家居必须用小米路由器吗

       智能家电的普及将越来越多的影响到我们的生活，同时智能家电也是网叶构建智能家庭的重要组成部分，小米公司推出小米路由器，秋叶堪称其为智能家庭网络中心。源码源码那有朋友就问了，网叶导航源码自小米智能家居必须用小米路由器吗？

小米智能家居必须用小米路由器吗

       首先回答是秋叶不用的，只要确保你的源码源码家具、小米能够访问局域网，网叶确保两边的秋叶局域网可以访问广域网。不是源码源码。处于同一个局域网就可以。网叶处于同一个局域网就可以，秋叶就是源码源码同一个路由器下面。

       小米路由器是网叶小米公司三大主要产品之一（手机、电视、路由器），以互联网思维改变传统行业的又一力作。它实现了类似NAS的功能，解决传统路由器上网慢、设置复杂等痛点。

       小米路由器成为移动互联网时代的家庭娱乐数据中心、智能家庭网络中心。

       这两年，小米路由器产品可以说是打了一个漂亮的翻身仗。借着WiFi6技术在手机上的大规模普及，小米相继推出了多款高性价比的路由器产品，并且在研发上下了不少功夫，稳定性得到空前的提升。

       最近小米工程师@秋叶随风ivan发微博称，推了很久的php源码例子路由器开源，内部流程已经走得差不多了。

       这样看来，小米路由器的固件代码，后续应该会开放。这样一来，第三方开发者就可以给小米路由器做ROM了。一般来说，官方的路由器固件，更看重整体的稳定性，相对第三方固件功能可能就没那么丰富。而对喜欢折腾的极客用户而言，当然更愿意选择第三方固件。

       作为以MIUI起家的小米，虽然已经不再把“为发烧而生”作为品牌slogan，但在开源这件事上，小米的确还是做得相当不错的。小米手机系统的源代码，小米也会陆续公布在相应的网站上。

       以路由器来说，虽然性能没有手机、电脑那么强劲，但折腾下，能玩的方面还是很多。比如说，在路由器上安装广告过滤插件，就能屏蔽浏览器广告；安装加速器插件，所有连接上的设备都能更流畅地玩网络游戏；如果路由器有USB接口，能接入移动硬盘的话，还能设置路由器下载，不用单独开启电脑。java弹窗源码

       不过，目前小米还没有公布具体的开源计划，还不知道哪款路由器会是第一款开源的。按照以往的经验，首先开源的大概率是比较热门的、用户基数比较大的产品。小米已经发售的WiFi6路由器包括AX、AX、AX5、AX6等，感觉都有可能会首批开源。

       另外，需要说明的是，第三方路由器固件当然有很多优点，但可能稳定性上会打点折扣。如果你对网络稳定性要求很高，建议还是不要轻易折腾了。如果条件允许的话，可以考虑在副路由上尝试下。

如何利用小米路由器构建智能家居

       构建智能家居的基本思想是：

       将小米路由器作为智能家居控制中心，通过小米路由器与其它智能家电进行的协作，实现空调、电视、甚至电灯都智能起来，并可以根据自己的生活习惯定制各类智能家电的工作模式及时间。

       要想构建基于“小米路由器”的智能家居环境，我们就必须购买相关的智能家电设备，由于目前在智能家电领域标准不一，因此我们需要购买有关小米智能家电的一系列产品来搭建智能家居。

       智能插座：

       具有手机远程遥控功能，现量公式源码同时还提供5V1A的USB供电接口，以方便给手机充电。

       对智能插座的控制方法：通过手机“智能家庭”APP与智能插座匹配，就可以实现对智能插座的开启及关闭功能，同时也可以自定义场景，满足个性化的需求。

       小蚁智能摄像机：

       可以实现远程监控、红外夜视以及运行报警功能，利用此设备可以实现家庭防盗、孩子看护以及远程视频语音等功能。

       小蚁智能摄像机的的控制方法：只需要通常“智能家庭”手机APP与小蚁智能摄像机进行匹配，即可实现远程控制功能。同时配合小米路由器可实现视频存储、保护个人隐私等功能。

       智能灯泡：

       小米公司推出的“智能类泡”可以发生万种颜色灯光。同时借助小米路由器来实现控制灯光的颜色。

       智能灯泡与小米路由器的匹配方法：

       将智能灯泡专用适配器插入小米路由器USB接口中，然后将智能灯泡进行固定安装并通电。最后利用小米路由APP来查找智能灯泡即可实现相应的控制操作。

       最后小编就与大家分享一下如何利用小米路由APP查找智能家电设备并进行场景设置。只有我们实现了这一步操作，才能真正体现小米路由器的智能家居中心作用。首先我们从“小米应用商店”界面下载小米路由APP程序。

       安装并运行“小米路由器”APP程序，待登陆并识别完成小米路由器之后，点击“智能设备”按钮并进入。

       从打开的“智能设备”界面中，点击“路由快连”按钮。

       在智能设备正常通电或开机的情况下，小米路由器APP程序将自动搜索周围智能设备并尝试连接，动画代码源码在此以“小蚁摄像机”为例进行讲解。

       待对应的智能设备添加完成后，我们就可以在“智能设备”列表中找到已连接的智能家电，同时点击对应的智能设备将进入详细操作界面。

小米路由器怎么设置

       电脑端设置小米路由器

       首先接通小米路由器电源，将宽带线路与小米路由器蓝色“Internet接口”或“WLAN”接口相连，然后利用网线将小米路由器黑色LAN口与电脑网卡相连就可以啦。

       接下来打开浏览器，输入“www.miwifi.com”或“...1”打开小米路由器管理界面，然后输入“管理密码”进行登陆操作。

       当然如果电脑端安装有无线网卡，我们也可以通过连接含有“Xiaomi”的热点来通过无线方式连接小米路由器。

       登陆操作完成后，切换至“路由设置”选项卡，点击“外网设置”项进入，然后输入网络运营商所提供的账户信息以便完成网络接入设置。

       然后我们就可以对小米路由器进行随心所欲的设置操作啦。比如切换至“路由设置”->“关机&重启”项，就可以对小米路由器执行关机或重启操作。

       手机端设置小米路由器

       打开手机无线网络开关，搜索以“Xiaomi”开头的热点，此时将自动连接至小米路由器。

       当连接小米路由器完成后，会弹出下载“客户端”的界面，此时直接点击进行下载安装。

       待下载并完成客户端的安装操作之后，就正式进入小米路由器管理界面。

       在弹出的“外网设置”界面中，输入网络运营商后提供的账户以便完成网络接入设置操作。

       接下来重启WiFi的名称及密码。

       待网络接入设置完成后，点击右上角的“设置”按钮。

       在打开的“设置”界面中就可以对小米路由器进行具体的设置操作。

       利用同样的方法，我们可以将其它小米公司生产的智能家电通过小米路由器实现连接操作，进而对各智能家电进行场景设置。

NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法

       今天要为大家带来的是NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法，一起来看看吧。（本文转载自b站用户：秋叶aaaki）

       最近有很多人在由初步尝试naifu带来的乐趣以后，不满足与naifu的参数限制想要更高级的面板于是转而使用了WebUI。

       但是很多人在刚开始使用WebUI的时候会发现：这怎么画的这么难看 比naifu差远了

       今天来带领大家调整WebUI达到naifu的效果

       可能也有人看过其他UP主做的视频、专栏设置过了，那么请直接看第三部分我来讲解这样有什么限制、真的能完全还原吗？（不能哦）

       一. 设置

       打开WebUI，点击Settings。

       往下翻，把这两个设置改为和我一样的

       Eta noise seed delta：

       Stop At last layers of CLIP model：2

       改完后 不要忘记回到最顶上点这个保存！！！

       二. 验证

       tag: masterpiece, best quality, 1girl, cat ears, hair_bow, school uniform, twintails

       负面tag:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

       Steps: ,Cfg: , 分辨率：x，种子：

       如果你画出了和我这张一样的图，恭喜你，修改成功！

       三. 限制

       这么更改，其实还是在某些情况无法还原的。这种情况就是在大量使用强调符号的情况下

       也就是naifu版本的{ }，webui版本的( )。如果使用这个括号，那么他们强调的倍率是不一样的，无法简单的只替换符号

       在naifu版本的代码中，大括号是1.倍的

       而在webui版本中，他是1.1倍的！

       使用这两个括号导致的区别是基本上教你改设置的绝大部分视频、专栏都没有强调过的，而往往在实际使用中，这个强调用的括号是被广泛使用、甚至是滥用的情况

       这就导致了naifu版本的咒语、无论怎么调整也在webui版本里无法复现！

       那么如何进行括号的转换呢？推荐大家看看这位up主写的，

       点击查看

       教你如何在WebUI中生成接近NovelAI官网的效果并进行相似度测试

       这里直接复制过来做个总结

       { xxxx} = (xxxx:1.^大括号数量)

       也就是1.的n次方

       例子如下（复制的上面专栏）

       { masterpiece}=(masterpiece:1.)

       { { masterpiece}}=(masterpiece:1.)怎么算的？(1. = 1*1.*1.)

       （但是我这么换算以后，生成的图仍然有极其细微的差别目前还没搞明白为什么）

       如果你真的想%还原而不去手动计算那复杂的乘法，只有改代码一条路啦~

       代码的具体位置我在上面的截图中已经截到了，直接去搜索然后改就可以了

       四. 其他技术细节

       是个什么登西？

       在naifu源码里，这个是噪声随机数种子加上的一个数字，也就是对应的Eta noise seed delta

       以上就是NovelAI怎么达到naifu的效果 NovelAIWebUI调参方法的全部内容，希望对大家有帮助。更多攻略资讯关注游戏网。

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http://.0.0.1:，即可看到WebUI界面。部署云端时，根据公网IP或内网/Linu虚拟机端口映射调整本地浏览器访问。

       模型类型介绍

       Stable Diffusion涉及模型类型分为：大模型（基座模型）与用于微调的小模型。

       大模型（基座模型）

       大模型包含TextEncoder、U-Net与VAE，官方提供模型包括sd1.5、sd2与sdxl等，社区模型在此基础上微调。注意，若输出发灰，可能与VAE使用不当有关，需手动添加。

       模型格式为pt、pth、ckpt等，safetensors是无风险文件格式，权重内容一致。

       小模型

       用于微调的小模型通常分为文本与图像类型，用于风格定制。

       模型权重获取

       获取模型权重推荐以下方式：

       开源社区下载

       主要推荐两个开源社区，找到模型，查看信息、提示词，右键复制链接或点击下载。

       Model Scope（国内）

       Model Scope提供机器学习模型，搜索下载所需模型。

       Hugging Face（国外）

       Hugging Face需使用梯子访问，操作与Model Scope类似。

       WebUI使用

       下载模型权重，放置在models/stable-diffusion与models/Lora文件夹，WebUI自动识别。使用界面，选择大模型开始画图。

       LoRA模型训练实战

       本地部署Stable Diffusion WebUI后，通过训练LoRA模型实现风格定制。本文将通过案例指导训练专属LoRA模型。

       下载lora-scripts

       使用终端git下载lora-scripts仓库，确保包含所有子模块。

       准备训练数据集

       搜集特定风格，生成描述文件，使用WebUI批量生成描述，确保文件名称遵循格式。

       LoRA训练

       修改train.sh脚本，执行训练操作。生成模型文件保存至outputs/文件夹，复制至stable-diffusion-webui的models/Lora目录，即可使用。

       总结

       本文介绍了Linux环境下部署Stable Diffusion WebUI与LoRA模型训练的全过程，希望能帮助用户避免部署过程中的常见问题。感谢阅读。