因 MySQL 8 默认使用 utf8mb4 字符集，如果是从 MySQL 5-7 等低版本迁移的，那么仍然是 utf8（相当于 utf8mb3）。

这在保存字符串时有可能会报错：

An error occurred while saving the entity changes. See the inner exception for details.

Incorrect string value: '\xF0\xA1\x90\x93\xE6\x9D...' for column 'Html' at row 1

即使连接字符串上加上 CharSet=utf8 或 CharSet=utf8mb3 或 CharSet=utf8mb4 也没用。

那么只能把数据库的字符集改为 utf8mb4。

更改字符集和排序方式前必须先备份数据库！

1. 更改现有数据库的字符集和排序规则

   ALTER DATABASE mydatabase 
   CHARACTER SET utf8mb4 
   COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

2. 更改现有表的字符集和排序规则

   ALTER TABLE mytable 
   CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 
   COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

3. 更改现有列的字符集和排序规则

   当列单独设置了字符集时执行，未设置的不需要执行，会继承表的字符集

   ALTER TABLE mytable 
   MODIFY mycolumn VARCHAR(255) 
   CHARACTER SET utf8mb4 
   COLLATE utf8mb4_unicode_ci

数据库中可能存在许多表，数据表中可能存在许多列，使用下面的命令可以生成批量执行的命令：

1. 更改所有表的默认字符集和排序规则

   USE database_name; -- 替换为你的数据库名
   
   SELECT CONCAT('ALTER TABLE `', TABLE_SCHEMA, '`.`', TABLE_NAME, '` CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;') 
   FROM information_schema.TABLES 
   WHERE TABLE_SCHEMA = 'database_name'; -- 再次替换为你的数据库名

2. 更改所有列的字符集和排序规则

   USE database_name; -- 使用你的数据库名
   
   SELECT CONCAT('ALTER TABLE `', TABLE_SCHEMA, '`.`', TABLE_NAME, '` MODIFY `', COLUMN_NAME, '` ', COLUMN_TYPE, ' CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;') 
   FROM information_schema.COLUMNS 
   WHERE TABLE_SCHEMA = 'database_name'; -- 使用你的数据库名

另外给出几条查询语句：

1. 查看特定数据库的字符集和排序规则

   SELECT DEFAULT_CHARACTER_SET_NAME, DEFAULT_COLLATION_NAME
   FROM information_schema.SCHEMATA
   WHERE SCHEMA_NAME = 'your_database_name';

2. 查看特定表的字符集和排序规则

   SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, TABLE_COLLATION
   FROM information_schema.TABLES
   WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name';

3. 查看特定列的字符集和排序规则

   SELECT COLUMN_NAME, CHARACTER_SET_NAME, COLLATION_NAME 
   FROM information_schema.COLUMNS 
   WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'your_table_name';

未能找到路径“\roslyn\csc.exe”的一部分。

解决方法：

在 nuget 中直接卸载 Microsoft.CodeDom.Providers.DotNetCompilerPlatform

如果 web.config 报错，删除与 Microsoft.CodeDom.Providers.DotNetCompilerPlatform 相关的项，如：

<system.codedom>
	<compilers>
		<compiler language="c#;cs;csharp" extension=".cs" warningLevel="4" compilerOptions="/langversion:default /nowarn:1659;1699;1701;612;618" type="Microsoft.CodeDom.Providers.DotNetCompilerPlatform.CSharpCodeProvider, Microsoft.CodeDom.Providers.DotNetCompilerPlatform, Version=4.1.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=31bf3856ad364e35" />
		<compiler language="vb;vbs;visualbasic;vbscript" extension=".vb" warningLevel="4" compilerOptions="/langversion:default /nowarn:41008,40000,40008 /define:_MYTYPE=\&quot;Web\&quot; /optionInfer+" type="Microsoft.CodeDom.Providers.DotNetCompilerPlatform.VBCodeProvider, Microsoft.CodeDom.Providers.DotNetCompilerPlatform, Version=4.1.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=31bf3856ad364e35" />
	</compilers>
</system.codedom>

然后遇到错误：

功能 空传播运算符 在 C# 5 中不可用。请使用 6 或更高的语言版本

所以还是少不了 Microsoft.CodeDom.Providers.DotNetCompilerPlatform

又把这货装上了，竟然不报错了。

这期间我更改过在 Release 模式下调试，将 .NET Framework 4.8 升级到 .NET Framework 4.8.1 等，然后又退回到原来的状态和版本，竟然都正常了。

就这样吧！

一般用法：/宽度/高度

例：https://picsum.photos/400/300

方形图像：/边长

例：https://picsum.photos/300

指定图像：/id/{image}

例：https://picsum.photos/id/237/400/300

基于种子获取相同的随机图像：/seed/{seed}

例：https://picsum.photos/seed/xoyozo/400/300

灰度：?grayscale

例：https://picsum.photos/400/300?grayscale

模糊：?blur

例：https://picsum.photos/400/300/?blur

指定模糊级别：?blur=[1,10]

例：https://picsum.photos/400/300/?blur=2

组合

例：https://picsum.photos/id/870/400/300?grayscale&blur=2

防止缓存

例：

<img src="https://picsum.photos/400/300?random=1">

<img src="https://picsum.photos/400/300?random=2">

指定图像格式：

https://picsum.photos/400/300.jpg

https://picsum.photos/400/300.webp

语言集成查询（LINQ）为 C# 和 VB 提供语言级查询功能和高阶函数 API，让你能够编写具有很高表达力度的声明性代码。

LINQ 有两种写法：查询语法和方法语法，查询语法又称查询表达式语法。

查询语法：

from 变量名 in 集合 where 条件 select 结果变量

方法语法：

集合.Where(变量名 => 条件)

LINQ 的标准查询运算符及语法示例

cats.Select(cat => cat.color)

from cat in cats
select cat.color

families.SelectMany(family => family.members
.Select(member => member.name))

from family in families
from member in family.members
select member.name

cats.Where(cat => cat.color == "white")

from cat in cats
where cat.color == "white"
select cat

cats.OrderBy(cat => cat.age)

from cat in cats
order by cat.age
select cat

cats.Reverse()

families.Join(
    members,
    family => family.familyId,
    member => member.familyId,
    (family, member) => new
    {
        family.familyId,
        member.name,
    })

families.GroupJoin(
    members,
    family => family.familyId,
    member => member.familyId,
    (family, familyMembers) => new
    {
        family.familyId,
        name = familyMembers.FirstOrDefault()?.name
    })

from family in families
join member in members on family.familyId equals member.familyId
select new
{
    family.familyId,
    member.name,
}

from family in families
join member in members on family.familyId equals member.familyId into g
from member in g.DefaultIfEmpty()
select new
{
    family.familyId,
    name = member?.name,
}

了解立即执行与延迟执行可以大大改善性能。

方法一：

在 DbContext.cs 文件中找到 OnConfiguring 方法，添加代码：

#if DEBUG
    optionsBuilder.EnableSensitiveDataLogging();
    optionsBuilder.LogTo(Console.WriteLine); // 输出日志到控制台
    //optionsBuilder.LogTo(message => Debug.WriteLine(message)); // 输出日志到“输出”窗口
#endif

搞定。

若原来是 => 形式的，改为 { } 形式写法即可。

方法二：使用 Logging

打开 DbContext 文件，添加

using Microsoft.Extensions.Logging;
using Microsoft.Extensions.Logging.Debug;

将

optionsBuilder.UseMySql

替换为

optionsBuilder.UseLoggerFactory(MyLoggerFactory).UseMySql

添加方法

public static readonly LoggerFactory MyLoggerFactory = new LoggerFactory(new[] {
    new DebugLoggerProvider()
});

即可在“输出”窗口看到生成的 SQL 语句了。

本文将详细介绍 stable diffusion webui 的下载、安装及问题解决。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。它是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的 CompVis 研究团体开发的各种生成性人工神经网络。它是由初创公司 StabilityAI，CompVis 与 Runway 合作开发的，并得到 EleutherAI 和 LAION 的支持。
其它问题请参考：

• 运行使用时问题《Windows 使用 Stable Diffusion 时遇到的各种问题整理》；

• 模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；

• 提示词生图咒语《Stable Diffusion 提示词词缀使用指南（Prompt）》；

• 不同类的模型Models说明《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models》；

• 绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节（需 ControlNet 扩展）》；

• 各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》；

一、环境准备

（一）硬件方面：

1. 显存

4G 起步，4G 显存支持生成 512*512 大小图片，超过这个大小将卡爆失败。

2. 硬盘

10G 起步，模型基本都在 5G 以上，有个 30G 硬盘不为过吧？现在硬盘容量应该不是个问题。

（二）软件方面：

1. Git

https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可，对版本没有要求。

2. Python

https://www.python.org/downloads/
截止发稿（2023.3.6）时，最高版本只能用 3.10.*，用 3.11.* 会出问题。

3. Nvidia CUDA

https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe
版本 11.7.1，搭配 Nvidia 驱动 516.94，可使用最新版。

4. stable-diffusion-webui

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
核心部件当然用最新版本~~但注意上面三个的版本的兼容性。

5. 中文语言包

https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
下载 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 文件

6. 扩展（可选）

https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
下载整个 sd-webui-controlnet 压缩包

https://huggingface.co/Hetaneko/Controlnet-models/tree/main/controlnet_safetensors
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main
试用时先下载第一个链接中的 control_openpose.safetensors 或 第二个链接中的 control_sd15_openpose.pth 文件

7. 模型

https://huggingface.co/models
https://civitai.com
可以网上去找推荐的一些模型，一般后缀名为 ckpt、pt、pth、safetensors ，有时也会附带 VAE（.vae.pt）或配置文件（.yaml）。

这里可以学习一下模型的基本概念《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models，再也不用担心该用什么了》

二、安装流程

1. 安装 Git

就正常安装，无问题。

2. 安装 Python

建议安装在非 program files、非 C 盘目录，以防出现目录权限问题。
注意安装时勾选 Add Python to PATH，这样可以在安装时自动加入 windows 环境变量 PATH 所需的 Python 路径。

3. 安装 Nvidia CUDA

正常安装，无问题。

4. 安装 stable-diffusion-webui

国内需要用到代理和镜像，请按照下面的步骤操作：

a) 编辑根目录下 launch.py 文件
将 https://github.com  替换为 https://ghproxy.com/https://github.com，即使用  Ghproxy 代理，加速国内 Git。
如图将代码中所有类似地址都改掉（注意：不仅仅是图中所展示的这些）。

b) 执行根目录下 webui.bat 文件
根目录下将生成 tmp 和 venv 目录。

c) 编辑 venv 目录下 pyvenv.cfg 文件
将 include-system-site-packages = false 改为 include-system-site-packages = true。

d) 配置 python 库管理器 pip
方便起见，在 \venv\Scripts 下打开 cmd 后执行如下命令：

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 镜像
pip freeze > requirements_versions.txt # 创建文件
pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前，请检查你的剩余磁盘空间
pip install xformer # 如果不执行此条命令，启动 Stable Diffusion 时可能会出现错误。xformer 还可以在后续使用中降低显卡占用。

xformer 会安装到 \venv\Lib\site-packages 中，安装失败可以用 pip install -U xformers 命试试。

e) 安装语言包
将文件 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 放到目录 \localizations 目录中。
运行 webui 后进行配置，操作方法见下。

f) 安装扩展（可选）
将 sd-webui-controlnet 解压缩到 \extensions 目录中。
将 control_sd15_openpose.pth 文件复制到 /extensions/sd-webui-controlnet/models 目录中。
不同的扩展可能还需要安装对应的系统，比如 controlnet 要正常使用则还需要安装 ffmpeg 等。

g) 安装模型
下载的各种模型放在 \models\Stable-diffusion 目录中即可。

h) 再次执行根目录下 webui.bat 文件
用浏览器打开 webui.bat 所提供的网址即可运行。

其中提供了网址：http://127.0.0.1:7860。

打开该网址后在 Settings -> User interface -> Localization (requires restart) 设置语言，在菜单中选择 chinese-all-0220（前提是已经在目录中放入了对应语言包，见上），点击 Apply Settings 确定，并且点击 Reload UI 重启界面后即可。

好了，现在可以开始使用了~~

三、问题及注意点

1. python 版本错误

错误：


ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu117
ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.1+cu117

这是由于 python 版本不对导致的（上面提过了，截止发稿时不能追求新版本），要用 python 3.10.* 版本。
解决来源：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/7166

2. pip版本错误

警告：

[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: D:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip

提示中已经给出了解决方案：
在 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行

python.exe -m pip install --upgrade pip

3. 安装或执行停滞

如果在执行 webui.bat 进行包下载安装时或者生成图片时会卡很久都没反应，那么这时可以复制包名，进入 python 安装目录或 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行

pip install 包名

也可以通过任务管理查看网络状态，如果网络在玩命下载，那么就等着吧~~

4. xFormers 安装不上

很多同学都反应 xformers 无法安装，可以用以下的方法试试：

• 检查 Dreambooth 要求的 Python 版本：
  如果您的 Python 版本低于 3.6，请安装最新的 Python 版本，并重复尝试安装 xformers。

# 据此可以在终端中运行以下命令，以检查您的 Python 版本：
python --version

• 安装依赖项：xformers 有许多依赖项，如果这些依赖项没有正确安装可能会导致升级失败。您可以尝试安装以下依赖项：

pip install numpy scipy torch torchaudio transformers

• 清除 pip 缓存并重新安装：

# 清除 xformers 缓存：运行以下命令清除 xformers 缓存。
pip uninstall -y xformers
pip cache purge

# 更新 pip：确保您正在使用最新版本的 pip，可以运行以下命令更新 pip。
pip install --upgrade pip

# 安装 xformers：在清除了缓存并更新了 pip 之后，重新安装 xformers。
pip install xformers

• 手动安装 xformers 指定版本
  如果上述步骤仍然无法解决问题，可尝试手动安装 Dreambooth 所需的 xformers 版本。在 Dreambooth 的文档中，可以找到 xformers 的版本要求。

pip install xformers==0.0.17.dev465

• 使用 conda 环境
  如果您使用的是 conda 环境，请尝试在 conda 环境中安装 xformers。

# 创建 conda 环境
conda create --name myenv

# 激活 conda 环境并安装 xformers
conda activate myenv
pip install xformers

• 网络问题
  如果已经配置好了代理，就不要考虑这个了。
  检查网络连接：请确保您的计算机与互联网连接，并且网络连接没有被防火墙或代理服务器阻止：

# 检查网络连接是否正常
ping google.com

• 非必要
  你确定需要使用 xformers 么？如果不需要，可以在 webui-user.bat 中把 --xformers 去掉试试。

• 其它
  如果上述方法还是无法解决问题，请尝试在 OpenAI 的论坛或者 Dreambooth 的 GitHub 页面上寻求更多帮助。-_-!

5. 其他安装问题

删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。

6. 硬件问题

一般显卡不达标，就会爆卡，解决办法就是编辑根目录下 webui-user.bat 文件，试一下修改参数 COMMANDLINE_ARGS 即可。

以下几个设置逐一测试看看哪个适合自己。

set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram

本机显存 4G，使用最后一个配置方法，可以烧出 2048*1080 的图，前两种方法反而会在最后爆卡。

最后，预祝各位成功~~

dog drink~~ where is dog?

参考：
【AI 繪畫】Stable-Diffusion 通過骨架分析插件 ControlNet 來製作超有意境的圖片
Stable Diffusion 2.1 + WebUI 的安装与使用（极详细）
低配显卡想玩 Stable Diffusion？修改一个配置就行
整合包

经常有人碰到这样一种情况，我的 918+ 有 4 个硬盘呢，怎么空间很快就没了，最重要的是，自己查看统计了所有文件占用情况，和实际的占用空间不符。这个首先可以肯定的就是空间必然是文件占用了。但是呢，有些文件是不能从 File Station 里面直接看到的，所以很多用户就搞不懂了，有时候文件删除了，空间也不见增加。今天，就来教大家一个大招，让这些不能直接看到的文件无处遁形。

一、SSH 登陆群晖

这里我们要用到一个叫 putty 的软件

putty下载链接：点此下载

在开始之前，我们要开启群晖的 SSH 或是 telnet 服务功能（控制台 - 终端机和 SNMP - 勾选启动 SSH 功能）。

打开 putty，在主机名称输入群晖的局域网 IP 地址，然后点击下面的【打开】。

会弹出一个黑色的窗口。登入账号输入管理员：admin，按回车，然后输入 admin 的密码，要注意的是，输入密码的时候，光标是不会动的，你尽管输就行。有些用户看到代码就头疼，其实我们用到的都是些非常简单基础的命令代码，你只要照着这个步骤一步一步去做，肯定能成功，成功把空间腾出来后，你会很有成就感，哈哈！

切换到 root 权限，输入 sudo -i，按回车，然后也是输入 admin 的密码。

MAC 电脑用终端也可以登录 ：

1. 打开终端

2. 输入命令：ssh -p 999 admin@192.168.1.9

3. 上面 999 为自定义端口号，admin 为自己的用户名

二、查询文件

到这里我们就登陆到群晖里面了，在这里可以执行命令。

输入 cd /volume1 命令后按回车，意思是进入存储空间 1（若您的储存空间为 2，则改成 volume2，依此类推）。

输入 du -ah --max-depth=1，可以查看当前目录文件大小，这个过程可能会需要数分钟到数小时不等，依您的文件数及空间大小而定。实测 8TB 机械硬盘耗时两个多小时。

三、删除文件

像上面图片中的 @download 就是 Download Station 的缓存文件，有时候操作不当，会造成缓存不能自动删除，这个时候就需要使用代码的方法来删除缓存，才能释放存储空间了。

比如要删除 Download Station 的缓存文件夹，就是上图的 @download 文件夹，可以使用下面这个命令：rm -rf /volume1/@download

这个命令要慎用，一旦删除就不能恢复了！

四、还有哪些文件占用存储空间而不能直接查询

除了 Download Station的缓存文件之外，还有 File Station 里面删除了文件，但启用了回收站，文件实际上还没彻底删除，也会造成删除文件，空间没有增加的情况。这个时候清空一下回收站即可。

清除某个文件夹回收站：

也可以直接一次性清空所有文件夹的回收站：

还有 Drive 的版本控制和 Drive本身自带的回收站；

@synologydrive/@sync/repo 是 Synology Drive Client 的缓存目录，我删除这个目录就释放了 5TB 的空间。

除此之外，还有 Cloud Station 保留的版本，Snapshot Replication 套件生成的快照文件等。

如果发现 /volume1/@synologydrive/@sync/repo/ 这个目录占用空间过大，请参考这篇文章。

Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql 升级到 7.0 后出现：

System.InvalidOperationException:“The 'sbyte' property could not be mapped to the database type 'tinyint(1)' because the database provider does not support mapping 'sbyte' properties to 'tinyint(1)' columns. Consider mapping to a different database type or converting the property value to a type supported by the database using a value converter. See https://aka.ms/efcore-docs-value-converters for more information. Alternately, exclude the property from the model using the '[NotMapped]' attribute or by using 'EntityTypeBuilder.Ignore' in 'OnModelCreating'.”

对比 6.0 生成的 DbContext.cs 发现缺少了 UseLoggerFactory，按旧版修改即可。

找到 OnConfiguring 方法，上方插入：

public static readonly LoggerFactory MyLoggerFactory = new LoggerFactory(new[] {
    new DebugLoggerProvider()
});

在 OnConfiguring 方法中将：

optionsBuilder.UseMySql("连接字符串");

改为：

optionsBuilder.UseLoggerFactory(MyLoggerFactory).UseMySql("连接字符串");

错误 BLAZOR102     The scoped css file was defined but no associated razor component or view was found for it.

错误 BLAZOR106 The JS module file was defined but no associated razor component or view was found for it.

解决方法：将相关文件从项目中排除，再包括到项目中即可正常生成。

若仍报错，备份这些文件，删除并新建文件，复制代码进去尝试生成。

若仍报错，通过注释代码的方式排查问题原因。