解析域名、挂载磁盘（若有另购）、修改实例名称、配置安全组、设置快照策略、安装云监控插件并在应用分组添加服务器、云安全中心防勒索安装客户端并配置策略资产
远程连接进入 ECS（若解析未生效可以先用 IP）
开启 Windows 防火墙（使用推荐设置）
Windows 更新
安装 IIS：服务器管理器-添加角色和功能-勾选“Web 服务器(IIS)”包括管理工具
建议勾选：
默认已勾选项
按需安装 IP 和域限制
跟踪（即“失败请求跟踪”）
请求监视器、日志记录工具、
按需安装 ASP
按需安装 ASP.NET 4.8（会同时勾选 .NET Extensibility 4.8、ISAPI 扩展、ISAPI 筛选器）
按需安装 WebSocket 协议
应用程序初始化（建议安装）
管理服务（用于 Web 部署）
细节：设置任务栏；设置桌面图标；个性化-颜色-勾选“标题栏和窗口边框”；设置输入法；
下载 URL 重写（文件名：rewrite_amd64_zh-CN.msi）
下载 MySQL Connector/NET（文件名：mysql-connector-net-8.0.19.msi）
下载 ASP.NET Core 运行时 Hosting Bundle（文件名：dotnet-hosting-*.*.*-win.exe）
下载 .NET 桌面运行时 Windows x64（文件名：windowsdesktop-runtime-*.*.*-win-x64.exe）
下载 Web Deploy（文件名：WebDeploy_amd64_zh-CN.msi）
服务：设置“ASP.NET State Service”自动启动
IIS 日志：路径（如 D:\wwwlogs），每小时（统一设置一个全局的就行了，不需要设置每个网站），按需勾选“使用本地时间进行文件命名和滚动更新”
IIS 导入证书：个人、允许导出证书。参
设置权限：设置网站所在分区（如 D 盘），安全，添加 IIS_IUSRS，全部拒绝（防止跨站）
添加用户：为每个网站创建用户（既能防止跨站，又能跟踪进程），密码不能改、不过期，仅隶属于 IIS_IUSRS，并添加到每个网站的根目录
创建网站：设置访问物理路径的用户；设置应用程序池的“标识”用户；编辑绑定：勾选需要服务器名称指示；检查域名是否绑全；设置写入目录；
重复上面两步
检查所有网站用户是否仅隶属于 IIS_IUSRS（在“组”页面双击 Users 和 IIS_IUSRS 查看成员）
在应用程序池列表页面检查 CLR 版本、管托管道模式和标识；在网站列表页面检查绑定和路径
设置“IP 地址和域限制”
废弃旧服时再次检查：IIS 中各功能设置、hosts、安装的应用程序、启动项、服务、防火墙等
解析各网站域名
其它：资源管理器-查看-选项-查看-去掉“始终显示图标，从不显示缩略图”前的勾
>> 关于域名解析
因各地域名解析生效时间不可控，一般国内域名 1 天内，国际域名 2 天内。
若网站数据库在 RDS、上传文件在 OSS，则解析 48 小时后直接停止原网站即可；（比较理想的）
文件上传到 ECS 的可使用 FTP 等工具定时同步文件，或直接停止原网站。（网友会遇到新文章中图片无法显示等问题）
还有一种方法是新网站提前解析一个备用域名，确保完全生效后再修改正式域名的解析，原网站无条件跳转到备用域名，如果数据库中有保存完整网址路径的，关闭原网站并解绑备用域名之后，进行批量替换。（缺点是可能会影响在搜索引擎的网站权重）
部分有定时器的网站要注意，如果两个网站的定时器都正常开启会导致意外的，需要停止其中一个网站的定时器。
当然每种方法都有优缺点，选择可以接受且方便的一种即可。
更多文章：
在使用 VM 的过程中，你可能遇到过虚拟机和宿主机之间需要传输文件的问题。使用共享文件夹的方式比直接复制粘贴更快速、更有效，并且可以共同编辑文件，无需拷贝文件。如果在虚拟中有下载大文件，那么可以直接下载到共享文件夹中，可有效节省虚拟机磁盘文件 .vmdk 的空间占用（虚拟机里彻底删除文件后，.vmdk 并不会变小）。
设置方法很简单：
首先在宿主机磁盘上新建一个文件夹用来共享给虚拟机，例如取名 VM_SharedFolder。若无特殊需求，尽量不要将重要文件夹共享给虚拟机。
在 VM 中选中要共享文件夹的虚拟机，右键，设置。切换到“选项”选项卡，左侧选中“共享文件夹”，右侧选择“总是启用”，勾选“在 Windows 客户机中映射为网络驱动器”。点击“添加”，选择上一步创建的文件夹，完成。
这样，在虚拟机的“此电脑”上就可以看到这个“网络位置”了，默认是 Z 盘。
以上步骤可以在虚拟机开机的时候进行设置。
老版迅雷不能把下载目录指定到这样的盘符下，可以指定到：\\vmware-host\Shared Folders\VM_SharedFolder
anichart.js 是一款将数据转化为动态柱状图/线性图的 js/ts 工具，可导出视频。
github: https://github.com/Jannchie/anichart.js
中文使用指南：https://github.com/Jannchie/anichart.js/blob/main/README-CN.md
docs 目录中有更详细的使用方法（英文）。
在线演示：https://xoyozo.net/Demo/BarGraph
目前 release 版本 3.0.0。
这里有一点常用设置示例：https://codesandbox.io/s/anichart-2x-m3xbz?file=/main.js
设置画布尺寸
stage.canvas.width = 1000;
stage.canvas.height = 500;重设尺寸不会重新计算内部元素的大小和位置，因此对响应式布局不太友好。
配置柱状图
示例：
const barChart = new ani.BarChart({
dy: 2, // 文字下沉
imageField: 'logo', // 图标字段名
itemCount: 16, // 最多显示条数
dateFormat: '%Y年%-m月', // 日期格式
barGap: 10, // 柱条间距
barInfoFormat: () => '', // 隐藏柱条上的文字
});
stage.addChild(barChart);循环播放
setInterval(function () {
if (!stage.playing) {
stage.sec = 0;
stage.play();
}
}, 1000);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》；
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一、环境准备
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（一）硬件方面：
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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。
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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。
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（二）软件方面：
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1. Git
https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可，对版本没有要求。
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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。
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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。
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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。
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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
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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
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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）。
| 类型 | 文件格式 | 存放目录 | 备注 |
|---|---|---|---|
| check point | .ckpt，.safetensors | \models\Stable-diffusion | 文件较大 |
| vae | 名字带有 vae 的 | \models\vae | 细节更好地恢复，特别是眼睛和文字 |
| Textual Inversion | *.pt | \embeddings | 一般文件很小，额外的 tag |
| Lora | *.pt | \models\Lora | 调整模型，理解为风格化也可以 |
| Hypernetworks | .pt，.ckpt，*.safetensors | \models\hypernetworks | 和 lora 工作方式相似，算法不同 |
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》
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二、安装流程
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1. 安装 Git
就正常安装，无问题。
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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。
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3. 安装 Nvidia CUDA
正常安装，无问题。
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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~~
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三、问题及注意点
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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
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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~~
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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。-_-!
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5. 其他安装问题
删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。
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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
众所周知，VMware Workstation 中分配的硬盘大小与实际的 .vmdk 文件尺寸是不一致的。
譬如为虚拟机创建了一块 60GB 的硬盘，安装完系统后使用了 20GB 的空间，此时在宿主机上查看到的 .vmdk 的大小是 20GB。
当虚拟机的磁盘空间不足时，可以在 VMware 中扩展容量或添加硬盘。
扩展容量：虚拟机 - 设置 - 硬件 - 硬盘 - 扩展 - 设置最大磁盘大小。譬如设置为 160GB，那么虚拟机的磁盘 0 的大小会变成 160GB，C 盘 60GB 不变，在磁盘管理中可以将未分配的 100GB 创建为 D 盘。
添加硬盘：虚拟机 - 设置 - 硬件 - 添加 - 硬盘 - 设置最大磁盘大小。譬如设置为 100GB，那么虚拟机会增加一块大小为 100GB 的磁盘 1，在磁盘管理中可以将它创建为 100GB 的 D 盘。
当虚拟机内删除文件后，观察到 .vmdk 文件的大小并没有相应地减小，网上搜索后找到很多办法，但未测试成功。索性删除并重装系统比较方便，如果虚拟机里安装了许多软件不方便重装的朋友继续研究。
System.ComponentModel.Win32Exception: 拒绝访问。
[ExternalException (0x80004005): 无法执行程序。所执行的命令为 "\bin\roslyn\csc.exe" /shared /keepalive:"10" /noconfig /fullpaths @"C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\Temporary ASP.NET Files\root\8c8f68eb\880f02b5\alczcu1a.cmdline"。]解决方法：
web 部署发布时勾选“在发布期间预编译”
在“配置”中，去掉“允许更新预编辑站点”前的勾，勾选“不合并。为每个页面和控件创建单独的程序集”
public static class EntityFrameworkCoreExtension
{
private static DbCommand CreateCommand(DatabaseFacade facade, string sql, out DbConnection connection, params object[] parameters)
{
var conn = facade.GetDbConnection();
connection = conn;
conn.Open();
var cmd = conn.CreateCommand();
cmd.CommandText = sql;
cmd.Parameters.AddRange(parameters);
return cmd;
}
public static DataTable SqlQuery(this DatabaseFacade facade, string sql, params object[] parameters)
{
var command = CreateCommand(facade, sql, out DbConnection conn, parameters);
var reader = command.ExecuteReader();
var dt = new DataTable();
dt.Load(reader);
reader.Close();
conn.Close();
return dt;
}
public static List<T> SqlQuery<T>(this DatabaseFacade facade, string sql, params object[] parameters) where T : class, new()
{
var dt = SqlQuery(facade, sql, parameters);
return dt.ToList<T>();
}
public static List<T> ToList<T>(this DataTable dt) where T : class, new()
{
var propertyInfos = typeof(T).GetProperties();
var list = new List<T>();
foreach (DataRow row in dt.Rows)
{
var t = new T();
foreach (PropertyInfo p in propertyInfos)
{
if (dt.Columns.IndexOf(p.Name) != -1 && row[p.Name] != DBNull.Value)
{
p.SetValue(t, row[p.Name], null);
}
}
list.Add(t);
}
return list;
}
}调用示例：
var data = db.Database.SqlQuery<List<string>>("SELECT 'title' FROM `table` WHERE `id` = {0};", id);using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
namespace xxx.xxx.xxx.Controllers
{
public class DiscuzTinyintViewerController : Controller
{
public IActionResult Index()
{
using var context = new Data.xxx.xxxContext();
var conn = context.Database.GetDbConnection();
conn.Open();
using var cmd = conn.CreateCommand();
cmd.CommandText = "SELECT `TABLE_NAME` FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = DATABASE();";
Dictionary<string, List<FieldType>?> tables = new();
using var r = cmd.ExecuteReader();
while (r.Read())
{
tables.Add((string)r["TABLE_NAME"], null);
}
conn.Close();
foreach (var table in tables)
{
var conn2 = context.Database.GetDbConnection();
conn2.Open();
using var cmd2 = conn2.CreateCommand();
cmd2.CommandText = "DESCRIBE " + table.Key;
using var r2 = cmd2.ExecuteReader();
List<FieldType> fields = new();
while (r2.Read())
{
if (((string)r2[1]).Contains("tinyint(1)"))
{
fields.Add(new()
{
Field = (string)r2[0],
Type = (string)r2[1],
Null = (string)r2[2],
});
}
}
conn2.Close();
tables[table.Key] = fields;
}
foreach (var table in tables)
{
foreach (var f in table.Value)
{
var conn3 = context.Database.GetDbConnection();
conn3.Open();
using var cmd3 = conn3.CreateCommand();
cmd3.CommandText = $"SELECT {f.Field} as F, COUNT({f.Field}) as C FROM {table.Key} GROUP BY {f.Field}";
using var r3 = cmd3.ExecuteReader();
List<FieldType.ValueCount> vs = new();
while (r3.Read())
{
vs.Add(new() { Value = Convert.ToString(r3["F"]), Count = Convert.ToInt32(r3["C"]) });
}
conn3.Close();
f.groupedValuesCount = vs;
}
}
return Json(tables.Where(c => c.Value != null && c.Value.Count > 0));
}
private class FieldType
{
public string Field { get; set; }
public string Type { get; set; }
public string Null { get; set; }
public List<ValueCount> groupedValuesCount { get; set; }
public class ValueCount
{
public string Value { get; set; }
public int Count { get; set; }
}
public string RecommendedType
{
get
{
if (groupedValuesCount == null || groupedValuesCount.Count < 2)
{
return "无建议";
}
else if (groupedValuesCount.Count == 2 && groupedValuesCount.Any(c => c.Value == "0") && groupedValuesCount.Any(c => c.Value == "1"))
{
return "bool" + (Null == "YES" ? "?" : "");
}
else
{
return "sbyte" + (Null == "YES" ? "?" : "");
}
}
}
}
}
}[{
"key": "pre_forum_post",
"value": [{
"field": "first",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 1395501
}, {
"value": "1",
"count": 179216
}],
"recommendedType": "bool"
}, {
"field": "invisible",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
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"count": 9457
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"value": "-3",
"count": 1412
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"value": "-2",
"count": 1122
}, {
"value": "-1",
"count": 402415
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"value": "0",
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"value": "1",
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"recommendedType": "sbyte"
}, {
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}, {
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"value": "1",
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}, {
"field": "attachment",
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"null": "NO",
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"count": 1535635
}, {
"value": "1",
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}, {
"value": "2",
"count": 36597
}],
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}, {
"field": "comment",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 1569146
}, {
"value": "1",
"count": 5571
}],
"recommendedType": "bool"
}]
}]今天进入阿里云 ECS Windows Server 服务器时，猛然发现 C 盘、D 盘根目录下都出现了“!aegis”和“zaegis”快捷方式（硬连接）：
通过查看“属性”发现指向目录 C:\ProgramData\hipsdata\private
目录内部有 aaa、bbb 等目录，每个目录（包括最外层目录）都有许多以随机串命名的文件，后缀名各不相同，用记事本打开后也仅看到一长串随机字符串：
第一反应肯定是服务器被入侵了！
可是找了一圈也没发现哪里有问题，突然想起是不是前几天购买了阿里云的“云安全中心”这个产品，提交工单后得到了一个令人放心的结果：
这个是云安全中心诱饵目录文件，监控未知勒索病毒使用的。请参考：勒索病毒防护原理。