本地部署stable-diffusion-webui时，首次执行webui会需要安装各种依赖包，限于国内网络原因，安装会各种报错，比如会提示Couldn't install gfpgan错误，解决方法如下：
launch.py文件def prepare_enviroment()方法定义，大概在224行，修改里面的https://github.com/开头的链接，在这些链接前加上https://ghproxy.com/，最后修改如下：
最后，放一张用webUI跑的第一张图：
参考：
在Python PEP 703文章中提到，Python有望告别Global Interpreter Lock (GIL)。文章作者Sam Gross来自Facebook，同时他也是NoGIL项目的作者，关于这个项目的说明可以看这个Google的文档或者Github。
前面的文章：
本文将介绍图像中的模式以及模式分类，并介绍机器学习中相关的理论基础，包括监督式分类，非监督式分类，overfitting，underfitting等。
什么是机器学习？机器学习的是什么？以分类问题举例，一个袋子中装有不同颜色的球，它们除颜色外都相同，那我们在区分这些球时，只能根据颜色来区分，其它的重量、大小属性无法用于判别这些球。所以颜色这个属性就是我们需要记住的。同理，机器学习的是输入数据中的特征属性，并且这些属性需要有区分度，比如输入是图片，可以学习的特征属性就有颜色，边信息，空间结构信息等，同一类数据一般都有相同的特征，可以将它称作模式pattern。在我看来机器学习主要包括特征的提取、特征的匹配及相似度计算。更专业一点就是，从训练数据中提取通用的信息，并基于这些信息在位置数据上进行决策。
