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最新推荐文章于 2025-04-10 10:53:49 发布
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本文提供了一步一步的指导，教你如何通过右击WiFi图标并进入‘网络和Internet设置’来调整你的WiFi连接设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • Step 1
    右击WiFi图标，打开‘网络和Internet设置’
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Unstoppable365
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Stable Diffusion四种模型训练方法
Vampire_2017的博客
09-24 1591
Stable Diffusion 有四种训练模型的方法：Textual Inversion、Hypernetwork、LoRA 和 Dreambooth
由浅入深理解Latent Diffusion/Stable Diffusion(3)：一步一步搭建自己的Stable Diffusion Models
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沉迷单车的追风少年
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关于如何使用stable diffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stable diffusion models背后原理，如何在自己的科研中运用stable diffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusion models的世界！本文主要介绍带大家一步步搭建自己的stable diffusion models。
【持续更新中！图像-文本对数据集汇总】Stable Diffusion 3 重磅开源，超全图像生成必备训练数据集、教程汇总
HyperAI超神经
06-13 3267
Stability AI 已经正式开源 Stable Diffusion 3（简称 SD3）！SD3 是一个图像生成模型，只要给定一段描述性的文字，就能够创造出与之匹配的视觉作品。下图就是由 SD3 生成的图像。* prompt史诗级动漫作品：一位巫师在夜晚的山顶上向黑暗的天空施放宇宙咒语，咒语上写着「Stable Diffusion 3」，由五彩缤纷的能量组成在 SD3 的背后，是庞大的图像-文...
【学习笔记】文生图模型——Stable diffusion3.0
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2.0原理才看到VAE，sd3.0就发布了，虽然还没看到源码和详解，但原来的那个小方向估计得弃。人已经麻了。
重磅！Stable Diffusion 3正式开源（附安装方法和下载地址）
最新发布
weixin_55154866的博客
04-10 592
正如承诺的那样，Stability AI在6月12日正式开源了Stable Diffusion 3（Medium版本）！不愧是AI生图领域的“开源英雄”。
huggingface的diffusers训练stable diffusion记录
weixin_50161877的博客
03-14 1732
代码：https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/text_to_image论文。
[Tools: LoRA] Diffusers中Stable Diffusion的实现
qq_40731332的博客
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Diffusers中的Attention操作实现在AttnProcessor类（diffusers.models.attention_processor.py），里面定义了单次Attention操作。 添加LoRA，本质上是用LoRAAttnProcessor类替换AttnProcessor类。
Stable Diffusion 3详解
haopinglianlian的博客
12-11 2728
详细介绍SD 3的主要模型改进和训练过程中的优化和细节。对难点进行了额外知识点补充，保证小白能读懂。
AI之T2I：Stable Diffusion 3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-25 8215
​ AI之T2I：Stable Diffusion 3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 Stable Diffusion 3的简介 Stable Diffusion 3的安装和使用方法 Stable Diffusion 3的案例应用 Stable Diffusion 3的简介 提示：夜晚，山顶上的巫师施展宇宙法术，将五彩能量投射到黑暗的天空中，上面写着“Stable Diffusion 3”的字样 2024年2月22日，发布早期预览版的Stable Diffusion
如何训练Stable Diffusion 模型
运维笔记
12-23 2147
训练Stable Diffusion模型是一个复杂且资源密集的过程，通常需要大量的计算资源（如GPU或TPU）和时间。Stable Diffusion是一种基于扩散模型的生成式AI，能够根据文本提示生成高质量的图像。它的训练过程涉及多个步骤，包括数据准备、模型配置、训练参数调整等。
Stable Diffusion XL之使用Stable Diffusion XL训练自己的AI绘画模型
weixin_43056275的博客
03-25 5198
其中config_file.toml文件中的配置文件包含了sdxl_arguments，model_arguments，dataset_arguments，training_arguments，logging_arguments，sample_prompt_arguments，saving_arguments，optimizer_arguments以及additional_network_arguments九个个维度的参数信息。但是切记不能在多尺度增强的时候将图片的主体特征裁剪掉（比如人脸，建筑等）。
Stable diffusion 都支持哪些模型
kcarly的专栏
01-22 1392
Stable Diffusion 的模型种类繁多，涵盖了从基础到高级的多种需求，同时支持文本到图像、图像到图像、视频生成等多种任务。这些模型不仅在分辨率和细节上有所提升，还通过不同的技术优化了性能和适用性，满足了不同用户的需求。
【Diffusion Model】动手实现扩散模型（一）
weixin_61641614的博客
12-22 2915
本文内容为 1. 介绍 Diffusers 库；2. 基于 Hugging Face 的 Diffusers 库创建自己的扩散模型。
深度测评：SD3模型表现如何？实用教程助你玩转Stable Diffusion 3 ，最强SD3模型使用攻略，附ComfyUI实操SD3模型到底如何？StableDiffusion3全面评测！
猫头虎技术团队：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！全网搜：猫头虎技术团队，点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈，快找虎哥！
06-28 1万+
SD第三代模型SD3基于SDXL进行训练，增强了TVE解码部分，改善了对提示的理解和元素融合能力。SD3采用了三种Clip编码，增加了文本编码器，训练数据量更大。介绍了Config UI的批处理操作，包括不同工作流的使用和动态提示词插件的安装。讨论了模型的获取和配置，以及如何通过LibLib网站下载和使用资源。进行了不同模型的生成效果比较，探讨了提示词的调整和优化，以及在线生成与本地生成的差异。
Stable Diffusion 3 论文及源码概览
强化学习曾小健
07-14 2472
流匹配是一种定义图像生成目标的方法，它可以兼容当前扩散模型的训练目标。流匹配中一个有代表性的工作是整流 (rectified flow)，它也正是 SD3 用到的训练目标。我们会在本文中通过简单的可视化示例学习流匹配的思想。由于 SD3 最后用了整流模型来建模图像生成，所以文章是从一种称为流匹配 (Flow Matching) 的角度而非更常见的扩散模型的角度来介绍各种训练目标。
stable diffusion(Lora的训练)
qq_44963223的博客
04-04 1万+
以坤坤为例，上网随便找了几个坤坤的人脸图像，作为训练的数据集。
Java集成stable diffusion 的方法
m0_72958694的博客
07-11 1332
本文简要介绍了Java集成stable diffusion 的方法，并给出了详细的代码示例。
【扩散模型（七）】Stable Diffusion 3 diffusers 源码详解2 - DiT 与 MMDiT 相关代码（上）
weixin_44212848的博客
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虽然这些变量来自于同一个线性层的输出，但由于 nn.Linear 层的权重在训练过程中是可学习的，并且是随机初始化的，因此这些权重会在训练过程中被更新为不同的值。
如何训练一个简单的stable diffusion模型(附详细注释）
weixin_61165097的博客
10-20 1万+
我们的训练计划是，取出这些输入图片然后对它们增添噪声，在这之后把带噪的图片送入模型。在推理阶段，我们将用模型的预测值来不断迭代去除这些噪点。在diffusers中，这两个步骤都是由 管理器（调度器） 来处理的。噪声管理器决定在不同的迭代周期时分别加入多少噪声。# 绘图查看输入 (x) 与噪声是如何在不同迭代周期中量化和叠加的# 使用noise_scheduler.add_noise功能来添加不同程度的噪声# 定义模型),),开始训练模型# 创建了一个对象，用于调度噪声的添加。
diffusers库教程使用Stable diffusion
03-01
### 使用 Diffusers 库与 Stable Diffusion #### 安装环境准备 为了使用 `diffusers` 库来操作 Stable Diffusion，首先需要准备好开发环境。可以通过克隆 GitHub 上的官方仓库并设置 Docker 镜像来进行： ```bash git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git cd diffusers pip install -e . ``` 这允许更加灵活地查看和修改库中的源码[^1]。 #### 导入必要的组件 接着，在 Python 环境下通过如下命令加载所需的工具包： ```python from diffusers import DiffusionPipeline import torch ``` 这里引入了 `DiffusionPipeline` 类，它提供了创建图像生成流水线的能力，这对于实现扩散过程至关重要[^2]。 #### 加载预训练模型 对于想要快速上手的人来说，可以直接利用 Hugging Face 提供的预训练权重文件。这些文件通常是以 `.ckpt` 或者 `.safetensors` 格式存储，并应被放置于指定路径 `/models/stable-diffusion` 下面的一个特定子目录里[^4]。例如： ```python model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device) ``` 这段代码会自动下载并缓存所选版本的 Stable Diffusion 模型到本地机器上。 #### 执行推理任务 一旦完成了上述准备工作之后，就可以开始尝试生成新的图片了。下面是一个简单的例子展示如何输入一段描述性的文字作为提示词(prompt)，从而得到一张由 AI 绘制的艺术作品： ```python prompt = "A beautiful landscape painting with mountains and rivers." image = pipeline(prompt).images[0] image.show() ``` 以上就是使用 `diffusers` 库配合 Stable Diffusion 实现图文转换的基本流程介绍。需要注意的是，由于该模型体积较大（约含860M参数量），因此建议在配置有至少10GB显存空间以上的 GPU 设备上来运行此类应用[^3]。
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