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RSS订阅原创 SD comfy：教程4
如同专栏文章《SD comfy：教程1》第2节所述，这里 输出的mask 即为面部遮罩。skin_pores：毛孔。注意大部分都要付费使用。射击 -> 拍摄角度。
2025-10-29 21:31:11
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原创 SD comfy：教程3 - 音频生成
在ComfyUI中，尚未完全实现将所有语言转换为英文字母的功能。目前，仅支持将日语平假名和片假名字符转换为英文字母。因此，如果您需要使用多种语言进行音乐生成，您需要先将相应的语言转换为英文字母，然后在歌词开头输入语言代码缩写，如中文[zh]、韩语[ko]等。ACE-Step V1支持多种语言。使用时，ACE-Step会将不同的语言转换为英文字母，然后生成音乐。
2025-10-21 16:55:36
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原创 SD comfy：教程2
方法用途关键结点关键参数缩放图像reshape 图像缩放图像模型放大变清晰：有放大、锐化的效果，不增加细节加载放大模型，使用模型放大图像潜在空间重绘生成细节：用于给模糊的图像增 加适量细节缩放 latent，K采样器重绘幅度：0.4~0.55分块重绘进一步变清晰：增加少量细节缩放 latent，ControlNet 加载、应用，Tiled KSampler重绘幅度：0.15~0.25。
2025-10-20 19:49:40
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原创 SD comfy：教程1
名称作用操作方法结点ComfyUI 的最小功能单元，封装了“做什么”与“怎么做”。常见类型：• 模型加载器（Checkpoint Loader）：载入 .safetensors/.ckpt 大模型；• CLIP 文本编码器：把正向/负向提示词转为条件向量；• 空 Latent：指定出图尺寸、批次；• K 采样器：执行去噪循环，输出潜空间图像；• VAE 解码/编码：潜空间⇄像素空间；• 保存图像：把结果写入硬盘；
2025-10-17 21:21:21
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原创 SD：在一个 Ubuntu 系统安装 stable diffusion ComfyUI
再试一下图生视频工作流。如果想再加自己独立目录，继续往下加同级字段即可，ComfyUI 会合并读取。我将其安装在本地的 ~/programs 下面（这个路径自选）在浏览器打开 http://127.0.0.1:8188 即可。base_path 必须是绝对路径，~ 不会展开。缩进只能空格，YAML 对 Tab 零容忍。cd 到该位置下进行操作！先退出后台进程（ctrl+c）
2025-10-14 19:18:35
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原创 stable-diffusion试验2-像素人物帧动画2（含 AnimeEffects 简易教程 等）
在上一篇文章《stable-diffusion试验2-像素人物帧动画1》中，讨论了像素帧动画的一些基础生成办法，以及后续可以尝试的思路。本文进一步进行实验，主要是尝试这个流程：step1: 用 SD 生成漫画风N视图step2: 用骨骼动画工具生成动作step3: 用转绘工具将每一帧转为像素风“录一个‘新建白色底层→拼合→导出PNG’的动作，再用 文件→自动→批处理 选文件夹”即可，全程 3 分钟搞定，后续拖文件夹就能复用。
2025-10-13 00:55:55
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1原创 SD：Ubuntu 系统 stable diffusion Web UI - 安装更多插件
接着上一篇文章（ 《SD：在一个 Ubuntu 系统安装 stable diffusion Web UI》 ），本文介绍安装标签器。在 stable diffusion Web UI 中，标签器是将图片转为提示词的工具。当有参考图时非常好用。
2025-10-09 19:25:27
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原创 Linux修改MAC地址
这意味着该接口所在的子网是 192.168.1.0/24 ，其中 192.168.1.0 是子网的网络地址， 255.255.255.0 表示子网掩码。在上面的例子中， broadcast 192.168.1.255 表示该接口的广播地址为 192.168.1.255。txqueuelen 值决定了队列的大小，较大的队列可以容纳更多的数据包，但可能会增加延迟。在上面的例子中， ether 00:1a:2b:3c:4d:5e 表示该接口的MAC地址为 00:1a:2b:3c:4d:5e。
2025-10-09 19:06:07
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原创 SD：在一个 Ubuntu 系统安装 stable diffusion Web UI
教程来源以下方法主要通过提问 AI 得到答案，遇到安装问题也是和 AI 描述并尝试解决方法。有些问题 AI 也没能解决，直接在搜索引擎中搜索，找相关的帖子或博客。请读者朋友们因地制宜。核心内容软件的项目文件后台进程的启动&关闭 + 前台访问插件安装。
2025-10-05 12:14:35
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原创 unity游戏开发-7-unity 基础：继承、接口、属性、索引器、事件、访问控制
本文主要介绍 c# 中接口的作用、定义、继承、使用，以及涉及到的：成员（属性、索引、事件）、访问控制
2025-06-03 00:56:36
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原创 unity游戏开发-6-unity 基础：数据类型、条件、循环、函数、委托、泛型
本文介绍了 unity csharp(c#) 语言中的基础语法，包括：数据类型、条件以及循环语句、函数、委托、泛型 等概念以及代码样例
2025-06-01 20:23:44
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原创 unity游戏开发-5-更有序地学习unity：理解对象、组件、脚本
本文梳理了 GameObject、组件、脚本 的关系，对 unity 中的基本概念提供了一个全局视野，为后续实现游戏功能打好基础。
2025-05-30 11:31:15
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原创 unity游戏开发-4-输入框、中文字体设置、项目管理
主要介绍：1.输入框、按钮 的创建与设置；2. 中文字体设置； 3. 用 git 进行项目管理
2025-05-25 22:05:36
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原创 unity游戏开发-3-读入命令行参数、文件写入、条件编译、日志工具
在 unity 中，利用 条件编译、文件写入 的功能，实现一个简单的 日志工具
2025-05-22 00:52:36
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原创 深度学习3-从一个例子看torch用于深度学习开发的一般流程
- 本文旨在介绍 torch 模型研发 的整体流程, 对数据加载、建模的过程没有深究细节；- 此外包含了一些 损失函数、优化器函数 的延申阅读（1.2节），可起到简单的“查函数”的作用
2023-06-10 17:50:42
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原创 《深入理解计算机系统》学习笔记1 - 第一章
深入理解计算机系统》一书是深入理解 计算机&程序 的一本很好的入门书籍，能够帮助我们对程序有更整体的把握。其目的是“更好地编程”，其内容是“了解底层”。本文是学习这本书的第一篇笔记，对应了书本的第一章。通过本文，我们将宏观地了解计算机&程序，很多概念点到即止，目的是有一个整体概念，后续章节再逐渐填充细节。本文首先简要介绍计算机硬件设备结构，接着介绍程序 从源代码 到 运行过程 的大概流程（涉及 编译流程 & 进程概念）...
2022-08-10 20:52:08
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原创 为vs2019安装boost库
文章目录1. 下载地址2. 安装（1）双击下载好的exe 运行（2）运行 bootstrap.bat（3）运行 b2.exe3. vs2019 项目 使用boost库3.1 项目配置3.2 代码头文件3.3 库文档1. 下载地址https://sourceforge.net/projects/boost/我们下载 为mscv编译器准备的 64位的 1_78_0 版本，其他版本可以 SeeAll补充：其他下载地址官网：https://www.boost.org/users/download/2
2022-01-28 15:38:14
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原创 visual studio安装 & 使用
文章目录1. vs版本1.1 如何查看vs版本对应的系统1.2 如何查看本机的系统信息1.3 如何找到并下载正确的vs版本1.4 其他下载方式2. vs安装2.1 双击下载好的exe开始安装2.2 选择需要的组件、语言包等2.3 修改或查看 安装等 位置2.4 然后点击安装2.5 小结3. 开始使用vs3.1 打开vs20193.2 新建项目3.2.1 新建项目3.2.2 项目的 资源管理器3.3 文件（cpp h 等）3.3.1 创建文件3.3.2 文件的依赖3.4 代码：开发 编译 调试3.4.1 代码
2022-01-27 18:26:25
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原创 如何梳理陌生的代码模块
如何梳理陌生的代码模块总体上可以遵循从整体到局部的方式。当然，不同的工作需要对代码梳理的程度不同，根据需要考量。下面介绍梳理代码的维度：1.明确模块的定位在整个系统中处于什么位置：被谁调用，提供什么功能，结果交给谁，后续做什么。2.了解模块对外提供的接口模块具体提供了什么功能，哪些接口，有什么用，怎么用。例如：全局资源初始化、逆初始化，模型创建、销毁、重新加载，内存释放…3.梳理继承关系继承往往意味着多态，子类一般只会重写基类的部分函数，明确继承关系可以让我们明白调用过程中走到哪个类的
2021-12-20 22:51:37
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原创 c++学习笔记-cmake-相关文章链接
cmake什么是cmake什么是动态库与静态库如何使用cmake3.1 文件结构3.2 语句3.3 编译命令案例
2021-12-12 20:42:09
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原创 统计学习方法-笔记1-概述
统计学习方法-笔记1-概述什么是统计学习统计学习概述分类输出变量与输入变量统计学习方法三要素模型评估与选择训练误差、正确率以及测试误差正确率精确率、召回率、F1过拟合与泛化能力（泛化误差）过拟合应对策略什么是统计学习简言之就是基于统计学方法的机器学习，统计学方法需要基于大量数据，这是一种数据驱动的学科。统计学习概述分类统计学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。至于半监督学习和主动学习比较接近监督学习。监督学习的数据集T的样本包含数据X（或是数据的特征），以及数据对应的输出Y（对于分类问题称为标
2020-08-16 19:00:51
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空空如也
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