Stable Diffusion官网下载安装教程，在线VS本地运行，一文解锁全流程！太详细了！

原创 最新推荐文章于 2026-09-09 12:03:34 发布 2.6k 阅读 AI写同款
收录于
AI绘画

当前文章被收录于：

AI绘画
541 篇文章 48 人学习
订阅专栏 查看详情
SD应用教程

当前文章被收录于：

SD应用教程
523 篇文章 7 人学习
订阅专栏 查看详情
智泊AI官方
智泊AI官方 博客等级 码龄6年 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 2.6k累计阅读 2.7k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要
8637粉丝2667篇原创
关注
手把手带你入门本地AI绘画（Stable Diffusion） stable diffusion是一种基于扩散过程的图像生成模型，可以生成高质量、高分辨率的图像。它通过模拟扩散过程，将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性，可以生成多样化效果和良好视觉效果的图像。说人话，就是它能稳定生成可控图像。 阅读详情
AI摘要

本文是Stable Diffusion入门指南，介绍了其在线和本地运行的详细部署及使用教程，包括在线运行的4种方法和本地运行的6个步骤。还给出项目实操的在线视频指导，以及分四个阶段的学习规划，最后分享了AI绘画的学习资料。

“过去，我们聊了不少AI写文的奥秘。现在，换个频道，带你探索AI生图的神奇世界！或许你已领略过Midjourney、Stable Diffusion，甚至新鲜出炉的FLUX等生图模型的魅力。

今天，就为新手们献上一份Stable Diffusion入门指南——这是我们的Stable Diffusion系列首篇！

不管你是AI生图的初体验者，还是各路模型的尝鲜达人，这篇指南都将带你轻松掌握Stable Diffusion的基本精髓。一起开启AI生图的新旅程吧！”

Stable Diffusion是由初创公司Stability Al和 慕尼黑大学机器视觉学习组和 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 合作开发 ，于2022年发布的一款文本到图像的生成模型。
在这里插入图片描述
Mostaque 目前是 Stability AI 的 CEO 兼联合创始人，当前的人员在 200 人左右。Stable Difussion支持文生图、图生图、修改图像、填充低分辨率图像等功能，并且因为免费开源且生成的图片质量较高，而广受创作者的喜爱。

Stable Difussion本地部署对显卡的要求较高，不过它也有在线版！本文将介绍Stable Diffusion在线版及本地版部署详细教程及使用教程！

先来预览下接下来要讲的内容结构：

在线运行Stable Diffusion

  • DreamStudio

  • Clipdrop Stable Diffusion XL

  • Hugging Face

  • Replicate

本地运行Stable Diffusion

Stable Diffusion项目实操

  • 图生图“重绘”照片和CG

  • 高清修复、优化细节、无损放大

  • 模特换装、人物换背景、产品换背景

  • 一招修复老照片中模糊的人脸！

  • 如何精准控图出图

  • 让图片说话

  • 区域绘制精准控制出图

  • 室内设计实操定向更换家具

  • 2分钟搞定人物cos照

在线运行Stable Diffusion方法

本文将介绍4种在线运行Stable Diffusion的方法。

1、DreamStudio

官网地址：https://beta.dreamstudio.ai/generate

在这里插入图片描述
DreamStudio是StabilityAl公司官方推出的方便用户生成图像的网站应用程序。用户可以在网站上输入自然语言和调节参数控件来创建自定义图像。访问需要特殊技术手段，可以参考我历史文章！

在这里插入图片描述
此外，还支持API访问，可以在自己开发的应用程序或机器人中使用。可以直接使用Google登录，登录后免费获得25积分，大约可以生成120张标准图像。如果需要更多生成次数，可以付费购买，10美元可以购买1000积分（大约5000张左右图片）。
在这里插入图片描述

2、Clipdrop Stable Diffusion XL

官网地址：https://clipdrop.co/stable-diffusion

在这里插入图片描述
Clipdrop是StabilityAl推出的AI图像处理工具套件，支持多种图片功能。Clipdrop支持Stable Diffusion XL版本，用户可以在网站上输入文本描述，选择图像风格，点击Generate按钮即可生成图片。

在这里插入图片描述
免费版的Clipdrop每天可以使用Stable Diffusion XL生成400张带有Clipdrop水印的图片。如果需要更多生成次数和去除水印，可以考虑升级到高级版本，付费后每天可以生成1500张图片，并且可以无限使用其他的AI功能。

3、Hugging Face

官网地址：https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion

在这里插入图片描述
Hugging Face：Hugging Face是知名的开源AI模型社区，汇集了全球各大知名AI模型。在Hugging Face上，可以使用Stable Diffusion生成图片。Stable Diffusion由StabilityAl官方创建，用户可以直接输入描述，点击Generate image即可。

由于Hugging Face的用户量较大，生成图片可能需要较长时间，大约10秒或更长。

4、Replicate

官网地址：https://replicate.com/stability-ai/stable-diffusione

在这里插入图片描述
Replicate是一个帮助用户快速运行开源机器学习模型的平台。Replicate提供了Stable Diffusion的在线运行环境，相比于Hugging Face，Replicate的生成速度更快。

在这里插入图片描述
用户只需添加几行代码，便可以快速开发属于自己的AI应用

在这里插入图片描述

本地运行Stable Diffusion方法

如果你愿意动手折腾，或考虑到隐私安全，你也可以在自己的本地电脑上运行Stable Diffusion模型。以下是本地运行Stable Diffusion的步骤。

1、安装Python和Git

首先安装Python 3.10.6版本，官网地址：https://www.python.org/downloads/release/python-3106/

接下来安装git，官网地址：https://git-scm.com/

也可以参考我上篇git安装文章：零基础到精通：超详细Linux安装GitLab实操指南，只需3步，轻松部署！

2、注册GitHub和Hugging Face账号

注册这两个平台的账号，方便后续代码的同步管理和模型的下载。

github官网地址：https://github.com/dashboard

hugging face官网地址：https://huggingface.co/join

github可以使用以下方法登录：《揭秘！如何通过内网轻松访问github》

3、克隆Stable Diffusion Web-UI到本地电脑

创建一个文件夹，并使用Git将Stable Diffusion Web-UI项目下载到该文件夹中。

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
4、从Hugging Face下载Stable Diffusion模型

访问Hugging Face官网，登录注册好的账号，下载Stable Diffusion 1.5版本：https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt，模型下载完后，切换到stable-diffusion-webui 文件夹内的"models"文件夹，然后将该模型放到这个文件夹里。

5、设置Stable Diffusion Web-UI

打开命令终端，切换到stable-diffusion-webui 文件夹

# 这里改成你自己的实际目录  
cd xx/sd-project/stablediffusion-webui

然后输入 webui-user.bat 安装依赖项

6、运行Stable Diffusion

安装依赖项成功后，命令提示符中将出现一个 URL:http://127.0.0.1:7860。将其复制并粘贴到浏览器地址栏中以运行stable-diffusion-web-ui。

如果机器有公网ip的话，打开安全组后，使用 http://公网ip:7860即可访问该webui界面

Stable Diffusion项目实操

安装完成Stable Diffusion后，接下来开始进行项目实操了！由于项目实操教程太长，这里不做详细介绍，给出在线视频指导，跟着视频一步步操作即可完成目录那些课程实操

如何学习Stable Diffusion ?

2023年，AIGC绘画元年，从年初以来，以Midjourney和Stable Diffusion 为代表的AIGC绘画迎来春天，掀起了一场生产力革命。

Stable diffuson最大的优势在于它的可控性以及免费开源。很多人想学习和使用stable diffusion,网上一搜,往往在安装这一步就劝退了很多人。

也因为Stable diffusion中的参数非常非常多，极其容易劝退,但事实是，对于我们来说，只需要熟练使用即可，并不需要深入的去研究它的原理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的StableDiffusion学习资料包括：StableDiffusion学习思维导图、StableDiffusion必备模型，精品AI学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段（10天）Stable Diffusion初始入门

该阶段让大家对StableDiffusion有一个最前沿的认识，规避碎片化学习，对SD的理解将超过 95% 的人。可以在相关讨论发表高级、不跟风、又接地气的见解，成为AI艺术创作领域的佼佼者。

  • 1.Stable Diffusion的起源及工作原理

  • 2.Midjourney跟Stable Diffusion之间的的区分指南

  • 3.Stable Diffusion一键包快速实现部署

  • 4.Stable Diffusion启动器参数

  • 5.Stable Diffusion的“Settings”页面高效配置Al模型

  • 6.Stable Diffusion的插件安装指南

  • 7.汉化Stable Diffusion界面实操

  • 8.Stable Diffusion中的大模型使用指南

  • 9.Stable Diffusion VAE模型

  • 10.txt2img文本提示转换成图像实操

  • 11.生成(Generate)功能相关的系列按钮

  • 12.单批跟总批的配比选择指南

  • 13.采样方法

  • 14.生成图像的引导迭代步数

  • …

第二阶段（30天）Stable Diffusion进阶应用

该阶段我们正式进入StableDiffusion进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展不同的艺术风格。快速根据甲方的要求改动高效出图。掌握智能绘图最强的AI软件，抓住最新的技术进展，适合所有需出图行业。真·生产力大爆发！！！

  • 1.涂鸦Sketch功能

  • 2.涂重绘鸦Inpainting Sketch功能

  • 3.局部重绘Inpainting功能详解

  • 4.上传蒙版Inpainting upload功能

  • 5.segment anything辅助抠图功能

  • 6.inpaint anything蒙版获取功能

  • 7.ControlNet的起源及工作原理

  • 8.ControlNet插件扩展功能

  • 9.ControlNet基础界面使用指南

  • 10.ControlNet五种线稿模型

  • 11…ControlNet重绘修复模型

  • 12.ControlNet 图像提示迁移模型实战

  • …

第三阶段（30天）专属Lora模型训练

恭喜你，如果学到这里，所有设计类岗位你将拥有优先选择权，自己也能训练Lora 了！通过对模型进行微调有效减少模型的参数量和计算量，以生成特定的人物、物品或画风，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 1.定制个人的LORA模型适配个性化需求

  • 2.高质量素材过程中的重要事项收集指南

  • 3.birme工具批量化的处理图片实战

  • 4.BooruDatasetTagManager工具打标图片实战

  • 5.正则化训练集使用指南

  • 6.SD-tainerLORA训练工具

  • 7.SD-tainer工具训练自己的Lora操作

  • 8.LORA模型测试指南

  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对氛围性场景，关键词技巧，图生图实操流程等方面有一定的认知，教你「精准控制」所有图片细节，可以在云端和本地等多种环境下部署StableDiffusion，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的社会主义接班人。

  • 1.CodeFomer模型实战

  • 2.固定同一人物形象IP实战

  • 3.广告设计

  • 4.电商海报设计

  • 5.制作3D质感

  • 6.室内设计全案例流程

  • 7.AI赋能电商新视觉

  • 8.老照片修复

  • 9.小说推文

  • 10.影视游戏制作

  • 11.游戏开发设计

  • 12.三维软件去精准辅助SD出高质量图实战

  • 13.GFPGAN模型实战

  • …

关于AI绘画技术储备

学好 AI绘画 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 AI绘画 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI绘画 学习资料，给那些想学习 AI绘画 的小伙伴们一点帮助！

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门AI绘画是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以找到适合自己的学习方案

包括：stable diffusion安装包、stable diffusion0基础入门全套PDF，视频学习教程。带你从零基础系统性的学好AI绘画！

需要的可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

1.stable diffusion安装包 （全套教程文末领取哈）

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

在这里插入图片描述

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍代码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入门stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

在这里插入图片描述

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

在这里插入图片描述

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

在这里插入图片描述

5.AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

在这里插入图片描述

实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述
这份完整版的学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

标签
#stable diffusion #人工智能 #AI作画 #AIGC #AI绘画
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
AUTOMATIC1111 WebUI安装指南：从零部署Stable Diffusion AI绘画环境 Stable Diffusion作为开源的AI图像生成模型，通过将深度学习与扩散模型原理结合，实现了在本地硬件上高效生成高质量图像的能力。其技术价值在于降低了AI创作的门槛，使个人开发者与艺术家能够自由探索数字艺术、概念设计、内容创作等多元应用场景。AUTOMATIC1111开发的WebUI作为最流行的图形界面，集成了模型管理、插件扩展与参数调优等功能，大幅简化了操作流程。本指南将重点解析其安装过程中的环境配置、依赖部署与常见问题解决方案，帮助用户快速搭建稳定的AI绘画工作流，并高效利用GPU资源进行图像生 阅读详情

相关推荐

Stable Diffusion A10G推理优化实战：3倍加速与70%成本下降

Stable Diffusion作为主流文生图模型，其推理性能与部署成本直接决定AI应用的商业可行性。理解扩散模型推理的本质——计算图调度、显存带宽瓶颈与硬件适配性——是实现高效落地的前提。在通用GPU（如A10G）上，盲目套用A100优化方案反而导致CUDA核调度失衡与显存碎片；真正有效的加速依赖底层技术协同：Triton定制Kernel降低Attention层访存开销、分层混合精度量化平衡画质与吞吐、CUDA流级并行掩盖IO延迟。这些方法不修改模型权重或重训练，却可将单图推理耗时压缩至0.92秒，显存占

aikenqiu5098的博客 392

Stable Diffusion本地部署教程

请注意，以上步骤仅提供了一个基本的概述，并且可能因版本更新而有所变化。在进行任何部署之前，请务必查阅官方文档以获取最新的详细信息和指导。

weixin_63074242的博客 5174

ComfyUI零基础入门：从节点工作流到Stable Diffusion图像生成

节点式工作流是一种将复杂任务拆分为独立模块并通过数据流连接的可视化编程范式。其核心原理是将每个处理步骤抽象为节点，通过连线定义数据流向，从而实现流程的透明化和可干预性。这种技术在AI图像生成领域具有重要价值，能够提供精细化的过程控制和完美的结果复现性。Stable Diffusion作为当前最流行的开源图像生成模型，其生成过程天然适合用节点工作流进行管理和优化。ComfyUI正是基于这一理念开发的节点式界面，它通过Load Checkpoint、CLIP Text Encode、KSampler等核心节点的

weixin_34245082的博客 486

【Stable Diffusion】 免费Stable Diffusion网站 | 手把手一步步讲解基本功能 | stable diffusion 线上版 | stable diffusion 教学...

【Stable Diffusion】 免费Stable Diffusion网站 | 手把手一步步讲解基本功能 介绍一个免费Stable Diffusion网站，不需要本地安装，不需要云部署，只要打开网站就可以AI绘图。 stable diffusion免费 | stable diffusion 线上版 | stable diffusion网站 | stable diffusion 教学 地址 h...

canadajasminestudio的博客 4150

Code10 AI深度评测：酷睿Ultra 7轻薄本的AI生产力真相

AI PC是当前Windows生态的核心演进方向，其本质是CPU、GPU与NPU三域协同的异构计算范式。Intel酷睿Ultra系列首次将专用NPU集成于客户端处理器，提供10 TOPS级本地AI算力，显著降低大模型推理、视频增强与实时语音处理的延迟与功耗。技术价值在于摆脱云端依赖，实现隐私敏感场景下的低延迟AI服务；典型应用场景包括Stable Diffusion本地绘图、Phi-3等小模型推理、Topaz Video AI视频降噪，以及Windows Studio Effects会议增强。本文聚焦机械革

weixin_30902251的博客 337

Mac本地AI实战指南：Ollama+Llama.cpp+MLX全栈部署

本地大模型推理是指在终端设备（如Mac）上直接运行语言模型，无需依赖云端API。其核心原理基于硬件加速（Apple Silicon统一内存与Metal API）、轻量级推理引擎（Llama.cpp的GGUF量化加载、MLX对神经引擎的深度优化）及服务化封装（Ollama提供OpenAI兼容API）。该技术显著提升响应速度、保障数据隐私、降低使用成本，已广泛应用于代码补全、多模态内容生成、学术研究辅助等场景。本文聚焦Mac平台，详解如何利用Ollama调度、Llama.cpp/MLX执行、ComfyUI/LM

weixin_34026276的博客 386

【stable diffusion部署】Stable Diffusion上手攻略！在线VS本地运行，一文解锁全流程！太详细了！

AI绘画界两大神器Midjourney和Stable Difussion想必大家应该都听过，但很多新手玩家可能只用过Midjourney，今天给大家介绍下Stable Diffusion的在线及本地运行的5种方法！Stable Diffusion是由初创公司Stability Al和 慕尼黑大学机器视觉学习组和 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 合作开发 ，于2022年发布的一款文本到图像的生成模型。

z19981的博客 4440

LM-Studio：本地大模型API服务中枢与CLI工程实践指南

本地大模型部署正从‘能跑’迈向‘可集成、可运维、可生产’的新阶段。其核心在于将模型推理能力封装为标准化服务接口，依托轻量级运行时实现免容器、免依赖的开箱即用。LM-Studio 通过深度集成 llama.cpp 与 Transformers 引擎，提供 OpenAI 兼容 API、稳定 CLI 工具链及跨平台原生支持，显著降低本地模型服务化门槛。它不仅支撑 RAG、知识库问答等典型场景，更成为 DevOps 流水线中可验证、可压测、可 Headless 部署的关键基础设施。本文聚焦其真实工程价值，解析 AP

weixin_30596735的博客 502

AI工程师实战Newsletter：从Stable Diffusion微调到合规部署的硬核指南

AI工程落地的核心挑战从来不是‘懂不懂原理’，而是‘能不能在RTX 3090上稳定跑通batch_size=8’‘TPU冷启动延迟如何压到1秒内’。本文聚焦真实场景中的模型微调、推理优化与版权合规三大技术支点，解析Stable Diffusion Pokémon微调中LoRA失效的底层原因、EMA权重加载的FP16类型陷阱、以及Getty禁令下可量化的AI生成内容风险分级方法。内容源自一线从业者持续运营的技术Newsletter，所有结论均附可复现代码、调试日志与硬件实测数据，覆盖PyTorch版本兼容性、

vanadiumlin 737

7大Prompt平台深度评测：从入门到精通，解锁AI提示词工程实战指南

提示词工程是优化AI模型输出的关键技术，其核心原理在于通过精心设计的自然语言指令，引导大语言模型或生成式AI更精准地理解并执行复杂任务。这项技术能显著提升人机协作效率，降低AI使用门槛，其价值在内容创作、编程辅助、艺术设计等广泛场景中日益凸显。本文聚焦于Prompt工程的高效实践路径，深入解析了包括FlowGPT、PromptHero在内的多个热门平台，通过对比其核心功能与适用场景，为读者提供了一套从模板使用到自主构建的完整方法论，助力实现从“词穷”到“词霸”的能力进化。

weixin_34378767的博客 487

一）Stable Diffusion使用教程：安装

目前AI绘画最火的当属Midjorney和Stable Diffusion，但是由于Midjourney没有开源，因此我们主要分享下Stable Diffusion，后面有望补上Midjourney教程。本节主要讲解Stable Diffusion（以下简述SD）的下载和安装。

jimson_zhu的博客 7384

AI图像生成潜在空间可视化：从原理到Stable Diffusion实践

潜在空间是深度学习与生成式AI中的核心数学概念，它将高维数据映射到低维连续空间，以捕捉数据的内在结构与特征分布。其原理在于通过编码器将输入数据压缩为潜在向量，解码器则负责从这些向量中重建或生成新数据，这种表征学习方式构成了扩散模型、生成对抗网络等技术的基础。理解潜在空间的技术价值在于提升模型的可解释性与控制力，使开发者能够直观分析特征分布、优化生成过程，并实现精准的风格迁移与图像编辑。在AI图像生成领域，如Stable Diffusion和Midjourney等模型中，潜在空间可视化工具通过降维与交互式图表

weixin_34319374的博客 394

【大模型】AutoDL部署AI绘图大模型Stable Diffusion使用详解

AutoDL部署AI绘图大模型Stable Diffusion使用详解

congge 1万+

本地运行大模型：零代码迁移OpenAI API的实践方案

大语言模型本地化部署是当前企业降本增效与数据合规的核心路径。其本质在于将云端黑盒服务转化为可控、可审计的内部组件，关键技术原理是协议桥接与接口抽象——通过兼容OpenAI RESTful API规范的中间层，实现对llama.cpp、vLLM等后端推理引擎的统一封装。该方案不仅规避了API调用费用与网络延迟，更带来SLA稳定性提升、JSON Schema强输出支持及function calling完整兼容等工程价值。适用于智能客服、私有知识库问答、自动化文档处理等需数据不出域、低延迟响应与高集成度的生产场景

weixin_33910460的博客 385

大模型蒸馏实战：让小模型获得大模型的知识

本文为初学者提供了一份大模型蒸馏实战指南，通过情感分析任务演示如何将 BERT 的知识迁移到轻量级 TextCNN。文章结合原理图解与 PyTorch 代码，详解软标签生成、温度调节和双损失设计等核心概念，并对比蒸馏前后的性能差异（准确率提升 4.6%，推理速度达 1200 句 / 秒）。内含可直接运行的代码片段、训练技巧及常见问题解答，助力开发者快速掌握模型压缩核心技术，实现工业级部署效率。适合 NLP 入门者学习实践。

1368

Excel插件开发实战：从零封装一个带自定义Ribbon的.xlam工具包

本文详细介绍了如何从零开发一个带自定义Ribbon的Excel插件.xlam工具包。通过VBA和XML技术，读者将学习到插件架构设计、Ribbon界面定制、模块化开发以及企业级部署策略，帮助提升Excel自动化办公效率。

weixin_42531128的博客 514

人工智能常用工具学习（五）

本章系统讲解图像生成、图像识别（CV）、视频生成与处理、语音处理、编程辅助五类 AI 工具。图像侧覆盖 Midjourney v7、FLUX/Stable Diffusion、即梦/通义万相/豆包图像；CV 侧介绍百度智能云、Google Vision、阿里云视觉的 API 能力；视频侧涵盖 Sora、Veo 3、可灵、即梦与剪映；语音侧包括科大讯飞、Whisper、ElevenLabs；编程侧讲解 GitHub Copilot、Cursor、通义灵码与 Claude Code。

theperson1的博客 560

Coppelia Sim (v-REP)仿真 机器人3D相机手眼标定与实时视觉追踪 （一）

先把这连个都添加到场景中，然后把kinect的depth相机拖到vision sensor中，把kinect的script也拖到vision sensor中，同时要注意修改深度相机的坐标，及修改script，删掉/rgb部分。由于需要导入到仿真场景中PDF文件不能直接导入，所以需要生成图下文件，使用windows自带的画图工具，生成以厘米为单位的图像格式，大小和标定板的设置大小一直。可以生成需要用的标定板的文件，设置标定板的大小，棋盘格的大小，等相关的参数，之后可以保存PDF文件。设置plane的大小。

hong3731的专栏 1753

AI跑团动画实战：DeepSeek Pro+Warmu与Flash+DSH方案对比

AI视频生成技术正通过大语言模型与动画工具的深度结合，实现从文本到视频的自动化生产。其核心原理是利用大语言模型解析结构化剧本，生成详细分镜描述，再调度文生图、图生视频模型完成动画合成。这项技术的价值在于为内容创作者提供了一套低成本、高效率的动画内容创作流水线，尤其适用于游戏剧情动画、短视频营销、动态漫画等需要快速视觉化的应用场景。本文聚焦于当前热门的“AI跑团动画”工作流，通过对比DeepSeek V4 Pro与Warmu插件、以及DeepSeek V4 Flash与DSH风禾插件两套主流方案，深入解析其配

weixin_30619101的博客 433

Unity3D实战：用EasyAR4.0稀疏空间地图打造AR导航应用（附完整代码）

本文详细介绍了如何使用Unity3D和EasyAR4.0的SparseSpatialMap功能构建AR导航应用。通过稀疏空间地图技术，开发者可以创建室内导航系统，解决传统GPS在室内环境中的局限性。文章包含完整代码示例，涵盖环境配置、地图构建、导航实现及性能优化等关键步骤，助力开发者快速掌握AR导航开发技巧。

t8u9v0的博客 1197

面渣逆袭之Java基础篇2

Tips：所有的关键字都是小写的，在 IDE 中会以特殊颜色显示。default 这个关键字很特殊，既属于程序控制，也属于类，方法和变量修饰符，还属于访问控制。①在程序控制中，当在 switch 中匹配不到任何情况时，可以使用 default 来编写默认匹配的情况。②在类，方法和变量修饰符中，从 JDK8 开始引入了默认方法，可以使用 default 关键字来定义一个方法的默认实现。③在访问控制中，如果一个方法前没有任何修饰符，则默认会有一个修饰符 default，但是这个修饰符加上了就会报错。

m0_73804764的博客 1107

UU远程深度体验：免费4K144Hz远程桌面与AI算力调用实战指南

远程桌面技术是实现跨设备访问与资源调用的核心方案，其原理在于通过网络协议传输图形界面与输入指令。传统方案如RDP、VNC在延迟、画质和功能上常难以满足高性能开发与多媒体处理需求。其技术价值在于打破物理空间限制，实现算力资源的灵活部署与访问。在应用场景上，尤其适用于远程软件开发、图形设计、AI模型推理等对算力与交互体验要求高的领域。本文聚焦的UU远程工具，通过自研UUTurbo传输协议，旨在解决高延迟与画质压缩的痛点，支持免费4K144Hz串流，并创新性地将高性能主机转化为可随时随地访问的“远程Ai agen

weixin_30552811的博客 513

Android 14安装的APK默认允许运行时权限

本文介绍了在Android系统中实现安装应用后自动授予运行时权限的方法。通过在安装完成广播中检测应用安装状态，调用新增的DefaultPermissionGrantPolicy.grantAppRuntimePermissions()函数来授予常规权限，并使用allowSpecialPermission()处理特殊权限（如安装未知应用和悬浮窗权限）。文章详细说明了如何修改DefaultPermissionGrantPolicy类，添加grantAppRuntimePermissions和grantRunti

热衷于Android Framework和系统APP的修改经验分享 682
上一篇： 模型太多不知道怎么用：Stable Diffusion 大模型应用场景分类推荐及下载地址
下一篇： AI 绘画 stable diffusion webui 常见模型汇总及简介
点赞 24
评论 0
书签 书签 18
智泊AI官方
智泊AI官方
博客等级 码龄6年 8637粉丝 2667原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值