m0_71744960的博客

**Stable Diffusion**（****SD****）**是一款由 **Stability AI** 开发的 **文本生成图像**和**图像编辑**的**扩散模型** 人工智能工具。它能够根据用户的文字描述生成高质量的图像，并支持风格转换、图像修复、超分辨率增强等多种功能，国内有秋叶大佬的资源整合包，支持本地安装部署运行。

你是否想在本地电脑上运行Stable Diffusion，却对硬件要求和安装步骤一头雾水？别担心！这篇教程专为零基础小白打造，带你一步步完成安装，轻松生成你的第一张AI图片

凌晨三点还在抠图换背景？客户催稿催到微信爆炸？用对工具，5分钟搞定30张场景图！今天揭秘这套工作流，让你产出完美产品图！使用风格迁移+Flux的背景修复+lclight的打光+放大宽度: 1024px高度: 1024-2048px之间源图片无需白底。

你是否经历过这样的创作噩梦？用ACE++生成的古风角色，切换到赛博场景秒变"陌生人"风格迁移后角色瞳孔颜色/发型细节随机"变异"多角度生成时面部特征如开盲盒般不可控这并非技术瓶颈，而是方法论的代际差！最新实战验证：通过WAN2.1框架的特征锚定算法+LoRA的参数微创手术，仅需1张基础图即可实现：✅跨风格一致性：从水彩到3D渲染，角色核心特征毫厘不差✅多角度稳定性：正/侧/俯视视角下五官比例精准同步✅光影自适应：强光/逆光/暗光环境自动补偿细节一、打开wan2.1 360°旋转工作流。

Stable Diffusion Web UI不仅是工具，更是一个充满可能性的平台。从普通用户的创意表达，到专业团队的工业化生产，它提供了覆盖全场景的解决方案。随着每月迭代的版本更新，社区正在持续扩展更多可能性——下个月的新版本已经预告了对Stable Diffusion 3.0模型的全面支持。现在，是时候打开你的浏览器，开始这场视觉创作的革命了吗？AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。

图生图功能的出现，是为了弥补文生图在表达上的局限性。通过参考现有图片，结合提示词，可以更精准地生成目标图片。通过本节课的学习，你已掌握图生图的基本功能和参数设置。图生图的原理是在参考图的基础上加噪点，然后根据提示词去噪，生成新图片。：设置重绘幅度为0.3,0.4,0.6,.08,0.9，保持原图细节。**调整大小(潜空间放大)：**图片拉伸压缩，导致图片变形。**上传图片：**选择一张3D人物图片作为参考。控制噪点密度，值越大，生成图片与原图差异越大。上传你希望参考的图片，这是生成结果的基础。

最近在网上爆火的「万物花开」视频大家都看过了吗？原本冰冷沉闷的建筑在 AI 的魔法下瞬间被鲜花覆盖，效果非常梦幻。Liblib 中就有不少与「万物花开」相关的 AI 模型和工作流。比如的【春之花开】，效果非常精致浪漫。还有的【万物花开】的工作流，效果也非常棒。上线仅一周运行量就达到了 6000+，按这个趋势发展，光工作流就可以为作者带来。这些工作流的使用方式非常简单，只需操作，就能得到自己想要的结果：1.点击工作流主页的蓝色「在ComfyUI」运行按钮，进入工作流运行页面；

对于普通人来说，焦虑是必然的，它仿佛已经成为了与我们共生的“精神寄生虫”，成为了我们身体的一部分，我们的血肉无时无刻不在供养这它一步步长大。那么，现阶段我们能够做什么来抵抗它呢？我在这里提出一条AI的学习路径，接纳、拥抱、学习、壮大，帮助大家快速的提升自己，让一个技术小白也能从0——100迎头赶上，甚至走在大多数人的前面。这也是我作为人工智能从业者近来的思考及跟踪研究市面上众多产品以后得出的总结，我所介绍的这条路径，特别适合那些没有技术背景的普通人或创业者。

最近这两个月来相信大家已经被密集的生成式人工智能宣传和各式各样的app轰炸的头晕脑胀了，一瞬间涌入的各种咨询和无数的测评、网课、教程搞的连许多人工智能产业从业者都变得无所适从起来。这种技术引发的集体眩晕背后，值得我们思考两个深层动因：首先，技术迭代周期压缩引发的认知代际差。过去需要十年演进的软件技术，现在被3个月就升级的LLM模型不断颠覆。智能手机用了15年完成的渗透路径，生成式AI可能只需要3年。这种加速度不仅在考验公众的认知弹性，也在重构整个技术伦理的坐标系；

前两天写了：北方的郎：Transformer Explainer：交互式学习Transformer模型的利器，配合本文详解，轻松掌握Transformer对Transformer Explainer进行详细介绍。今天这个是diffusion-explainer，是和Transformer Explainer同一组研究人员开发的交互式可视化工具，旨在帮助用户深入理解Stable Diffusion模型的内部工作原理，为用户提供了一种直观的学习体验。

扩散模型（Diffusion Model）的主要思想是通过去噪的的方式生成图片，训练过程是每个时间步，将不同“浓度”的噪声掺到原图片，然后将时间步（timestep）和掺了噪声的图片作为输入，模型负责预测噪声，再用输入图像减去噪声然后得到原图。就像米开朗基罗说的：塑像本来就在石头里，我只是把不需要的部分去掉。这也是为什么在使用Stable Diffusion时Sampling steps不是越大越好的原因，这个值需要跟当前噪声图片所处的时间步相对应。

很多自定义风格需要在现有基础上重新改造比如重写个粗笔速写，但还不是那么速（也可以把换成试试）。种子固定和controlnet限制controlnet限制种子固定无限制。

注意：正式使用前请先确认你的Stable Diffusion Webui中已经安装了ControlNet扩展和插件，ControlNet扩展所需的模型candydepthopenpose（建议全给装了）也部署到位。

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。一般流程：先把要描述的画面写下生成一次，根据生成结果边试边改不满意或遗漏的描述，要强调的概念用 (xxx: 1.x ) 语法形式来提升权重，其中 xxx 是你要强调的词，1.x 代表要提升的比例，如。目前发现仅用文字描述同一场景多人物，很难成功生图，看案例中男女混合了，还有很多错误的图我都没放上来。

本文将详细介绍stable diffusion webui的下载、安装及问题解决。StableDiffusion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。

Midjourney 因细致的画图风格备受大家的欢迎，但由于其网络环境以及会员费，导致入门门槛过高，拦住了很多对AIGC感兴趣的小伙伴。

2023年1月16日，ComfyUI首次在Github闪亮登场，那时它不过是个个人业余开源项目。嘿，可不得了，短短两年，它就华丽变身，成了最强、应用最广泛的生成式AI视觉内容工具。这也太牛叉了！😎如果你对它还不知道的话，下面简单介绍一下：ComfyUI是节点+工作流式的AI工具，ComfyUI在之前可以简单理解为，但是现在来说ComfyUI要比图形界面的WebUI强大的多，不仅仅可以用在AI绘画，还可以用在AI视频，AI音频，AI3D，AI文本等等很多AI领域。

【closerAIComfyUI】惊艳！AI换衣换材质新玩法！水果衣服引领时尚，这套工作流实现衣服材质更换与融合，必须玩起来！大家好，我是Jimmy。这期我们主要讨论如何使用stablediffusioncomfyUI搭建工作流实现衣服材质的变换，输入参考图，参考物品的材质，迁移至目标人物衣服上。搞个极端的，就直接变成水果衣服！首先搭建一个工作流：以下是我们closerAI搭建的：通过高级的redux控制节点，实现材质的控制。

* 从C站下载一个 checkpoint 文件 这里： [https://civitai.com/models/4201/realistic-vision-v60-b1](https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fcivitai.com%2Fmodels%2F4201%2Frealistic-vision-v60-b1) 文件放到这里： D:\\ComfyUI\\models\\checkpoints

最近，基于生成式AI技术批量产出真/像/美的个人写真应用非常受欢迎。同时，随着 Stable Diffusion 领域开源社区的快速发展，社区也涌现了类似 FaceChain 的开源项目，帮助开发者开发个性化的真人写真生成应用。越来越多开发者对这个方向投来关注，希望得到更多灵活的开发方式。作为FaceChain-Inpaint功能的开发团队，我们快速上线了一款基于 SD WebUI 插件生态的个性化写真生成开源插件 EasyPhoto。

AI，这个时代的神奇魔法，正悄然为普通人开启财富之门。你是否曾为如何利用AI变现而感到迷茫？别担心，读完这篇文章，你将茅塞顿开，迎接全新的财富机遇！

提及艺术，我们脑海中往往会浮现出达芬奇、梵高、毕加索等巨匠的辉煌身影，他们的杰作无不令人叹为观止。然而，若我告诉你，如今有一群前所未有的‘艺术家’正悄然崛起，它们无需饮食，无需休眠，却能信手拈来地模仿任何风格，你是否会感到惊讶？这，便是我们今日聚焦的神秘主角——AI绘画。在揭开其神秘面纱之前，我们预备了一场小测验，旨在挑战你的艺术直觉。以下是四幅风格迥异的画作，请你尝试辨别它们究竟出自人类之手，还是AI的智慧结晶。如果你已跃跃欲试，那么，这场别开生面的测试即刻启幕

能够帮你在最短的时间里，掌握Stable Diffusion的核心操作方法。真正有效地提高工作的效率。 教程主要是讲我们在工作中高频使用的4个功能模块：文生图、图生图、后期处理和标签器。如下图：

Stable Diffusion AI引领图像生成新境界。基于先进潜在扩散模型，它既可打造逼真照片，亦能再现艺术大师风格。从生动自然景观到独特艺术插图，一切尽在掌控。更佳消息，Stable Diffusion AI完全免费，无论学生、开发者还是艺术家，均可无门槛下载使用，让创意自由延伸。只需一台性能合格的PC，遵循官方指南轻松安装，即可开启文本到图像的魔法之旅，让每一份创作都独具匠心今天我们来揭开 Stable Diffusion 技术的神秘面纱。

凡是接触过 AI 绘画的小伙伴们，想必都对 Lora 有所耳闻。Lora 模型的全称是 Low-Rank Adaptation of Large Language Models。它可以被看作是 Stable - Diffusion 里的一个插件。在生成图片的过程中，Lora 模型会与大模型相互融合使用，进而达成对输出图片最终效果的精准调整与优化。我们举个更容易懂的例子：大模型就像素颜的人，Lora模型就如同进行了化妆、整容或cosplay，但内在还在大模型的底子。

网络上的热议不断：Stable Diffusion和Midjourney，该如何选择？其实，成年人从不做选择题，我们统统都要！为什么？因为这两大工具各有千秋，结合使用，更能让你的创作与工作效率实现质的飞跃！许多人可能只把Stable Diffusion当作一款绘图工具，但它的真正实力远不止于此。想象一下，它就像一个功能齐全的外包公司，内置了众多强大的插件和工具。一旦你深入掌握，工作效率的提升将不止一倍！

在AIGC领域，除了LLM，我想你应该都了解文生图这个领域，而该领域的开源模型Stable Diffusion则占据了大半江山。由于开源社区的强大，SD的生态非常丰富。作为其官方公司Stability仅仅发布了底座模型，甚至都没有UI，而社区目前最主流的两大UI（WebUI和ComfyUI）都非官方作品，却派生了更大的社区空间。（最近新的UI工具forge也涌现出来，开源真的促进发展。）

就在刚刚，Stability AI发布了自家最强的模型Stable Diffusion 3.5，而且是一个全家桶，包含三个版本。链接：https://huggingface.co/stabilityai：该基础模型拥有 80 亿参数，性能优于竞品模型并且响应迅速，是 Stable Diffusion 系列中最强大的模型。该模型非常适合 1 百万像素分辨率的专业用例。

这种构架结合了扩散型和Transformer技术，提升了文本理解和图像生成的质量，使得生成的图像在细节和布局上更为精确，从800万像素到80亿不等，这使得图像分辨率上限从第二代的768x768提升到2048x2048，显著改善了图像的质量和细节表现；，且在保证高质量输出的同时更加节省计算资源。这一改进对需要快速生成大量高质量图像的用户特别有用；，可以准确地渲染图像中的文字内容，减少文字生成中的对称性问题和错误。这使得新版本在提示词的准确性和一致性方面有了显著提升；。

提示词分为两个部分正向提示词：生成图像时，我们可以使用正向提示词来指定想要生成的图像。正向提示词可以是脑子里想到的图片或一句话，将其拆分成不同的关键词，并用逗号隔开作为输入。需要注意的是，相同的指令在不同的模型库和参数下，生成的输出图像可能会不一样。此外，提示词的顺序也非常重要，因为它们的顺序会影响到生成图像的权重。通常情况下，越靠前的提示词权重越大，越靠后的提示词权重越小。排除词：输入框内输入的标签内容就是你画面中不想要出现的东西，如：低质量的，缺手指，五官不齐等等。

这个问题我觉得挺好，因为虽然Stable Diffusion（SD）和Midjourney（MJ）这2个AI绘画工具的名字已经深入广大AI爱好者的内心了，但对于普通人（包括刚接触到AI绘画的童鞋）来说，看到这2个名字仍然还是会感觉到陌生。

「xiaoyaoSD」** 开启 ControlNet，上传一张黑白图片，控制类型选择「Recolor(重上色)」，其他保持默认：

目前使用 Stable Diffusion 进行创作的工具主要有两个：WebUI 和 ComfyUI。而更晚出现的ComfyUI凭借超高的可定制性和复现性迅速火遍全球。有设计师表示SD发布了XL1.0后，ComfyUI用它优秀的底层逻辑率先打击了臃肿不稳定的WebUI1.6，成为更适合“体验”XL的SD生图工具。本文就来具体介绍一下ComfyUI是什么？为什么好？怎么用？

58借钱作为58同城工具类产品，主要是满足用户的借款需求，所以在流程中，都是尽可能的让用户更快的完成借款的操作。所以，目前产品面临的问题是用户来得快走得快，用户目的性很强，最终，导致用户留存率低。怎么让用户留下来呢，首先要了解我们产品的用户主要都有哪些特征。通过数据分析我们发现，主要人群大多都是下沉蓝领，年龄在30-45岁之间，职业大多都是销售、普工、司机、客服等。他们除了基本的借款需求以外，通过调研思考和总结，还有两个共通点，可以归纳为被重视和占便宜。

在这个创意横溢的时代，Stable Diffusion 3 作为最新的开源AI画图工具，带给我们无限的想象空间。今天，我将引导你轻松完成Stable Diffusion 3 的安装、汉化及使用，让你的艺术创作之旅更加流畅。

Stable Diffusion是一种基于深度学习的图像生成技术，它属于生成对抗网络（GAN）的一种。这种技术通过训练神经网络来生成逼真的图像，并且能够根据输入的文本描述来创建相应的视觉内容。以下是Stable Diffusion的一些关键特点：1）文本到图像的转换：用户可以输入一段描述性的文本，Stable Diffusion会根据这段文本生成相应的图像。2）高质量输出：Stable Diffusion能够生成高质量的图像，细节丰富，色彩鲜明。

打开启动器，一键启动即可，留意随启动器一起打开的命令窗口，等待一会显示http://127.0.0.1:7860就成功启动了，若启动时有什么报错信息都可以在这个窗口看到，可以尝试用启动器的修复功能先修复看看，如果不行先百度下看看，实在解决不了可以进秋葉大佬的QQ频道咨询一下。大名鼎鼎的C站：https://civitai.com/（现在这个网站需要梯子才能打开了，这也是主要的模型下载站，模型下面除了模型作者的演示图也会有网友创作的图，大多带有提示词可以参照）但是为啥生成的都是动漫风格的呢？

要说AI绘画圈最出圈的工具那妥妥的就Stable diffusion这不前段时间2024升级加强版来咯！不仅生成图片还能生成视频\数字人等而且无需安装，直接解压就能用Stable Diffusion 是以文本生成图像的 AI 工具，不仅可以在线使用，还能部署在家用电脑上的 AI 绘图工具，可以在大部分后期电脑下运行，并在短短几秒钟内生成清晰度高，还原度佳的 AI 图片，无需预处理和后处理！这里直接将该软件分享出来给大家吧~

今天要给大家带来一个超级有趣的项目——使用AI绘画工具Stable Diffusion（简称SD），制作热门美女跳舞视频的新技巧。

4.制作儿童AI绘本，图片变视频，个人写真等等，应用场景可以说是非常多。现在各种AI工具层出不穷，我们焦虑不知道学哪个，从哪里学，其实这个领域刚开始，还有很长的路要走，但本质不会变，都是基于自然语言进行交互，AI本身是个工具，是为人服务的，所以对于工具的掌握的程度才是最重要的。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的图像，当然他的能力不止于此，还做了很多扩展，可以图生图，局部绘图，还有各种插件来提升能力，达到更精准的控图。