m0_71746299的博客

如果您拥有少量 VRAM（<=4GB）的显卡，在运行程序时可能会出现内存不足的错误。为了支持低显存显卡，您可以牺牲一定的处理速度。请将 python 替换为您的 Python 可执行文件的完整路径。如果出现这个错误，可能是端口冲突或者与其他软件发生了冲突。此外，也可能是 Python38 的 asyncio 库在 Windows 上的兼容性问题。如果使用 conda 可以不使用仓库提供的一键安装脚本，可以自己运行 launch.py 安装依赖。

Stable diffusion和Midjourney，选那个？两者都是时下主流的AI图像生成软件，在绘画、设计领域都备受欢迎，可以驾驭各种风格。Midjourney生成的不同风格作品Stable diffusion生成的不同风格作品。

人工智能（AI）是目前全球关注的热门技术之一，它正在改变着我们的生活方式和商业模式，同时也有望为企业带来更多的商业价值。我们可能不了解AI，更不知道我们学了AI绘画如何去变现，去赋能我们的工作？经过这段时间的学习和摸索，我整理了几种常见的变现思路，不管你是学生，宝妈，职场人，还是想拥有副业的人，我们都能轻松用AI绘画去变现，提高用AI绘画进行赚钱的能力。我们都明白，学习需要过程，赚钱也是如此。立竿见影是一种能力，但再快也不可能刚学就几万一个月，毕竟实事求是才是生存之道。

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。

Stable Diffusion是一种潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），能够从文本描述中生成详细的图像。它还可以用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。简单地说，我们只要给出想要的图片的文字描述在提Stable Diffusion就能生成符合你要求的逼真的图像！Stable Diffusion将“图像生成”过程转换为逐渐去除噪声的“扩散”过程，整个过程从随机高斯噪声开始，经过训练逐步去除噪声，直到不再有噪声，最终输出更贴近文本描述的图像。

网络上经常会有Stable Diffusion和Midjourney怎么去选，成年人从来不做选题我们统统都要！推荐大家都要学！！**在这里重点强调不要把Stable Diffusion只当做一款绘图的软件，他的功能很强大可以把StableDiffusion当做一个外包公司，里面内置了好多功能强大的插件以及工具！把他搞明白会让你的工作效率成倍增长都不止！！**本文将从__Stable Diffusion是什么

稳定扩散算法（stable diffusion）可以应用于图像处理中的许多问题，例如图像去噪、图像分割、图像增强和图像恢复等。在图像去噪方面，稳定扩散算法可以通过对图像进行平滑处理来减少噪声，并保留图像的细节信息。在图像分割方面，稳定扩散算法可以通过对图像进行聚类来将图像分成不同的区域。在图像增强方面，稳定扩散算法可以通过增加图像的对比度和亮度来使图像更加清晰。在图像恢复方面，稳定扩散算法可以通过重建缺失的像素来恢复图像的完整性。现在使用的大模型Pastel-MixCetus-Mix。

使用 AnimateDiff创建令人惊叹的 GIF 动画！了解如何使用这个强大Stable Diffusion工具，释放你的创造力。

伴随着ChatGPT的横空出世，一场史无前例的科技革命正在拉开序幕。AI 拥有强大的信息储备和数据处理能力，无论是速度、质量，还是思维模式，都让人只呼不得了！写代码、造论文丝毫不在话下，甚至还能和你探讨茶叶和鸦片战争的关系、人类的起源、生命的意义，这几天网传AI甚至在劝人离婚……

2.启动器下载，可以在启动器模型管理选择对应的模型直接下载。

家好！让我们开始今天的学习吧！芜湖！起飞！今天学习的是高清修复和放大

前几天逛论坛的时候，看到有个网友分享了一幅超美的画作，那画面精致得不像话，色彩搭配也特别梦幻。我好奇极了，就私信问他是怎么画出来的。他告诉我是用sd绘画软件创作的。这一下就勾起了我的兴趣，我决定自己也来探索一下这个神奇的绘画软件。

人工智能（AI）是目前全球关注的热门技术之一，它正在改变着我们的生活方式和商业模式，同时也有望为企业带来更多的商业价值。

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重绘（Inpainting）是指基于原始图像，在保留其核心内容的前提下，对选定区域进行重新绘制，确保生成内容与原图风格一致，实现整体画面的自然融合和视觉连贯。

之前的文章介绍了提示词的基础用法和进阶用法，东西很多很复杂，那么非程序员相关行业的人员，对字符不敏感怎么办？没关系，今天我来介绍几款提示词插件，可以大大提升 Stable Diffusion 的使用效率。因为有很多人都是刚刚接触 Stable Diffusion ，咱们先来了解一下 Stable Diffusion 插件的安装方法。插件安装的本质其实是将网络上的大佬已经写好的工具，进行使用的过程。

简单来说，SD是一个能根据你的文字描述，制作出漂亮图片的智能工具。它就像一个会读心的画师，你只要告诉它你脑中的画面，比如“阳光下的金色沙滩”，它就能立刻为你画出那幅图来。

除了上述的线稿转3d场景之外，我们日常的平面IP卡通人物也可以通过stable diffuson秒变3d人物，在实现过程上述的案例有所不同，因为我们需要更加精准的按照我们的平面插画进行3d人物的制作，当然我们更期望最终的3d形象与我们的平面效果完全吻合，因此这里我们不再使用文生图模式，而是采用图生图模式来进行更精准的控制。前4个英文单词是调用的embeddings文件名称，解剖结构差，低质量，文本错误，多余的数字，缺少的数字，jpeg伪影，签名，水印，用户名，模糊，被裁剪的。

当前主流的图片AIGC就是SD和Midjourney之争了，甚至在某些维度上让我想到iOS和Android。MJ做得很好，但我仍然希望你的入门和进阶都从SD入手。

在学习WebUI和ComfyUI起步前，SD各种模型的类别区分及它们的关系、用法总是令我迷惑。最近尝试不同版本的ComfyUI整合包——官方版、LibLibAI版、秋葉版——又遇到了明明是同类模型但配置路径完全不同的情况。

在介绍参数之前，先放上SD webUI的界面操作图，依旧是。

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。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。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。

和SD1.5相比，SDXL对自然语言的理解更加到位，和SD1.5的模型相比，SDXL的模型素材更多、更清晰，只需要结合几个常用的LoRA，就能最大限度的还原想象中的场景。本质上，作者的每个风格，其实就是一段prompt（以及一段负面prompt），在生成图的时候，这段prompt被追加在你原来的prompt后面。前者主打开源，模型、LoRA、插件层出不穷，我光下载模型就差不多2个T。10、幻想（在AI创作圈，fantasy是非常热门的一种风格，模型、LoRA有很多，XL下，一行prompt就解决了）

StableDiffusion官方会提供SD模型。除此之外，我们也可以从Civitai上面获取模型。Civitai是目前一个比较成熟的StableDiffusion模型社区，里面拥有几千个模型，以及数十万张附带提示词的图像，这些都让StableDiffusion的学习成本降低了很多。我们目前使用比较多的主要包括2类模型：大模型、[微调模型]

对于小白来讲，网上各种版本的安装教程可谓是头都大了，各种问题、各种报错，还没部署好心态就崩了。今天就把所有的安装逻辑给大家梳理清楚，这样大家在部署的时候，什么环节遇到什么样的问题就会自己排查或者知道怎么自己去处理以及请教高手了！如果你想最简易化的部署，也可以翻我之前的教程，用别人封装好的包，一键部署。conda是一个开源的、跨平台的包和环境管理工具，它可以帮助你快速安装、运行和更新Python及其他语言的[软件包]及其依赖项，同时也可以让你在计算机中轻松地创建、保存、加载和切换不同的环境。

SD学习绘图最开始的第一步是，这也是最基础的学习，今天我带大家先学习下文生图。

简单来说，是一个 AI绘画工具。现在比较流行的有Midjourney和这两个产品。Midjourney用法简单，但要付费！对新手来说搭建环境会有一丢丢麻烦，但它免费！免费！免费！而且有很多模型可以使用，非常灵活。

目录收起Part1——基础模板Part2——基本界面，输出节点，混合，浮雕等节点Part3——SD卡通和写实材质表现对比。

在学习和使用『Stable Diffusion』的过程中，『ControlNet』是一个不可忽视的关键组件。『ControlNet』是一个用于增强图像生成过程可控性的强大工具，允许用户通过提供特定的控制图像来精确指导生成结果。本文将讲解 『ControlNet』的基本概念。