随着我在这个专栏中发布的第18篇关于Stable Diffusion的文章，我感到既满足又兴奋。满足于与大家分享了我在AI绘画领域的探索和发现，兴奋于即将踏上新的学习之旅，并将这些新鲜的知识带给你们。在这篇博客中，我将与你们分享我的学习计划，并邀请你们加入我，一起期待未来的知识分享。

在数字艺术的世界里，ComfyUI和LCM（Latent Contextual Modulation）的结合为艺术家和设计师们提供了一个强大的实时绘图工具。LCM是一种先进的技术，它能够实时地将用户的输入和反馈融入到图像生成过程中，从而创造出动态变化的艺术作品。本文将作为一篇教程，引导你如何使用ComfyUI结合LCM进行实时绘图。

在Stable Diffusion ComfyUI中，有一种高级技巧可以让用户通过细致的区域化提示词来控制图像的不同部分，从而实现多图连接的效果。这种方法允许艺术家在同一画布上展现多个场景，创造出富有层次和故事性的图像。以下是实现这一效果的详细步骤。

在AI绘画领域，Stable Diffusion已经成为创意表达和数字艺术创作的重要工具。它通过深度学习模型，能够根据用户的文本提示生成高质量的图像。而ComfyUI则是一个为Stable Diffusion量身打造的用户界面，旨在简化和增强用户的创作体验。本文将为你介绍Stable Diffusion的基本情况、能力以及如何通过ComfyUI进行操作。

这篇文章是关于如何将AI绘画功能整合到Blender软件中的教程，主要介绍了使用comfyui和blender结合的方法和使用过程。文章首先了人工智能在绘画领域的快速发展和应用的必要性，然后详细介绍了无限圣杯插件这款基于StableDiffusion深度学习的图像生成的常见流程，它可以根据文本描述智能生成图像，并支持多种功能如文生成图、图生成图和局部重绘等。

熟练地在ComfyUI中使用Controlnet，为你的Stable Diffusion创作过程带来更高的精确度和灵活性。不断实践和探索，你将能够充分发挥Controlnet的潜力，本文介绍使用Controlnet的常见问题，现象和解决方法，供大家查阅。

Controlnet是Stable Diffusion中一个至关重要的功能，它极大地增强了图像生成的可控性。通过引入额外的条件，Controlnet使我们能够更精确地控制生成的图像内容。本教程将详细介绍如何在ComfyUI中使用Controlnet，从而让你的创作过程更加灵活和精确。

在数字艺术创作和图像处理中，我们经常会遇到需要放大图片的情况。无论是为了打印、展示还是仅仅为了提高图像质量，放大图像的同时保持或增强细节是一个挑战。幸运的是，ComfyUI提供了多种方法来实现图片的放大和细节修复。前几节课我们学习了文生图、图生图、局部重绘，但是生成的图片分辨率太小，我们可以通过模型放大、潜在放大、非潜在放大、分块放大多种方式对图像进行放大。本文将详细介绍如何在ComfyUI中使用这些方法，帮助你获得高质量的放大图像。在ComfyUI中，有多种方法可以实现图片的放大和细节修复。

在数字艺术创作中，局部重绘和智能扩图是两个非常重要的功能。局部重绘允许我们在保留原有图像的基础上，对特定区域进行修改或创新。而智能扩图则能够帮助我们在图像的边缘添加新的元素，从而扩展图像的内容。本文将详细介绍如何在Stable Diffusion ComfyUI中实现这两个功能，帮助你将创意变为现实。

本文是关于如何在ComfyUI中使用图生图流程以及如何利用derfuu插件进行图像尺寸调整的教程。图生图是一种基于已有图像生成新图像的技术，它在文生图的基础上增加了加载图像的步骤。文章首先介绍了图生图的基本流程，包括加载图像、VAE解码、连接采样器和VAE加载器等步骤，并指出了在图生图中不需要使用加载图像的遮罩功能。接着，文章解释了如何通过调整采样器中的降噪参数来控制生成图像与原图的相似度。此外，还介绍了如何在图生图中进行批量出图，以及如何使用图像缩放节点来调整图像尺寸。

本文将带你进一步探索如何将Refiner模型整合到你的工作流中，以实现更精细的图像细化。通过本教程，你将能够掌握如何使用Refiner模型来提升你的AI绘画作品的细节和质量。是通过 base 模型绘制一部分后，然后使用 refiner 模型进行绘制。多了 refiner 模型加载器，多了 refiner 模型切换时机。

ComfyUI作为一款基于Stable Diffusion的节点式操作界面，为用户提供了一个更加灵活和高效的文生图（文本生成图像）创作环境。本篇博客将详细介绍如何使用ComfyUI进行文生图操作，无论你是初学者还是有一定基础的用户，都能够通过本指南快速上手。

ComfyUI 是 一个基于节点流程的 Stable Diffusion 操作界面，可以通过流程，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。每一个模块都有特定的的功能，我们可以通过调整模块连接达到不同的出图效果。但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。同时，因为内部生成流程做了优化，生成图片时的速度相较于webui有明显提升，对显存要求也更低（4G就能很好的运行）。

还不知道AI绘画，不知道stable diffusion是什么的同学看过来。增加谈资的机会就在本文。书归正传，各位看官且听分解:Stable Diffusion是一种基于深度学习的人工智能（AI）模型，专门设计用于生成图像。这种模型通过学习大量的图像和相关数据，能够根据用户提供的文本提示词（prompts）来创造出新的图像。它是“生成对抗网络”（GANs）和“变分自编码器”（VAEs）等技术的一种发展，这些技术在AI领域被广泛用于生成新的数据实例。

欢迎来到Stable Diffusion的世界，这是一个AI与创意完美融合的地方。在这个空间里，我们将共同探索如何借助精心设计的提示词，引导这个强大的AI工具创造出令人惊叹的图像。无论你是技术专家还是对AI艺术充满好奇的新手，这里都为你准备了必要的指南。从基础语法到细致的权重调整，我们将带你深入了解如何充分利用提示词，激发Stable Diffusion的无限创造潜力。你准备好了吗？让我们开始这段奇妙的探索之旅吧！

好了，到此，相信大家已经学会了如何使用SD进行绘画了，不过，需要得到满意的图像，还需要大家多花心思，提示词方面还大有文章可做。• 在 SD 的最初模型 SD 1.5 训练的图片的分辨率大部分都是 512*512，所以在出图的时候，这个分辨率的效果也是最好的。“放飞程度“，在修复的时候和原图的相似关系，越小表示越相似，越大最后的图就和原图没啥关系了。如果我们想要固定某个形象，那么把对应种子的值填在这，那么每次出图的效果大致都会一样。如果你的配置比较高，那么可以使用 每批数量 的方式出图，会更快。

接上一篇本地部署完了SD后，大家肯定想知道怎么用，接下来补一篇Stable Diffusion WEB UI 详细操作，如果大家还没有完成SD的部署，请参考上一篇文章进行本地化的部署。基于使用最多的 文生图 模块来讲解最常用的一些操作。

本文详细介绍了近期火爆的AI绘图平台Stabl Diffusion 本地部署步骤，包括环境，部署步骤，常见模型下载方法。能够帮助人们顺利完成AI绘图的本地部署和体验。是不可多得的教程