[AIGC] 1块钱1小时嘎嘎出图！高效便宜的云端部署SD绘图AI方案~

WaitForSakura

已于 2025-01-17 10:11:51 修改

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分类专栏： AIGC开发游戏文章标签： AIGC 人工智能游戏美术 ai绘画

于 2025-01-17 09:53:43 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_52802936/article/details/145198736

AIGC开发游戏专栏收录该内容

3 篇文章

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1. 前言

AI绘图平台满天飞的时候，相信有不少同学也想有一个独属于自己的绘图平台
可以更自由地使用C站上的各种模型，无限抽卡，快乐产出
但购买一台算力机的代价并不是所有同学都可以接受的
因此我实测跑了一下在AutoDL上部署Stable Diffusion绘图平台
效果不错，分享给大家！

后续也会出一些AI绘图的经验交流

学会了之后别忘了用它给自己的作品提升点击率哦！

2. 教程链接

https://www.bilibili.com/video/BV1ps4y1r7b8?t=82.9
实测照着视频里的方法做就可以顺利部署下来

3. 算力平台

平台链接如下：
https://www.autodl.com/market/list
租用RTX A5000就好，1块钱一小时，出图速度相当可观！
毕竟有大佬做的整合包，性能优化过用起来确实舒服
在这里插入图片描述

4. 使用小贴士

不用的时候一定要记得关哦！它是按小时计费的！！
在跑通流程之后，需要上传模型这种非算力使用的话，记得先关机，然后无卡模式开机，这样可以省钱hhh
隔一段时间记得去无卡开机一次，不然会被清理
如果有多任务尝试的话，建议跑通了1个使用习惯还可以的实例后，克隆实例，这样画图就可以多个炉子同时进行抽卡，关键还不会特别贵hhhh，节省效率

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

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普通VIP年卡可用

立即使用

WaitForSakura

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[AIGC] 炼丹抽卡，巧用AI帮自己作品提高点击转化率

qq_52802936的博客

01-17

1927

希望大家做内容之余，也别忘了利用AI适当优化一下自己的首图当然，点击率转化率这些都是锦上添花的活，光有点击转化率还远远不够，真正要数据好、推量多，还是需要各位多努力打磨游戏品质。巧用AI帮自己理解、学习ts游戏脚本t=81.4。

2025年6月AIGC发展全景：技术突破、行业变革与未来挑战

Liudef06的博客

07-06

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2025年6月AIGC技术呈现三大发展趋势：垂直化轻量化模型在教育、医疗等专业领域取得突破；多模态融合加速推动端侧应用爆发；智能体技术实现产业落地。AIGC已深度渗透汽车、游戏、医疗等众多行业，显著提升生产效率并重塑就业结构。尽管面临质量、版权和隐私等挑战，但通过技术创新与法规完善正在积极应对。未来AIGC将向算力民主化、伦理安全和神经符号融合方向发展，持续推动各行业智能化升级。这一技术已从概念探索阶段迈入产业深耕的黄金时代。

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「Windows/Mac OS」AIGC图片生成视频，webui + stable-diffusion环境部署教程

07-07

359

版本小于 Python 3.10.x 跳过卸载教程，高于 Python 3.10.x 请安装卸载教程卸载 Python3（小白篇，懂用虚拟配置的跳过）正常启动会自动下载程序.文件比较大请耐心等待。如果下载失败重新打开webui.bat文件，还是现在失败，请使用科学上网后，再进行下载。打开 Mac 终端输入 Python3 -V ,如果有版本号显示,证明成功,如果没有安装下面的配置再操作一遍.打开 Mac 终端输入 Python3 -V ,如果有版本号显示,证明成功,如果没有请自行百度.。

第二章-AIGC入门-开启AIGC音频探索之旅：从入门到实践（6/36）

小相探索IT世界

07-04

2809

本文全面介绍了 AI 音频技术的发展、原理、应用及其面临的挑战。AI 音频技术通过语音识别、语音合成和音频生成等核心技术，推动了音乐创作、影视音效制作、智能语音助手、有声教材制作等多个领域的变革。然而，该技术也面临着情感理解、音频质量、版权归属和伦理道德等挑战。未来，AI 音频技术有望在多模态融合和更多领域应用中取得更大突破。

第二章-AIGC入门-文本生成：开启内容创作新纪元（4/36）

小相探索IT世界

07-02

1590

AIGC文本生成技术：变革与挑战摘要：AIGC文本生成技术正在重塑内容创作生态，其通过自然语言处理、Transformer模型等核心技术，实现了从新闻报道到文学创作的多领域应用。该技术具有高效性、成本效益和个性化定制等优势，显著提升了内容生产效率。然而，当前仍面临内容质量把控、伦理道德、版权归属等挑战。未来，随着模型优化和多模态融合的发展，AIGC将在医疗、教育等领域进一步拓展，人机协作新模式将成为主流。本文通过技术解析、应用场景分析和代码示例，全面展示了AIGC文本生成的发展现状与未来趋势，强调需要平衡

2025年6月AIGC全景透视

Liudef06的博客

07-06

482

2025年6月成为AIGC发展的里程碑，多模态大模型、视频生成等技术实现突破性进展。视频生成进入"叙事级"时代，成本大幅降低；图像"活化"技术取得进展；华为、腾讯等大模型持续升级。应用场景扩展至文化传承、教育变革、内容生产等领域，推动产业智能化。开源生态加速发展，标准化协议确立，开发范式转向低代码模式。未来AIGC将向多模态交互、边缘计算延伸，同时面临伦理与成本挑战。这场技术革命正重塑人类创造力范式，推动社会进入智能普惠新时代。

【AI落地应用实战】AIGC赋能职场PPT汇报：从效率工具到辅助优化

白洞，白色的明天在等着我们

07-02

857

AIGC技术正以其前所未有的速度和影响力，重塑着职场的未来图景。它不仅是提升个人工作效率的利器，更是推动企业实现数字化转型和智能升级的关键驱动力。从报告撰写到演示文稿设计，从数据分析到沟通表达，AIGC正在全方位赋能职场人士，使其能够以更高效、更智能的方式应对日益复杂的挑战。然而，我们必须清醒地认识到，AIGC并非万能，它仅仅是一种工具。其真正的价值在于人类的智慧运用和驾驭。未来的职场竞争，将不再是人与AI的对立，而是人与AI协作能力的较量。

什么是AIGC，AIGC概述

2201_75774909的博客

07-07

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AIGC：人工智能内容生成技术 AIGC（人工智能生成内容）利用AI技术自动或辅助创作各类内容，包括文本、图像、音频、视频和代码等。其核心在于让AI像人类一样创新，而非仅处理现有数据。AIGC依赖大模型和深度学习，支持人机协同创作，用户通过自然语言指令即可控制生成方向，并反复调整输出结果。该技术具有四大优势：大幅提升创作效率、降低专业技术门槛、实现内容个性化定制以及推动艺术创新。AIGC正在改变传统内容生产方式，使普通人也能轻松进行专业创作。

AIGC视觉生成革命：文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告（2025）

Liudef06的博客

07-06

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AIGC技术加速产业化：多模态生成重塑创意经济（2025展望） 2023-2025年，AIGC技术完成从实验室到产业的跨越，文生图、图生图及视频生成模型成为核心生产力工具。文生图领域，FLUX模型实现摄影级真实感，Stable Diffusion 3开源生态推动企业定制化，Midjourney V6优化艺术创作流程，而腾讯混元、通义万相等中文模型强化本土化应用。图生图技术在电商试穿、影视分镜等场景落地，精准控制与材质移植突破显著。视频生成迈入多镜头叙事阶段，Seedance 1.0、快手可灵等模型降低影视级

如何降低AIGC生成内容的重复率？五种免费降AI率的方法（25年更新）

admnsavnjsh的博客

07-02

642

随着AI生成内容（AIGC）的普及，越来越多的学术写作依赖AI工具来生成论文和文章。然而，AI生成内容的查重率常常偏高，导致很多论文无法通过学术查重系统。为了解决这一问题，以下是五种有效的免费降AIGC率的方法，帮助你降低AI生成内容的重复率，提升论文原创性。本文还将推荐千笔AI论文，作为降重和提升论文质量的智能助手。

自回归生成模型中的推理加速详解

brucexia的专栏

07-03

2045

在上一节中，我们详细讲解了自回归生成模型的原理与训练过程，揭示了训练环节的核心重要性。然而，在生成模型的全面实践中，更加关键的一步在于如何精妙地运用这些训练成熟的模型去执行实际的推理任务。而在此过程中，一个至关重要的考量因素，便是如何高效利用现有的设备和资源，以最优化的方式进行模型推理。在本节中，我们将聚焦于生成模型中的推理加速内容，深入探讨如何通过技术手段提升模型推理的速度与效率。

破译AI黑箱：如何用20行Python理解ChatGPT？

Ven%的博客

07-03

1559

fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;现实问题构建参数化模型训练数据定义损失函数自动优化参数得到拟合函数解决新问题用数据自动寻找最优数学函数。更复杂的函数结构（深度神经网络）更庞大的训练数据更高效的优化算法实现了对现实世界复杂规律的建模能力。

【AI与数据管理】AI大模型在企业级数据质量管理中的解决方案

tianp123的博客

07-03

1599

摘要：AI大模型正革新企业数据质量管理，通过自动清洗、异常检测和一致性维护解决数据量大、错误多样等核心挑战。实施方案分四步：1)数据评估与预处理，使用聚类模型检测异常；2)模型选择与训练，针对文本或数值数据选用BERT或LSTM模型；3)实时部署监控，结合流处理框架；4)持续优化迭代。AI方案可提升效率80%以上，但需注意数据隐私和模型偏差风险，建议从具体场景入手逐步实施。（149字）

红外图像、彩色图像区别？

weixin_47696437的博客

07-03

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这一过程在彩色显像管（CRT）和液晶显示器件（LCD）中尤为常见，其中三个电子枪分别发射红、绿、蓝三种颜色的电子束，穿过带有相应滤光片的掩蔽罩，打在荧光涂层屏幕上，从而形成彩色图像[38]。彩色图像的生成和处理不仅依赖于物理原理，还涉及复杂的图像处理技术，如图像增强、分割、边缘检测等，这些技术在现代图像处理和计算机视觉领域中发挥着重要作用[50]。红外图像的定义是通过红外成像技术将物体表面的红外辐射转化为可视图像的技术，其技术原理涉及红外辐射的捕捉、光电转换、信号处理和图像生成等步骤[1][2][6]。

Qwen3 Reranker模型可以微调吗？

weixin_43556377的博客

07-05

1143

Qwen3-Reranker支持LoRA/QLoRA高效微调，Apache-2.0许可商用。官方提供完整训练脚本（支持FP16/4-bit），推荐准备5-10万对正负样本，单卡可微调0.6B模型。微调后保留LoRA权重或合并部署，可显著提升专属知识库排序效果。进阶技巧包括多语言适配、RAG全链路优化和联合蒸馏等。开源代码见Qwen3-Embedding仓库，详细参数参考技术文档。

强化学习（10）蒙特卡洛

m0_69704099的博客

07-04

1248

如何在没有模型的情况下估计一些量？→ 蒙特卡洛。

DAY 45 通道注意力(SE注意力)

awsndy的博客

07-02

998

之前复试班强化部分的transformer框架那节课已经介绍过注意力机制的由来，本质从onehot-elmo-selfattention-encoder-bert这就是一条不断提取特征的路。各有各的特点，也可以说由弱到强。其中注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。

【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析

wiyi9891的专栏

07-07

834

摘要：本教程基于BERT模型实现情感分析任务，讲解微调预训练模型的核心流程。首先介绍BERT的双向编码优势及其在情感分析中的适用性，包括上下文理解和情感词捕捉能力。通过HuggingFace Transformers库，逐步演示数据加载（SST-2数据集）、BERT模型初始化、文本预处理（分词与格式化）以及训练配置（学习率2e-5、3轮训练）。代码涵盖完整训练评估流程，最终模型在验证集准确率达91.2%。还提供预测脚本、常见问题解答（如速度优化和准确率提升）及扩展练习建议。

洪水填充算法详解

07-02

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洪水填充算法（Flood Fill Algorithm），也被称为种子填充算法，从Photoshop的"油漆桶工具"到扫雷游戏的空白区域扩展，再到医学图像分析中的区域分割，洪水填充算法都发挥着核心作用

CASS绘图技巧集锦：常见问题与解决方案

CASS是一款广泛应用于地形测量与规划设计领域的专业软件，它在AutoCAD环境中集成了一系列实用的绘图技巧，但同时也存在一些常见问题。以下是关于CASS使用中遇到的一些问题及其解决方案： 1. **文字消隐问题**：CASS...