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RSS订阅原创 [Dify] 如何在 Dify 中创建并使用自定义工具集成第三方服务
登录 Dify 控制台，进入「工具管理」模块：点击“创建工具”，为你的工具命名；粘贴刚刚准备好的 OpenAPI Schema；系统会自动解析 Schema 并显示可用的 endpoint、参数结构；你可以修改描述字段，使其在工作流中更易识别。最后一步，是将自定义工具集成进 Dify 的工作流中：创建新的工作流，添加「Start」节点；设置参数输入，作为后续节点调用工具的输入；添加一个“调用工具”节点，选择你的自定义工具；将其连接至 Start 节点，完成参数传递；
2025-04-14 17:02:58
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原创 [Dify] Dify Agent 全指南：构建自动完成任务的智能体
Dify Agent 提供了极强的自动化与智能决策能力，适合开发复杂度更高的任务型 AI 应用。其核心优势包括：✅ 具备任务规划与迭代能力✅ 可动态调用工具如搜索与时间判断✅ 自动处理流程，真正实现“智能体”行为通过为 Agent 配置合理模型、上下文与工具，我们就能构建出真正“能动”的 AI 角色。
2025-04-14 16:58:24
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原创 [Dify] 利用工作流打造高质量的 RAG 对话体验
本文展示了如何借助 Dify 的工作流功能实现一个具备“语义理解 + 上下文判断 + 搜索增强”的 RAG 系统。其关键特性包括：✅ 上下文相关性判断，提升对知识库问题的适配度✅ 结构清晰的IF / ELSE分支，逻辑更具鲁棒性✅ 非知识库问题引入搜索引擎+LLM生成，更真实实用✅ 自动化与交互能力显著强于传统聊天机器人模式通过合理设计工作流逻辑，我们可以将 RAG 系统从一个“问答工具”升级为一个“智能对话专家”。
2025-04-14 16:30:59
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原创 [Dify] Dify 中的并发节点使用解析：并行接线与批量运行的核心区别
在 Dify 中，并发节点是一种特殊的流程控制结构，它允许从一个起始节点（通常是Start）同时向多个处理路径发出请求，实现“并联式”任务执行。Dify 提供了灵活的流程控制方式，特别是通过并发节点实现复杂任务的并行化处理，配合批量运行能力，可以覆盖绝大多数实际 AI 应用开发场景。
2025-04-14 10:36:44
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原创 [Dify] 去除 Ollama Deepseek 中 ＜think＞ 内容，仅保留答案部分的实现方案
本文介绍了一个用于处理 Ollama Deepseek 输出的 Python 工具函数，它能有效去除<think>标签中的“思考过程”，只保留用户所需的答案。此方法简洁高效，适用于 Dify 等模型调用平台的结果处理模块。
2025-04-14 10:29:47
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原创 [Dify] Dify 本地部署及连接 Ollama 模型全流程指南
本文详细介绍了 Dify 本地部署及连接 Ollama 模型的完整流程，涵盖安装环境配置、Docker部署细节、常见问题解决方案及插件安装方法：✔️ 使用 Docker 快速部署 Dify✔️ 本地测试并接入 Ollama 模型✔️ 排查常见连接失败错误✔️ 安装 Marketplace 插件的推荐做法通过上述步骤，即可在本地环境搭建一个可扩展、可交互的大模型应用平台，开启私有化 AI 应用的开发之旅。
2025-04-13 23:47:17
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原创 [Dify] 基于明道云实现金融业务中的Confirmation生成功能
通过明道云的打印模板功能，金融机构可以实现高效、合规的Confirmation文档生成，提升业务的数字化能力：支持字段动态映射，快速生成文档；内嵌业务条件判断，避免误操作；支持模板自定义，适配多类交易场景。这种方式不仅适用于金融行业，也可以推广到合同生成、订单确认等其他需要结构化输出文档的场景中。
2025-04-13 19:09:48
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原创 [Dify] 深入理解 Dify 工作流：批量运行与执行控制技巧
在 Dify 中，工作流是由多个模块组成的任务流程，用户可以通过图形化界面将模型调用、判断逻辑、自定义脚本等节点自由编排，构建一个可重复执行的任务链条。通过以上实践，我们可以看到 Dify 工作流不仅支持 AI 模型调用，还支持复杂逻辑控制与批量任务处理，是构建 AI 驱动业务流程的利器。
2025-04-13 16:22:29
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原创 [Dify] Dify 应用实践心得：打造属于你的智能 Agent
在传统的软件架构中，用户与系统的交互通常是静态的、预设的。而 AI Agent 的出现，带来了基于人工智能模型的自主决策和任务执行能力。在 Dify 中，AI Agent 可以理解为一个前端框架，它集成了各类 AI 能力的接口（如 OpenAI、Claude、百度文心一言等），并通过综合调用这些接口，完成复杂任务。最终，用户可以在这个平台上构建并部署自己的定制化 AI 应用。阶段目标关键词学习阶段了解 Agent 概念和平台结构试用、文档、样例使用阶段自由搭建和控制智能 Agent。
2025-04-13 11:04:58
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原创 [Dify] 使用亚马逊EC2服务器一键部署Dify服务的完整方案
步骤说明1注册 AWS，创建 2核4G 实例2设置网关规则，开放必要端口3SSH 连接，安装 Ubuntu + 宝塔4宝塔中安装 Docker 和 Dify5设置 Dify 端口，确认外网访问无误。
2025-04-13 10:59:34
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原创 [Dify] 使用 Docker 本地部署 Dify 并集成 Ollama 模型的详细指南
通过本文你可以实现：✅ 使用 Docker 快速部署 Dify；✅ 修复可能出现的镜像版本问题；✅ 集成本地 Ollama 模型，实现 LLM 聊天功能。如你有更进一步的自定义部署需求（如绑定域名、HTTPS 配置、多用户权限管理等），可继续深入研究 Dify 的官方文档和社区资源。如果你希望我继续扩展某部分内容，比如创建具体应用示例，也可以告诉我！
2025-04-12 20:16:47
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原创 [OCR] 免费轻松部署公司OCR影像识别服务：UMI OCR 详解
UMI OCR是一款开源的 OCR 识别软件，基于 Tesseract OCR 进行文本识别，并提供了简洁的 UI 界面及 HTTP API 服务，适用于个人和企业的本地 OCR 需求。免费开源：无需额外付费，开箱即用。离线运行：无需联网，确保数据安全。HTTP API 支持：可以作为局域网 OCR 服务器使用。高识别精度：基于 Tesseract OCR，可支持多种语言文本识别。UMI OCR 是一款非常适合公司内部使用的免费 OCR 解决方案。通过简单的配置，即可实现高效的文本识别。
2025-04-02 11:25:36
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原创 [明道云] 通过关联表减轻手动维护的技巧
场景方案适用情况需要引用外部表数据使用关联表避免手动维护，提高数据一致性仅展示数据选择不存储确保数据实时同步，不占用额外存储需要用于计算选择存储适用于后续分析，避免主表更新影响历史数据通过使用明道云的关联表功能，可以大幅减少手动维护的工作量，提高数据管理的效率和准确性。在实际开发中，合理设置关联表的存储方式，将有助于更好地满足业务需求。希望本篇文章能帮助你更好地掌握明道云的关联表应用！如果有任何问题，欢迎交流讨论！🚀。
2025-04-01 15:39:48
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原创 [AI] 如何将 ComfyUI 的作图能力融合到 OpenWebUI
通过以上步骤，我们成功将 ComfyUI 的作图能力集成到 OpenWebUI，实现了从文本到图像的自动化生成流程。部署 ComfyUI，确保其 API 可用。创建 Workflow 并导出 API，配置作图流程。在 OpenWebUI 管理员面板上传 Workflow JSON 文件。设置默认模型，确保生成效果符合预期。在 OpenWebUI 会话界面输入英文 Prompt，并点击“生成图像”按钮。
2025-04-01 13:46:24
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原创 [AI] ComfyUI 表情包工作流详解与实践
通过以上步骤，我们可以构建一个自动化的表情包生成 workflow。以下是核心要点回顾：✅表情管理器是 workflow 的核心，控制各个表情参数✅使用随机数节点可自动生成不同的表情变化✅文本图像节点可用于在图片上添加文字✅利用高级混合节点结合表情和文本，完成最终图像处理这样，我们就可以批量生成各种个性化表情包，用于社交媒体、聊天应用等场景。如果你想尝试更高级的定制效果，可以调整参数范围，甚至结合进一步优化图像质量。💡下一步建议：尝试不同的表情组合，看看你的角色能表现出怎样的个性化情绪吧。
2025-03-31 10:05:24
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原创 [ComfyUI] 实时出图工作流教程（Turbo & TurboVisionXL）
✅SDXL Turbo适用于512×512 实时出图✅可支持 1024×1024 高清出图✅低步数（1-4）+ 低 CFG（≤1）→提高速度✅采样器建议✅调度器建议：Karras如果你有任何问题，欢迎交流！🚀。
2025-03-27 14:37:37
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原创 [ComfyUI] 18 高清修复工作流——借助 Ultimate 插件
✅Ultimate 插件 = 细节修复 + 放大图像✅两种模式Upscale 模式→修复细节 + 放大No Upscale 模式→仅修复细节✅model_type直线（Linear）→ 默认，可能有拼接伪影棋盘（Chess）→推荐，优化拼接伪影✅适用于绘制壁纸先画小图960 × 540再放大到✅推荐 upscale 模型Anime4K（动漫风格）✅调整 denoise 值0.3 ~ 0.2→ 细节补充>0.5→ 重绘力度大🔗 相关资源Upscale 模型下载。
2025-03-27 14:23:57
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原创 [ComfyUI] 17 高清修复工作流——图像空间放大教程
✅潜在空间放大（上游）+ 图像空间放大（下游）= 最佳高清修复方案✅如果原图模糊，建议使用潜在空间放大，否则放大后仍然模糊✅推荐使用 AI 放大模型（Scaleup Models），如 4x-UltraSharp✅完整的放大流程生成基础 LatentVAE 解码图像空间放大（可选用 AI 放大模型）保存最终高清图🔗 相关资源Upscale 模型下载推荐模型如果你在使用 ComfyUI 时遇到问题，欢迎留言交流！🚀。
2025-03-27 14:19:57
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原创 [ComfyUI] 16高清修复工作流——潜在空间放大教程
✅ 高清修复是高质量 AI 绘图的必备步骤✅两种缩放方式（按系数缩放 vs. Latent 缩放）各有优劣，按需求选择✅推荐降噪值 0.5~0.7，保证放大后仍保留原图风格✅工作流核心步骤采样生成初始 Latent缩放 Latent二次采样VAE 解码保存图片你可以使用ComfyUI进行自由调整，让 AI 生成的作品更高清、更精美！如果你对 ComfyUI 还有疑问，欢迎留言讨论！🚀。
2025-03-27 14:15:38
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原创 【ComfyUI】LoRA 效率化工作流教程
使用 Efficiency Nodes 提高 LoRA 调用效率，可快速切换 LoRA 组合。✅ 使用 LoRA Stack & ControlNet Stack，可同时管理多个 LoRA 和 ControlNet。✅ 使用 Efficiency Sampler 提高采样效率，同时优化正负提示词。✅ 可以存储为 Node Template，方便后续调用和修改。
2025-03-27 11:04:55
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原创 【ComfyUI】使用反向 LoRA 进行优化
反向 LoRA（Wrong LoRA） 是一种特殊的 LoRA，可以在生成过程中优化 纹理细节 和 智能修复。在 1024×1024 分辨率 下使用时，它能有效提高生成图像的质量。本教程将基于 涉及 CLIP 停止层的 LoRA 工作流，介绍 如何在 ComfyUI 中添加反向 LoRA 进行优化。✅ 提升纹理细节：在 高分辨率（1024×1024） 下使用，能智能优化纹理，使画面更加精细。✅ 修复某些 AI 生成问题：某些 LoRA 可能会导致局部细节缺失，反向 LoRA 通过智能调整纹理来弥补缺陷。
2025-03-27 10:58:16
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原创 【ComfyUI】涉及 CLIP 设置停止层的 LoRA 模型连线方法
✅ 某些 LoRA 需要调整 CLIP 停止层，设置正确的值才能正常生效。✅ CLIP Set Last Layer 节点用于调整 LoRA 对提示词的影响深度。✅ LoRA 作者通常会提供推荐的 CLIP 停止层值，可在官网查看。✅ 可以同时使用多个 LoRA，并给部分 LoRA 设置 CLIP 停止层，以优化效果。
2025-03-27 10:45:26
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原创 【ComfyUI】多 LoRA 模型工作流教程
✅ 多 LoRA 串联可以同时加载多个风格，增强 AI 画作的个性化。✅ 注意 LoRA 的 Clip 设置，有些 LoRA 需要特定的 Clip 停止层才能生效。✅ 合理调整 LoRA 权重，避免 LoRA 之间的干扰。✅ 可以串联多个 LoRA Loader，使其逐步叠加不同风格。
2025-03-27 10:38:10
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原创 【ComfyUI】单 LoRA 模型工作流教程
LoRA 适用于小样本高效风格迁移，无需训练完整模型。LoRA 需注意触发词与权重调节，否则可能不会生效。ComfyUI 可以通过 LoRA Loader 串联多个 LoRA 模型，实现更复杂的风格组
2025-03-27 10:27:54
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原创 【ComfyUI】相似画绘制工作流教程
ComfyUI 是一款强大的可视化 AI 生成工具，可以通过工作流的方式自定义图像生成过程。在本教程中，我们将介绍如何使用 ComfyUI 构建 相似画绘制工作流，用于生成基本一致但细节略有变化的图片，例如改变表情、光线、角度等微调内容。在 AI 绘图过程中，通常希望生成一系列 相似 的图像，例如：表情变化（如从微笑变成惊讶）光照变化（如日光到黄昏光照）细节调整（如帽子、头发飘动等）相似画工作流的核心思想是控制降噪步数，通过减少部分生成步骤，使图像保持原本的大体结构，仅调整部分细节。首先，我们需要构建一个基
2025-03-27 10:23:45
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原创 [AI绘图] ComfyUI 相似画绘制 Workflow（生成表情微调图像）
通过调整降噪步数百分比（Denoising Strength），使生成的图像尽可能接近原图，同时保持一定的随机性。：将加载的图片转换为 Latent 空间数据，使 AI 能够基于它进行生成。：最终控制 AI 生成的图像，让其与原图保持高相似度，同时允许一定的变化。在 AI 绘图中，有时我们希望生成一组。Workflow（基础文本生成图片）。：通过部分噪声去除，让 AI 只修改。，同时允许局部细节的微调，如。，跳过的生成步骤越多 →。，让 AI 生成的图像。，生成的变化越大 →。
2025-03-26 18:31:21
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原创 [AI绘图] 结合语义的 ComfyUI 局部重绘 Workflow
在 ComfyUI 中，局部重绘（Inpainting）通常需要手动涂抹遮罩区域，但这可能比较麻烦。：基于图像和文本提示，自动生成遮罩，无需手动绘制。，避免手动涂抹，大幅提升局部重绘的效率和可操作性。，可以基于文本提示自动生成遮罩，无需手动涂抹。已成功安装，并可在 ComfyUI 中使用。，因为 CLIPSeg 将代替它自动生成遮罩。可视化遮罩的激活区域，显示语义分割的强度。，避免手动涂抹，提高工作流的智能化程度。用于局部重绘时的 Mask 处理。（用于语义分割，自动生成遮罩）（应用语义分割结果）
2025-03-26 18:28:02
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原创 [AI工具] ComfyUI 局部重绘 Workflow（改进版）
适用于对图像特定区域进行修改，但默认流程需要手动复制粘贴遮罩图像。：使用噪波遮罩实现局部重绘，代替手动复制的 VAE 处理。：解码重绘后的 Latent 以生成最终图像。，减少手动操作，提高性能，同时保持原图质量。，适用于简单修改场景（如服装、背景调整）。实现重绘区域控制，而非手动调整 VAE。（即去掉 VAE 内补和手动复制部分）。：为遮罩区域添加可控噪波，实现局部重绘。：自动加载遮罩，无需手动复制。（局部重绘仍具有一定随机性），确保遮罩与原图对齐。（如换衣服、修复瑕疵）
2025-03-26 18:25:24
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原创 [AI绘图] ComfyUI 局部重绘（Inpainting）Workflow 绘制教程
可以在保持图像大部分不变的情况下修改指定区域。（ChineseClip WorkFlow），确保已支持。希望本教程对你有所帮助，快来试试 ComfyUI 的。节点用于管理模型数据流，让多个组件共享相同的。，翻译为英文后传递给 CLIP 编码器。，简化图像缩放操作，提高图像适配性。用于导入需要进行局部重绘的原始图像。：自动增强扩散效果，但稳定性较低。，手动模拟降噪百分比的跳过效果。，因为它具有较高的不确定性。遮罩区域决定需要修改的部分。ComfyUI 支持。，需根据模型调整参数。，可用于动态计算参数。
2025-03-26 18:22:41
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原创 [AI绘图] ComfyUI 类图生图 & 图图融合 Workflow 绘制教程
作用：将第二张图片的特征转换为提示信息，使其能影响最终输出。希望本教程对你有所帮助！🔹 如果想增加随机性（但可能降低可控性），可以调整。支持强大的 Workflow 机制，可以通过。（已存在的 Clip Vision 处理流程），让多个图像的特征共同影响最终的生成效果。🔹 如果一张图片的影响过强，可以降低它的。在此基础上，我们可以进一步加入。作用：提取第二张图像的特征信息。，让两张图片的特征共同影响结果。，使得两个图像的特征能够融合。提取图像特征，并结合。（将图像特征转为条件）（调整不同输入的权重）
2025-03-26 18:14:21
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原创 [AI绘图] ComfyUI 类图生图 & 图文融合风格迁移 Workflow 绘制教程
🔹 该节点用于加载 Clip Vision 模型，并提供图像输入功能。：让模型理解图像的特征，并转化为文本提示，以便与文本提示融合。提供了强大的 Workflow 设计能力，支持。由于 CLIP 文本编码（g）的权重通常。希望本文对你有所帮助，快来试试吧！这样可以减少文本提示对最终图像的影响。：结合文本提示信息，增强风格控制。：将图像特征转换为文本提示。本教程将介绍如何使用。，实现图文融合的风格迁移。，提取图像特征用于生成。在最终输出中的占比。，避免不必要的随机性。：提取图像的特征信息。
2025-03-26 18:09:33
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原创 [AI绘图] ComfyUI 中文提示词 Workflow 绘制方法
ComfyUI 是一个强大的 AI 图像生成工具，支持使用 Workflow（工作流）方式进行可视化操作。，用户可以更便捷地使用中文提示词，提高 ComfyUI 的易用性。希望本文对你有所帮助，快来尝试吧！，帮助用户更方便地在 ComfyUI 中使用中文提示词进行图像生成。节点，将中文提示词转换为英文，以便模型正确解析。节点，用于实时预览翻译后的英文提示词。，还能优化提示词风格，提升生成效果。节点，该节点用于优化提示词风格。，以便连接后续中文翻译节点。，以便后续连接中文翻译节点。节点（如果没有，可以使用。
2025-03-26 18:00:38
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原创 [AI绘图] ComfyUI 中自定义节点插件安装方法
安装方式适用场景优点缺点Git Clone适用于经常更新插件的用户支持版本管理，稳定需要 Git插件管理器适合小插件安装操作简单不支持断点续传，不适合大文件ZIP 下载手动解压适合不熟悉 Git 或无法使用插件管理器的用户无需 Git需要手动更新和解压推荐方式Git Clone：推荐给有 Git 基础的用户，方便更新和管理插件。插件管理器：适用于小插件，方便但不适合大模型。ZIP 下载：适用于不熟悉 Git 或需要手动安装的情况。希望本文对你有所帮助！如果有问题，欢迎留言交流 🚀。
2025-03-26 17:56:38
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原创 [ComfyUI] ComfyUI-Custom-Scripts 插件介绍与优化功能解析
ComfyUI-Custom-Scripts 主要用于提升 ComfyUI 的交互体验和美观度，优化了多个关键功能，包括：✅图像列表显示，方便查看多张生成图像。✅拖动并快速加载图像，提升工作流效率。✅连接线变折线，让复杂流程更加清晰。✅美观性与操作体验优化，提升 UI 交互感受。这一插件对于 ComfyUI 用户来说是非常实用的优化工具，推荐安装使用！🚀。
2025-03-26 11:50:51
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原创 [ComfyUI] SDXL Prompt Styler 自定义节点的作用解析
SDXL Prompt Styler 自定义节点在 ComfyUI 中的作用主要体现在以下三点：✅位置：位于“新建节点” → “实用工具”下的Style 节点。✅功能：提供结构化描述，在转换提示词时自动补足风格细节，提升 SDXL 生成效果。作用：控制台输出转换后的提示词，方便调试和优化提示词结构。使用 SDXL Prompt Styler，可以更高效地构建专业级的 SDXL 提示词，让 AI 生成的图像更符合预期！🚀。
2025-03-26 09:28:38
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原创 [ComfyUI] AlekPetNodes 插件详解：节点与模型管理
AlekPetNodes 插件包含多个用于节点扩展的组件，主要用于增强 ControlNet 功能，并提供了强大的提示词翻译支持。其主要功能包括：提供多种用于 ControlNet 的 Pose 和涂鸦节点提供翻译提示词的 Clip 相关节点允许用户直接在节点内部进行提示词预览和修改下面我们详细介绍各个关键节点的使用方法。AlekPetNodes 插件为 Stable Diffusion 用户提供了强大的模型管理和提示词翻译功能，特别是在 ControlNet 场景下具有重要应用价值。
2025-03-25 16:59:15
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原创 [优快云] 解析优快云积分策略：每周连续上传与综合贡献分
在 优快云 的成长体系中，积分是决定用户等级的重要因素，而“每周连续上传”和“综合贡献分”则是其中两个关键的记分项目。本文将详细解析这两个积分规则，并提供最佳的策略建议，以帮助用户更高效地提升等级。
2025-03-25 14:50:51
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原创 [AI建模] 使用Pinokio本地化部署混元2D到3D AI建模服务
使用Pinokio本地化部署混元2D到3D AI建模服务的整个流程如下：✅ 在Pinokio Discover页面找到混元2D到3D项目✅ 点击安装，一键自动化安装所有依赖✅ 启动服务，访问Web UI或API进行2D转3D转换✅ 选择适合自己设备的GPU/CPU/远程服务器启动模式✅ 支持带Texture和不带Texture两种3D模型输出格式借助Pinokio的强大管理功能，本地化部署AI建模服务变得前所未有的简单。如果你对AI建模感兴趣，不妨亲自试试看！🚀。
2025-03-21 11:35:26
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原创 [AI] 从Trellis AI 模型生成本地化部署到投入Pinokio怀抱
安装方式适用人群难度依赖管理性能优化Trellis (手动安装)开发者/研究者⭐⭐⭐⭐手动管理需手动优化Pinokio (自动化安装)初学者/普通用户⭐⭐自动管理自动优化如果你是AI 开发者，想要高度自定义和调试，Trellis是更好的选择；如果你希望快速搭建和使用 AI 模型，Pinokio更适合你！🚀比如我的本地混元服务启动前还很贴心的让你根据自己的硬件情况选择合适的启动资源方式，启动后是这样的，直接可以本地做3D模型：希望本教程对你有所帮助，祝你在 AI 研究与实践中取得成功。
2025-03-16 14:59:49
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