Stable Diffusion 模型分享：_CHEYENNE_（欧美漫画）CHEYENNE_v16.safetensors

最新推荐文章于 2025-06-11 18:10:46 发布
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分类专栏： AI绘画从入门到精通 文章标签： stable diffusion python AI作画
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本文介绍了Stable Diffusion模型在创作欧美漫画方面的应用，提供了多个生成案例展示，适用于视频游戏的漫画、角色设计和概念艺术创作。用户可以下载相关资源进行使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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Stable Diffusion【二次元模型】：超级出色的动漫大模型
2401_85688943的博客
01-22 824
今天给大家介绍的是一个动漫风格的大模型Animagine XL 3.1。Animagine XL 3.1 基于 Stable Diffusion XL构建，旨在通过生成准确而详细的动漫角色，成为动漫迷、艺术家和内容创作者的宝贵资源。Animagine XL 3.1 是 Animagine XL V3 系列的升级更新，增强了之前的 Animagine XL3.0版本，经过升级改进，可以生成更高质量的动漫风格图像。它增强了手部解剖结构能力、改进了概念理解和提示词解析能力。
分享了那么多次的图像转线稿的comfyui工作流，为什么还有网友要求分享？
2401_84830464的博客
11-11 1505
在 AI 技术的推动下，图像处理的门槛越来越低，尤其是在动漫和插画风格创作中。今天我要分享一个简便又高效的 ComfyUI 工作流——图像转线稿工作流（Anyline+MistoLine）。它不仅能快速将图片转换成动漫风格的线稿，还能保持艺术性与可控性，无需复杂的操作步骤，非常适合创意工作者与爱好者使用。
Stable Diffusion【二次元模型】：最强扁平化风格大模型一键生成插画风格
2401_85725028的博客
07-11 1609
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。：(杰作，最佳质量:1.3)，1个女孩，独唱，长发，办公室女士，坐着，全身，笔记本电脑，工作，鲜花。(杰作，最佳质量:1.3)，1个女孩，绿色头发，卷发，绿色眼睛，上半身，白色背景。：(杰作，最佳质量:1.3)，1女孩，微笑，红衣服，上身，花朵，城市背景，(杰作，最好的质量:1.3)，没有人，灯笼，中国传统建筑，山脉，
AI绘图的场景应用：文生图、图生图
qq_41314882的博客
03-15 5540
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。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
一步步带你解锁 AI绘画神器Stable Diffusion：一键转换年龄神器
白帽阿叁的博客
03-27 1828
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。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。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
AI绘画多款ComfyUI插件发布，欧美漫画风模型！
z19981的博客
07-29 844
FastSD CPU是专为在CPU环境下运行Stable Diffusion模型设计的工具，它充分利用OpenVINO技术进行加速。与依赖显卡稳定运行的应用相比，FastSD CPU可让普通用户无需高端GPU即可在本地设备上流畅操作。例如，在配备Core i7-12700的电脑上，仅需1.7秒即可生成一张512x512分辨率的图像。最新版本1.0.0 beta 26正式支持SDXL Lightning模型，并提供桌面GUI（基于Qt、响应迅速）、WebUI以及CLI等多种接口。
今日3款Stable Diffusion模型推荐，让你轻松成为AI作图大师！模型推荐系列
Misdirection_XG的博客
11-29 677
今天又给大家带了三款不错的模型推荐给大家，需要的朋友可以根据链接自行获取。今天给大家继续推荐三款AI作图模型。2024-03-17 今日3款模型推荐：1、类型 Checkpoint**推荐理由:**专门为生成人物照片而设计的。能够以惊人的逼真度创造出照片般真实的人物形象作品赏析：2、类型 Checkpoint**推荐理由:**一款非常灵活的模型，能够产生各种风格的杰出人物、风景、建筑等。作品赏析：3、Analog Madness - Realistic model 类型推荐理由。
ComfyUI轻松实现二次元线稿上色，快速生成精美动漫图像！
2401_84760719的博客
10-11 1232
ComfyUI轻松实现二次元线稿上色，快速生成精美动漫图像在数字艺术创作领域，效率和品质一直是创作者们关注的焦点。ComfyUI为创作者们提供了一个灵活且强大的图像生成工具，它不仅可以通过节点构建工作流，还能够帮助用户实现从文本到图像、图像到图像的多种转换操作，尤其是在动漫风格创作中展现了卓越的能力。本文将为您详细介绍如何利用ComfyUI实现二次元线稿的自动上色，快速生成精美的动漫图像。ComfyUI的安装：轻松上手要使用ComfyUI，用户可以通过两种方式安装：官方整合包或者使用秋叶的一键启动器。
Stable Diffusion【二次元模型】：质量高细节丰富的动漫风格大模型anima_pencil-XL
热门推荐
z19981的博客
05-28 2万+
今天给大家介绍的是一个动漫风格的大模型anima_pencil-XL，这个模型出自一位日本的创作者。最早的版本是V1.0.0是今年1月份才发布的，短短的2个月已经更新了5个版本，最新的版本是V2.6.0，可见作者更新版本的频率有多高。提到anima_pencil-XL，想必大家也听说过blue_pencil-XL这个动漫大模型，这个是目前下载量最大的日漫大模型，2个大模型都出自同一个人。
Stable Diffusion图生图（真人转动漫）_stable diffusion人像转为卡通
Misdirection_XG的博客
02-08 766
今天给大家分享使用Stable Diffusion图生图进行真人转动漫，木木共使用了五种模型进行真人转动漫测试，重绘幅度在0.45~0.6之间，如果重绘幅度过大，会导致生成的图片偏离主体样貌，下面直接开始操作！！！！！
stable diffusion 常用大模型解释和推荐（持续更新ing）
m0_74942241的博客
05-24 1万+
比如sd-v1-4、sd-v1-5、sd-v2（简写成SD1.5、SD2.0）之类的大模型，这些都是Stable-Diffusion自带的大模型，分别是1.4、1.5和2.0版本。目前的话1.5版本更好用一些，但是基本没有人会用自带的大模型，因为效果很差。 但是，大家如果想自己练大模型的话，SD系列是不错的基础模型，因为他们比较庞杂，什么风格都有，属于中性模型。
Stable Diffusion WebUI 本地部署指南（Windows 11 + RTX 4060 Ti）
哈士奇是我的信仰~呜哇
06-10 993
处理: 虚拟环境下找到 \Lib\site-packages\huggingface_hub\constants.py。进入虚拟环境后 pip install cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl。│ └── v1-5-pruned-emaonly.safetensors # 模型文件。Hugging Face 访问不了可以去魔搭社区。重启UI 就可以选中目标模型。问题 分词器下载失败。
多任务——协程
ningmengjing_的博客
06-08 1131
Python协程编程指南 协程是Python异步编程的核心技术，通过async/await语法提供了一种比传统回调更优雅的解决方案。本文详细介绍了协程的工作原理、优势、使用场景及高级用法。 核心要点： 协程通过非阻塞机制解决I/O操作时的线程阻塞问题，实现单线程高并发 使用asyncio库创建事件循环，通过async定义协程，await挂起执行 协程在Web服务、数据库交互等I/O密集型场景性能显著优于同步编程 结合Task对象实现并发执行，通过回调或直接获取结果 可与线程池/进程池混合使用处理不支持协程的
Seaborn入门到上头：让数据可视化变成享受的艺术（附防秃指南）
最新发布
kernelcraft的博客
06-11 747
这个基于Matplotlib的统计绘图库，简直就是数据分析师的时尚造型师。悄悄说个骚操作：先用Seaborn画基础图，再用Matplotlib微调细节，效率颜值两不误！（重要的事情说三遍！）Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！最后送大家一句Seaborn哲学：如果一个图需要超过5句代码，那肯定有更优雅的写法！Seaborn是高级封装，Matplotlib是底层引擎。对角线放直方图，上半部分散点图，下半部分密度图——这才是探索数据关系的正确姿势！
Python Day44 学习（日志Day12复习）
Y317429的博客
06-07 432
注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。
Python 基础教程（十二）：12 .1 项目实践（简单计算器）
univerbright的博客
06-09 349
通过实际的小项目，将前面学到的 Python 基础语法、流程控制、函数定义、异常处理等知识进行综合运用。本章以几个循序渐进的小项目为例，帮助读者在实践中理解编程逻辑，提高编程能力。本项目实现一个基于命令行的简单计算器，支持加、减、乘、除四种基本运算，输入两个数字和运算符，即可返回运算结果。结果：12.0 / 3.0 = 4.0。请输入运算符 (+ - * /)：/请输入运算符 (+ - * /)：%无效的运算符，请重新输入。请输入第一个数字：12。请输入第二个数字：3。请输入第一个数字：7。
Python 抽象基类中的 subclasshook 方法解析
钢铁男儿
06-10 472
方法为 Python 抽象基类识别虚拟子类提供了便利，但在自定义抽象基类时，要谨慎使用该方法，优先考虑继承和注册的方式来保证代码的可靠性。
预训练模型 CBAM注意力
zx15600886035的博客
06-10 710
在更理想的情况下，如果能让 attention 图的值都趋近于 sigmoid 函数的反函数中对应输出为1的值，那么CBAM就近似于一个“直通车”(x * 1 = x)，网络可以选择“忽略”它。给专家（预训练层） 设置一个极低的学习率（比如1e-5），告诉他们：“你们基本保持现状，只需要根据实习生的表现做一些微小的调整即可。但是你要注意，最后的卷积形式是 卷积--激活--池化--全连接，如果你放置前全连接前的话，cbam中的空间注意力会完全失效，因为此时空间维度不存在了，失去了寻找空间相关性的能力。
python打卡day43
m0_62284115的博客
06-07 175
作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化导入包。
stable diffusion模型medcartoon_v3
02-28
### 关于 Stable Diffusion 模型 MedCartoon_v3 的详情与使用 #### 模型概述 MedCartoon_v3 是基于 Stable Diffusion 架构的一个特定版本，专注于医学卡通风格的图像生成。该模型通过大量标注过的医疗数据集进行了微调，能够创建具有高保真度和细节丰富的医学主题卡通形象。 #### 主要特点 - **领域适应性**：专门针对医学场景下的应用需求设计，在解剖结构表达上更为精准[^1]。 - **艺术风格融合**：不仅保留了解剖学上的准确性，同时也融入了卡通化的视觉效果，使得输出既科学又具趣味性。 - **高效推理速度**：得益于优化后的网络架构以及预训练权重的支持，能够在较短时间内完成高质量图片渲染。 #### 使用指南 为了利用此模型进行创作或研究工作，建议按照如下方式进行操作： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "medcartoon-v3" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler).to("cuda") prompt = "A cartoon representation of a human heart with detailed anatomical features." image = pipe(prompt=prompt).images[0] image.save("./heart_cartoon.png") ``` 上述代码片段展示了如何加载指定 ID 的预训练模型，并通过给定提示词（Prompt）生成一张带有详细解剖特征的人类心脏漫画图。 #### 性能优势 相比于其他通用类型的扩散模型，MedCartoon_v3 版本特别强调了对于医学专业知识的理解和支持能力。其内部机制借鉴了掩码建模的思想，可以在多帧视频合成任务中维持良好的时空连贯性，有效减少了相邻画面间的跳变现象。
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