二十七：stable diffusion 一键九宫格模型+实现

Stable Diffusion一键九宫格模型实现
最新推荐文章于 2025-12-03 17:01:25 发布
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分类专栏： stable diffusion 0基础学习 文章标签： stable diffusion
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引言：大模型：helloQ3 （Q版卡通）

Lora模型:Some stickers -- 九宫格 表情包

大模型可以选择自己想要的画风模型

Lora模型推荐：Some stickers -- 九宫格 表情包/chibi comic style Q版小漫画/动物表情包

                     

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Stable Diffusion AI绘画
小森的博客
05-04 3138
我们今天来了解一下最近很火的SD模型✨在人工智能领域，生成模型一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的飞速发展，一种名为Stable Diffusion的新型生成模型引起了广泛关注。Stable Diffusion是一种基于概率的生成模型，它可以学习数据的潜在分布，并生成与训练数据相似的新样本。Stable Diffusion是基于连续扩散过程的一种生成模型。它的核心思想是将数据生成过程看作是一个随机过程，通过学习这个随机过程的条件概率分布，我们可以生成新的数据样本。
精选资源
window下Stable Diffusion一键安装【已安装成功】
02-05
在Windows操作系统下，"Stable Diffusion" 是一个先进的文本到图像生成工具，它利用了深度学习技术，尤其是扩散模型，来将用户提供的文本输入转化为高质量、高分辨率且逼真的图像。这个工具的设计使得安装过程变得...
AI变现指南 | 月入过万！小白也能用stable diffusion做表情包赚钱！
2401_84815950的博客
02-06 1164
AI变现指南 | 月入过万！小白也能用stable diffusion做表情包赚钱！
一键生成王家卫电影感！DeepSeek写分镜+ComfyUI出大片《花样年华》全攻略
2401_84760322的博客
04-30 1155
在电影艺术的殿堂中，王家卫以其独特的视觉美学和情感叙事独树一帜。《花样年华》作为其代表作，更是将暧昧、孤独与怀旧推向极致。本攻略结合DeepSeek分镜创作与ComfyUI图像生成技术，带你一键还原王家卫电影感，探索经典背后的光影奥秘。ComfyUI生成的《花样年华》风格楼道场景（暖黄光影+对称构图+旗袍剪影）一、工具准备1. **DeepSeek** - 智能生成王家卫风格分镜提示词（示例输入：“《花样年华》30分钟楼道相遇场景，特写镜头强调肢体语言与光影对比”）
AI绘画变现之MJ制作表情包
HJS123456780的博客
07-13 1248
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。
提升AIGC效率：Qwen-Image在批量图像生成中的优势
weixin_35516624的博客
12-03 139
Qwen-Image凭借200亿参数MMDiT架构，实现精准中文理解、原生高分辨率输出与像素级编辑能力，支持高效批量图像生成。结合自动化流程，可在12分钟内完成千张级风格一致的商业海报生产，显著提升AIGC工业化效率。
Stable Artisan-Stability AI推出的图像和视频生成及编辑工具
qq_27346503的博客
08-24 409
深度集成最新图像与视频模型。只需一句提示词，它就能生成高清图像、动态视频，还能智能修图 —— 比如一键换掉海报中突兀的元素，或是把草图秒变商业级插画。：SD3 生成 1 张图 = 3 积分，10 秒视频 = 15 积分，背景移除 = 1 积分 / 张。所有作品自动存入云端工作室，支持 PNG/MP4 导出，一键分享至 TikTok、小红书等平台。批量制作商品主图 + 短视频。✅ 入门 65 元 / 月。图文生视频 + 模板调用。✅ 长视频 + 镜头控制。背景移除 + 图生视频。日更封面 / 热点配图。
51c大模型~合集135
whaosoft~aiotの开发板商城
06-06 2100
例如，为了实现高效的矩阵乘法，英伟达在 Ampere、Hopper 和 Blackwell 等不同代际的 GPU 上采用了不同的使用 Tensor Core 的布局，并且每种布局在使用不同数据类型时都有不同的变体。此外，对于任何偶数线程 𝑡_𝑘，𝑘 的最后一位与 𝑟_0 中 𝑗 的倒数第二位匹配，𝑘 的倒数第二位与 𝑟_0 中 𝑗 的倒数第三位匹配。此外，在 Triton 的编程模型中，张量的维度以及与每个张量相关的布局子部分（例如每个线程的寄存器和线程数量）都被限制为 2 的幂。
InsCode：下一代应用开发平台？
xhwuli的专栏
07-04 19
下一代软件应用开发服务平台——InsCode，一站式轻松完成项目开发-部署-运维-运营！
Mac下Stable Diffusion一键安装
06-02
Stable Diffusion 一键安装，国内镜像，无需魔法，Apple Silicon (M1/M2)使用MPS支持GPU，可以根据任何领域的文本输入生成高质量、高分辨率且逼真的图像。 默认选项MAC M1 10秒出图
window下Stable Diffusion一键安装
06-02
Stable Diffusion 一键安装，国内镜像，无需魔法，支持xformers提速，可以根据任何领域的文本输入生成高质量、高分辨率且逼真的图像。 默认选项Window RTX2060 3秒出图
Mac下Stable Diffusion一键安装好用
02-05
Stable Diffusion 一键安装，国内镜像，无需魔法，Apple Silicon (M1/M2)使用MPS支持GPU，可以根据任何领域的文本输入生成高质量、高分辨率且逼真的图像。 默认选项MAC M1 10秒出图
[OpenVINO实战] 在边缘设备上运行Stable Diffusion，实现离线文生图
LCG米的博客
12-03 445
本文介绍了基于OpenVINO工具包在边缘设备上优化部署Stable Diffusion模型的技术方案。主要内容包括：1) Stable Diffusion原理及其潜在扩散模型架构；2) OpenVINO工具包的功能特点及边缘计算优势；3) 详细的硬件配置要求（推荐32GB内存）和软件环境搭建步骤；4) 模型转换流程，包括从PyTorch到ONNX格式的转换方法。文章提供了完整的安装脚本、依赖清单和模型转换代码，帮助开发者在资源受限的边缘设备上实现高效的AI图像生成。
快速部署 stable-diffusion-xl-base-1.0（SDXL）
最新发布
m0_74247978的博客
12-03 279
快速部署文生图模型SD-xl-base-1.0
【笔记】解决 Stable Diffusion WebUI 启动 “找不到llama_cpp模块”
love530love的博客
11-30 859
【摘要】本文针对Stable Diffusion WebUI启动时出现的"找不到llama_cpp模块"问题，提供了两种解决方案：1）快速救急方案，通过预编译的wheel文件安装llama-cpp-python模块（支持CPU/CUDA不同版本）；2）彻底解决方案，安装VS2022编译工具后本地重新编译安装。文章还总结了常见问题排查方法，包括Git路径配置、版本冲突处理及DLL加载错误等。最后强调验证安装成功的标准是能正常执行"from llama_cpp import Lla
【实践指南】Windows 下 Stable Diffusion WebUI 与 ComfyUI 模型库“完美共存”指南
love530love的博客
12-01 1060
本文提供了一种在Windows系统下实现StableDiffusionWebUI与ComfyUI模型库完美共存的解决方案。通过使用Windows的mklink命令创建目录联接，将ComfyUI作为主模型库，WebUI作为挂载点，实现模型双向同步且零空间占用。该方法避免了修改配置文件带来的兼容性问题，支持核心模型（Checkpoint/LoRA/VAE）和进阶资源（ControlNet/Embedding/Upscaler）的共享。文中详细说明了操作步骤、使用说明、维护方法，并对比分析了不同方案的可行性。该方
Stable Diffusion aki v4下载
蜜獾互联网
12-03 96
秋葉aaaki发布StableDiffusion整合包v4版，提供百度网盘和夸克网盘下载链接。该整合包支持一键本地部署，适合AI绘画新手使用。安装时需先下载启动器依赖，解压主文件夹后运行A启动器程序，点击"一键启动"即可打开StableDiffusion操作界面，输入提示词即可生成AI绘画作品。整合包内包含多种模型可供选择下载，首次启动约需等待10秒左右。
【笔记】重建 Stable Diffusion WebUI 虚拟环境实录
love530love的博客
11-30 989
本文记录了在Windows+Conda环境下重建Stable Diffusion WebUI虚拟环境的完整过程。主要解决项目迁移后出现的"假激活"问题，即虚拟环境显示激活但实际依赖安装到全局环境的情况。通过删除旧环境、新建虚拟环境、验证真激活状态、升级基础工具链、安装PyTorch CUDA版本、批量恢复依赖等步骤，最终成功重建环境并验证运行效果。文中提供了详细的分步命令和关键截图，特别强调了EPGF架构在多版本Python管理中的优势，为类似环境重建提供了可复用的操作指南。
LoRa模型训练全指南：Stable Diffusion微调实战
LoRa模型训练教程是一套完整且实用的技术指导文档，重点围绕在Stable Diffusion框架中使用LoRA（Low Rank Adaptation）技术进行模型微调的全过程。该教程不仅涵盖了从环境搭建、数据预处理、模型训练到最终模型部署...
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