我添加flux的模型后，在webui中要从哪里找到

Flux inpainting 基于 diffusion train 的 inpainting 通常涉及以下方面： 训练扩散模型在特定的表示上，能够在降低复杂度和保留细节之间达到最优平衡点，显著提高视觉保真度。在模型架构中引入交叉注意力层，使其成为强大且灵活的生成器，能够处理诸如文本和边界框等一般条件输入，实现基于高分辨率卷积的合成。 关于 Midjourney 的训练 prompt 方面： Midjourney 会定期发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型是默认的，但也可以通过 version 或 v 参数或使用 /settings 命令选择其他模型版本。不同模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新且最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用该模型可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或通过 /settings 命令选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言 prompt，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。V5 基础模型具有更广泛的风格范围、对 prompt 响应更灵敏、图像质量更高（分辨率提高 2 倍）、动态范围改进、图像细节更丰富且更准确、文本干扰更少等新特点，还支持 tile 参数实现无缝平铺（实验性）、支持大于 2:1 的 ar 宽高比（实验性）、支持 iw 权衡图像 prompt 与文本 prompt 以及特定的风格和 prompt 方式。

以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 1. 模型准备： 下载所需模型，包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时模型存放位置不限，但要知晓路径；训练时建议使用 flux1dev.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 版本。 2. 下载脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 3. 数据集准备： 建议使用自然语言，与之前 SDXL 的训练类似。 数据集存放位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 。 若未准备数据集，此路径中有试验数据集可直接使用。 4. 运行训练：约 1 2 小时即可完成训练。 5. 验证和 lora 跑图：若有 comfyUI 基础，在原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点，自行选择 Lora 并调节参数。 6. 修改脚本路径和参数： 若显卡为 16G，右键 16G 的 train_flux_16GLora 文件；若显卡为 24G 或更高，右键 24G 的 train_flux_24GLora 文件。 用代码编辑器打开，理论上只需修改红色部分，包括底模路径、VAE 路径、数据集路径、clip 路径和 T5xxl 路径。注意路径格式，避免错误。蓝色部分为备注名称，可改可不改。建议经验丰富后再修改其他深入参数，并做好备份管理。

以下是一些关于 flux 提示词的示例： 在不同主题方面，如文本概括（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC）、信息提取（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96）、问答（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E9%97%AE%E7%AD%94）、文本分类（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB）、对话（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E5%AF%B9%E8%AF%9D）、代码生成（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90）、推理（https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%8E%A8%E7%90%86），通过示例介绍说明如何使用精细的提示词来执行不同类型的任务。 在 Claude2 中文精读中，构建提示词时可以添加示例（可选）。您可以通过在提示词中加入一些示例，让 Claude 更好地了解如何正确执行任务。提供示例的方式可以是以先前对话的形式，用不同的对话分隔符，例如用“我”代替“Human:”，用“你”代替“Assistant:”；也可以直接提供例子。决定哪种方法更有效取决于具体任务，建议尝试两种方法以确定更好的结果。 在市场营销类中，如赛博佛祖（Kyle）的示例，其角色设定为熟悉佛教经典、境界很高的佛学大师，能为对人生感到迷茫的人指引方向。具体设定包括引用相关佛教经典语录并解释含义，提供有效建议等，并给出了详细的约束条件和链接地址（）。

以下是 Flux 的 Lora 模型训练教程： 1. 模型准备： 下载所需模型，如 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意： 不使用时模型存放位置随意，只要知晓路径，后续会引用。 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 2. 下载训练脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 3. 训练步骤： 进入厚德云模型训练数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一·创建数据集： 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以提前将图片和标签打包成 zip 上传，zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，如图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。也可以一张一张单独上传照片。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练： 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 4. 低配置方案： 开源社区对低配置方案进行了优化，NF4 来自 controlnet 的作者，GGUF 则包含多个版本可以使用。 NF4 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors ，放置在 ComfyUI/models/checkpoint/中（不像其他 Flux 模型那样放置在 UNET 中），NF4 配套节点插件：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git GGUF 模型下载：Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main ，GGUF 配套节点插件：GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 。 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中 GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装，NF4 的配套节点插件则搜不到。 注意使用精度优化的低配模型的话，工作流和原版是不一样的。此处没有专门列举。 自己改的话就是把上面官方的 fp8 的工作流，只需把底模的节点换成 NF4 的或者 GUFF 的即可。 相关生态发展很快，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设非常速度，以及字节最近发布的 Flux Hyper lora 是为了 8 步快速生图。

如果您的显存较低，安装 FLUX 可以参考以下步骤： 1. NF4 模型下载： 链接：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 放置位置：ComfyUI/models/checkpoint/中（不像其他 Flux 模型那样放置在 UNET 中） NF4 配套节点插件：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4.git 2. GGUF 模型下载： 链接：Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件：GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 值得一提的是在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可以在 Manager 管理器中搜到下载安装，NF4 的配套节点插件则搜不到。 3. 对于 8G 以下显存的方案： flux1devbnbnf4.safetensors 放入 ComfyUI\\models\\checkpoints 文件夹内。 ComfyUI_c_NF4 节点：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 注：如果报错，请更新 BitsandBytes 库。下载放入解压后 ComfyUI\\custom_node 文件夹内，重启 ComfyUI，如果之前没更新，更新后再重启。 相关资源链接： BitsandBytes Guidelines and Flux：https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/discussions/981 ComfyUI_bitsandbytes_NF4 节点：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4 flux1devbnbnf4.safetensors：https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 注意使用精度优化的低配模型的话，工作流和原版是不一样的。自己改的话就是把上面官方的这个 fp8 的工作流，只需把底模的节点换成 NF4 的或者 GUFF 的即可。相关生态发展很快，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设非常速度，以及字节最近发布的 Flux Hyper lora 是为了 8 步快速生图。

ComfyUI FLUX 低显存运行的相关内容如下： 工作流： 目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。 分阶段处理思路： 先使用 Flux 模型在较低分辨率下进行初始生成以提高效率。 采用两阶段处理，先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流的流程： 初始图像生成（Flux）： UNETLoader：加载 flux1dev.sft 模型。 DualCLIPLoader：加载 t5xxl 和 clip_l 模型。 VAELoader：加载 fluxae.sft。 CLIPTextEncode：处理输入提示词。 BasicGuider 和 RandomNoise：生成初始噪声和引导。 SamplerCustomAdvanced：使用 Flux 模型生成初始图像。 VAEDecode：解码生成的潜在图像。 初始图像预览：PreviewImage 显示 Flux 生成的初始图像。 图像放大和细化（SDXL）： CheckpointLoaderSimple：加载 SDXL 模型（fenrisxl_SDXLLightning.safetensors）。 UpscaleModelLoader：加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大。 VAELoader：加载 sdxl_vae.safetensors。 ImageSharpen：对初始图像进行锐化处理。 UltimateSDUpscale：使用 SDXL 模型和放大模型进行最终的放大和细化。 最终图像预览：PreviewImage 显示最终放大和细化后的图像。 FLUX 模型的选择： 用半精度 fp8 dev 版本（能用单精度 dev 版本的尽量用），也适合 fp8 的 T8 模型，降低对内存的占用。 记得把 weight dtype 也设置为 fp8，降低对显存的使用。 建议：先关闭高清放大部分，等跑出来效果满意的图片后，再开启放大。 ComfyUI 简介： 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候能清晰发现错误出在哪一步。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势： 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤： 1. 首先，了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本，然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声，在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中，对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设存在 5 种噪声量级，每次都可以选取一种量级的噪声，以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比，在预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ，则不添加噪音；如果为 1 ，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。

开发 Stable Diffusion 在线 Web UI 可以按照以下步骤进行： 1. 安装必要的软件环境： 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码： 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本： 进入 stablediffusionwebui 目录，运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面： 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作： 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能： 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 在完成了依赖库和 repositories 插件的安装后，还需要进行以下配置： 将 Stable Diffusion 模型放到/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion/路径下。然后到/stablediffusionwebui/路径下，运行 launch.py 即可。运行完成后，将命令行中出现的输入到本地网页中，即可打开 Stable Diffusion WebUI 可视化界面。进入界面后，在红色框中选择 SD 模型，在黄色框中输入 Prompt 和负向提示词，在绿色框中设置生成的图像分辨率（推荐设置成 768x768），然后点击 Generate 按钮进行 AI 绘画。生成的图像会展示在界面右下角，并保存到/stablediffusionwebui/outputs/txt2imgimages/路径下。 如果选用 Stable Diffusion 作为 AIGC 后台，需要注意： DallE 缺乏室内设计能力，MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘，Stable Diffusion 出图成功率较低，但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。安装 Stable Diffusion WEB UI 后，修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数，让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。代码如下： @echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=xformers nohalfvae listen api git pull call webui.bat 让 Stable Diffusion 具有 AI 室内设计能力的步骤： 1. 下载室内设计模型（checkpoint 类型），放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面。 2. 安装 controlnet 插件，使用 MLSD 插件，实现空间学习。 通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台的具体代码在前端开发详细展开，API 参考文档可选读。

WebUI 可以使用 FLUX 模型。以下是相关的下载和使用信息： ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 flux 相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型（体积较大）的百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 下载 dev 的工作流： 或者官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，打开 ComfyUI，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 郑敏轩的 Flux 的 controlnet 系列中 TheMisto.ai 的 MistoLine 版： 注意：该 ControlNet 与 Flux1.dev 的 fp16/fp8 以及使用 Flux1.dev 量化的其他模型兼容。 需要节点（可以 git clone 方式下载或通过以下网盘）： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 。 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码：lpvc 。 模型： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 。 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码：zhfq 。 处理：将模型放到 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中。 导入官方工作流 。所需要的两个模型：

WebUI 可以使用 FLUX 模型。以下是相关的下载和使用信息： ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 的下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 dev 的工作流： 官方原版的图片链接：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，打开 ComfyUI ，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 郑敏轩的 Flux 的 controlnet 系列： TheMisto.ai 的 MistoLine 版，该 ControlNet 与 Flux1.dev 的 fp16/fp8 以及使用 Flux1.dev 量化的其他模型兼容。 节点： 可以 git clone 方式下载或通过压缩包。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码：lpvc 模型： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码：zhfq 处理：将模型放到 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中。 导入官方工作流： ，所需要的两个模型。

理论上，在应用完全相同参数（如 Step、CFG、Seed、prompts）的情况下，SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异，比如： 提示词的多个条件下，SD 生成的图像可能无法全部满足，这与提示词引导系数有关，该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果，例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是，相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对，还会受到多种因素的综合影响。

以下是关于 Flux 的 lora 模型训练的相关信息： Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装，但 NF4 的配套节点插件搜不到。 注意使用精度优化的低配模型时，工作流和原版不同。把官方的 fp8 工作流中底模的节点换成 NF4 或者 GUFF 即可。 相关生态发展迅速，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设，字节最近发布的 Flux Hyper lora 可用于 8 步快速生图。下节将先讲讲 Flux 的 lora 训练。

在 Cursor 中添加模型的方法如下： 1. 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K，您可以轻松地在您选择的不同模型之间切换。 2. 在 AI 输入框下方，您将看到一个下拉列表，允许您选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用以下模型： cursorsmall：cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，它不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可以无限制地访问它。 3. 您可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 此外，有人通过接入更多模型如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等对 Cursor 进行配置，但接入再多的模型也无法完全填平 Cursor 免费版和 Cursor Pro 的差距。

要开发您所描述的涉及“个人多名片管理”等功能的小程序，以下是一些参考步骤和相关信息： 微信小程序开发基础： 1. 注册小程序：登录微信公众号首页，选取小程序，用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写：注册验证通过后，填写小程序信息和类目，名称可根据功能设定，头像可网上获取或利用工具生成。 3. 开发者工具下载：回到发布流程页面，点击“普通小程序开发者工具”，选择“微信开发者工具”，下载 windows 64 位版本。 4. 创建小程序项目：打开下载好的微信开发者工具，选择创建小程序。注意获取账号信息中的 id，选择不使用云服务，并选择 javascript 基础模板。 相关案例： 1. 有“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”的案例，演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。 2. “开发：GLM 等大模型外接数据库”的案例，可调整 prompt，匹配不同知识库，让 LLM 扮演不同角色，如财务分析师、智能客服等。 目前没有与您需求完全匹配的直接可用的开发案例，但您可以参考上述基础步骤和相关案例的思路，结合您的具体需求进行开发。

要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音，以下是相关的原理和过程： 在 Stable Diffusion 中，与 GAN 等生成式模型一样，它学习拟合训练集分布，并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比，SD 模型训练过程更稳定，且具备更强的泛化性能，这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中，SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中，SD 模型进行去噪声过程，将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程，并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为： 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时，需要把加噪的数据集输入模型中，每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声，通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度，通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps（时间步长）编码而来，引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度（较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动，而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动），通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例：首先从数据集中选择一张干净样本，然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声，然后每次迭代中随机一种强度的噪声，增加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 在训练过程中，首先对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。接着，让 SD 模型学习去噪过程，最后抽象出一个高维函数，这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声，得到一个干净样本。其中，将去噪过程具像化，就得到使用 UNet 预测噪声，并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的，假设进行 K 步，那么每一步，SD 都要去预测噪声，从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时，在加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设有 5 种噪声量级，那么每次都可以取一种量级的噪声，增加噪声的多样性。

以下是关于让 AI 润色两句话使其符合科研论文用语习惯且有逻辑的指令建议： 首先，明确您要润色的两句话的具体内容，并清晰地向 AI 描述您的需求。例如：“请将以下两句话按照科研论文的用语习惯进行润色，使其逻辑清晰、表达准确。句子 1：。” 在指令中，可以强调一些具体的要求，比如：“适当调整语序和表达方式，在不改变原意的基础上，优化句子结构，使其更具学术性和专业性。” 同时，您还可以补充一些相关的背景信息或特定的学科领域，以便 AI 更好地理解您的需求并进行更精准的润色。 常见的适合文章润色的 AI 工具包括： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。

以下是为您推荐的可以把中文字幕翻译成英文字幕并添加到原视频的工具： 1. 按照一种方案，您可以： 用 whisper 生成原视频的英文字幕。 让 GPT 结合字幕全文翻译，并根据原英文字幕的拆分，将译文进行同样行数的拆分。 将 GPT 译文拆分的结果插入到原英文字幕文件中形成一个新的双语字幕文件。这个过程中的执行脚本可以让 GPT 写。 2. 另外，还有以下单独的视频自动字幕工具推荐： Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可上传视频精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自身需求选择最适合的。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。