sd课程

以下是一些常用的与 SD 相关的网址： 另外，SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。其代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片生成。 关于 SD 的安装： 系统需为 Win10、Win11 。 Win 系统查看配置。 配置达标跳转至对应安装教程页： 。 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）： 。 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI： 。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

以下是关于系统学习 SD 和 Comfy 的详细教程推荐： 学习 SD 提示词的步骤： 1. 学习基本概念：了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程：通读 Stable Diffusion 官方文档，研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例：熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧：学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果，掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧，了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈：使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像，对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训，在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库：根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库，将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿：关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享，及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 相关入门教程链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 关于 Comfy 的学习，您可以参考以下知乎教程中的相关部分：，其中包含零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程的内容。

以下是关于 SD 模型的相关信息： 模型安装设置： 二维码做好后进入 SD 版块，需下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。在【QR ControlNET】文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”路径下。选择“cheeseDaddys ”模型，填入描绘梦幻森林的关键词，同时将迭代步数设置到 15，采样选择 DPM++ 2M Karras，图像大小设置到 768768。 核心基础原理： 1. SD 模型是生成式模型，输入可以是图片、文本以及两者的结合，输出是生成的图片。 2. 属于扩散模型，其整体逻辑特点是过程分步化与可迭代，为生成过程引入更多约束与优化提供可能。 3. 是基于 Latent 的扩散模型，将输入数据压缩到 Latent 隐空间中，大幅提高计算效率并降低显存占用，是破圈关键。 4. 从 CTO 视角看，是一个优化噪声的 AI 艺术工具。 工作流程： Stable Diffusion（SD）模型由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。以文生图（txt2img）和图生图（img2img）任务为例，文生图任务是将一段文本输入到 SD 模型中，经过一定迭代次数，输出符合文本描述的图片；图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，SD 模型根据文本提示将输入图片重绘以更符合文本描述。输入的文本信息需转化为 SD 模型能理解的机器数学信息。

以下是一些 SD 大模型的下载网站和相关信息： Civitai（https://civitai.com/）：这是一个常用的网站，有各种风格的大模型，如真实系、二次元、游戏 CG 风等，但需要科学上网。如果不会科学上网，也可以去启动器的界面直接下载模型，但这里看不见预览图。下载的大模型应放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下。 对于 Fooocus，大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\ Fooocus_win64_1110\\ Fooocus\\models\\checkpoints；LoRA 模型默认放在这里：\\ Fooocus_win64_1110\\ Fooocus\\models\\loras。如果单独安装，需要下载的模型链接如下： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 在 Civitai 网站的使用方法： 1. 科学上网（无法教授具体方法，需自行解决）。 2. 点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型，如 Checkpoint=大模型，LoRA=Lora。 3. 看照片，感兴趣的点进去，点击右边的“Download”下载，保存到电脑本地，文件保存位置在前面提到的相关文件夹。另外，还可以点击左上角的“Images”，看到喜欢的图片点进去，点进去后的页面可看到图片的全部信息，直接点击 Lora 和大模型，可直接跳转到下载页面。点击最下面的“Copy...Data”可复制图片的所有信息，回到 SD 粘贴到关键词的文本框，点击右边的按钮，这些信息就会自动分配。需要注意的是，大模型需要手动更换。

以下是关于 SD3 大模型的一些教程资源： 【AI 艺境】ComfyUI 快手 Kolors 模型基础使用工作流全套模型网盘分享： 作者：极点 AI 类型：教学视频 链接： 备注：商用工作流请自行辨别 拳打 SD3 脚踢 MidjourneyV6？某手开源的可图 Kolors 到底是不是真的强，内附 Comfyu 部署教程： 作者：淼淼爸的 AI 笔记 类型：评测视频 链接： 国产超牛的开源大模型可图 kolors： 作者：大桶子 AI 类型：评测视频 链接：(https://www.bilibili.com/video/BV1MZ421T79S/? 另外，关于 SD3 的一些说明： SD3 已开放下载（并非开源，是收费的）。 基础模型包括：主模型“sd3_medium”，文本编码器“clip_g”“clip_l”“t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时需分别通过模型加载器和 CLIP 加载器加载，“t5xxl”是非必要项。 融合了文本编码器的模型有 2 个：无 T5 的“sd3_medium_incl_clips = sd3_medium + clip_g + clip_l”，有 T5 的“sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8 = sd3_medium + clip_g + clip_l + t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时直接用模型加载器加载主模型即可，无需 CLIP 加载器（如同之前的 SD1.5 或 SDXL 的基础工作流）。下载地址（huggingface 比较慢，多放几个百度云盘）。

以下为您介绍一些免费的 AI 课程： 1. 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲：课程先从宏观开始，如演讲主题《预见 AGI》，从大框架上讲述创新趋势及带来的启发，后续会宏观、微观结合，系统性地就几个主题展开。安排人工智能研究院的产品经理、技术专家配合，讲解基本产品的使用方法等微观内容。同时，周鸿祎会邀请行业专家来讲课。他认为在人工智能的技能和知识面前人人平等，学会人工智能是未来职业发展必备的基本能力。 2. 野菩萨的免费课程：如果想要免费获得这门课程，可以参与 video battle，获胜者拥有课程。每期的 video battle 评委野菩萨老师非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。无论您是 AI 小白还是深入学习者，这门课程都能带来帮助。扫码添加菩萨老师助理，可了解更多课程信息。

目前国内在做青少年 AIGC 课程的有以下相关信息： 北京分队中的方俊翔是在线教育创业者，正在寻求拥有完整教学交付课程的大能合作，开发 AI 线上课程。 工信部下属单位人民邮电出版社开设的【野菩萨的 AIGC 资深课】，课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，适合 AI 初学者和进阶者。

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以下为您介绍一些 AI 入门课程： 微软 AI 初学者入门课程：这是一个为期 12 周、共 24 课时的课程，您可以通过该课程探索人工智能的世界。课程涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容，适合初学者。您还可以亲身实践课程内容、做随堂小测试或开展实验，课程覆盖 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。在本课程中，您将学到实现人工智能的不同方法，包括符号人工智能这种“有效的老式人工智能”，以及神经网络和深度学习等现代人工智能的核心，还会接触到处理图像和文本的神经架构，以及不太流行的人工智能方法，如遗传算法和多智能体系统。课程原网址：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。 新手学习 AI 的路径指南：首先了解 AI 基本概念，建议阅读「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。最后选择感兴趣的模块深入学习，AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可根据兴趣选择特定模块深入学习。 此外，微软 AI 初学者入门课程还有详细的课程列表，如“人工智能导论”“符号人工智能”等，部分课程有相关讲义的链接。

以下是关于小七姐提示词编写提升课的详细信息： 课程内容： 自由学习时间（22 节视频课），以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式学习。 提示词基础： 第一课：Hello，大模型 第二课：提示词基础方法 第三课：开始编写你的第一条提示词 第四课：按需求设计和迭代提示词 您将收获： 元能力：提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习 个人提升：熟练编写任何您想要实现的提示词 工具化能力：学会以商业化和工具化标准交付提示词 职业化能力：熟知提示词工程和行业常识和发展路径 企业落地：搞懂提示词如何封装成工具 进阶学习：获得自学路径，课程后能继续深度学习 总之，这是一门从提示词入门到精通的优质课程，非常值得推荐。

很抱歉，目前知识库中没有关于“基于人工智能的课程考核与质量评价研究”的相关内容。但一般来说，进行这样的研究可以从以下几个方面入手：首先，明确研究的目标和范围，例如是针对特定学科的课程还是通用的人工智能课程。其次，确定考核和评价的指标，可能包括学生的理论知识掌握、实践操作能力、创新思维等。然后，考虑采用多样化的考核方式，如考试、项目作业、小组讨论、课堂表现等，并利用人工智能技术进行数据分析，以更准确和全面地评估学生的学习成果和课程质量。同时，还可以研究如何利用人工智能辅助教师进行评价，提高评价的效率和客观性。您可以进一步明确您的研究重点和具体需求，以便我为您提供更有针对性的帮助。