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Stable Diffusion官网

Answer

以下是 Stable Diffusion 的相关信息：

  • Stable Diffusion 系列资源：
  • 教程目录：
      1. Stable Diffusion 系列资源
      1. 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理
      • 2.1 通俗讲解 Stable Diffusion 模型工作流程（包含详细图解）
      • 2.2 从 0 到 1 读懂 Stable Diffusion 模型核心基础原理（包含详细图解）
      • 2.3 零基础读懂 Stable Diffusion 训练全过程（包含详细图解）
      • 2.4 其他主流生成式模型介绍
      1. Stable Diffusion 核心网络结构解析（全网最详细）
      • 3.1 SD 模型整体架构初识
      • 3.2 VAE 模型
      • 3.3 U-Net 模型
      • 3.4 CLIP Text Encoder 模型
      • 3.5 SD 官方训练细节解析
      1. 从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画（全网最详细讲解）
      • 4.1 零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程
      • 4.2 零基础使用 SD.Next 搭建 Stable Diffusion 推理流程
      • 4.3 零基础使用 Stable Diffusion WebUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程
        • 目前 Stable Diffusion WebUI 可以说是开源社区使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画最热门的框架。Stable Diffusion WebUI是 AI 绘画领域最为流行的框架，其生态极其繁荣，非常多的上下游插件能够与 Stable Diffusion WebUI 一起完成诸如 AI 视频生成，AI 证件照生成等工作流，可玩性非常强。接下来，咱们就使用这个流行框架搭建 Stable Diffusion 推理流程。首先，我们需要下载安装 Stable Diffusion WebUI 框架，我们只需要在命令行输入如下代码即可。安装好后，我们可以看到本地的 stable-diffusion-webui 文件夹。下面我们需要安装其依赖库，我们进入 Stable Diffusion WebUI 文件夹，并进行以下操作。和 SD.Next 的配置流程类似，我们还需要配置 Stable Diffusion WebUI 的 repositories 插件，我们需要运行下面的代码。如果发现 repositories 插件下载速度较慢，出现很多报错，don't worry，大家可以直接使用 Rocky 已经配置好的资源包，可以快速启动 Stable Diffusion WebUI 框架。Stable Diffusion WebUI 资源包可以关注公众号 WeThinkIn，后台回复“ WebUI 资源”获取。
    • 4.4 零基础使用 diffusers 搭建 Stable Diffusion 推理流程
    • 4.5 Stable Diffusion 生成示例
      1. Stable Diffusion 经典应用场景
      • 5.1 文本生成图像
      • 5.2 图片生成图片
      • 5.3 图像 inpainting
      • 5.4 使用 controlnet 辅助生成图片
      • 5.5 超分辨率重建
      1. 从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型（全网最详细讲解）
      • 6.0 Stable Diffusion 训练资源分享
      • 6.1 Stable Diffusion 模型训练初识
      • 6.2 配置训练环境与训练文件
      • 6.3 SD 训练数据集制作
      • 6.4 Stable Diffusion 微调（finetune）训练
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References

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

SD 1.4官方项目：[CompVis/stable-diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/CompVis/stable-diffusion)SD 1.5官方项目：[runwayml/stable-diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/runwayml/stable-diffusion)SD 2.x官方项目：[Stability-AI/stablediffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Stability-AI/stablediffusion)diffusers库中的SD代码pipelines：[diffusers/pipelines/stable_diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/huggingface/diffusers/tree/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion)SD核心论文：[High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2112.10752)SD Turbo技术报告：[adversarial_diffusion_distillation](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf)

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

1.Stable Diffusion系列资源2.零基础深入浅出理解Stable Diffusion核心基础原理2.1通俗讲解Stable Diffusion模型工作流程（包含详细图解）2.2从0到1读懂Stable Diffusion模型核心基础原理（包含详细图解）2.3零基础读懂Stable Diffusion训练全过程（包含详细图解）2.4其他主流生成式模型介绍3.Stable Diffusion核心网络结构解析（全网最详细）3.1 SD模型整体架构初识3.2 VAE模型3.3 U-Net模型3.4 CLIP Text Encoder模型3.5 SD官方训练细节解析4.从0到1搭建使用Stable Diffusion模型进行AI绘画（全网最详细讲解）4.1零基础使用ComfyUI搭建Stable Diffusion推理流程4.2零基础使用SD.Next搭建Stable Diffusion推理流程4.3零基础使用Stable Diffusion WebUI搭建Stable Diffusion推理流程4.4零基础使用diffusers搭建Stable Diffusion推理流程4.5 Stable Diffusion生成示例5.Stable Diffusion经典应用场景5.1文本生成图像5.2图片生成图片5.3图像inpainting5.4使用controlnet辅助生成图片5.5超分辨率重建6.从0到1上手使用Stable Diffusion训练自己的AI绘画模型（全网最详细讲解）6.0 Stable Diffusion训练资源分享6.1 Stable Diffusion模型训练初识6.2配置训练环境与训练文件6.3 SD训练数据集制作6.4 Stable Diffusion微调（finetune）训练

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

目前Stable Diffusion WebUI可以说是开源社区使用Stable Diffusion模型进行AI绘画最热门的框架。[Stable Diffusion WebUI](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)是AI绘画领域最为流行的框架，其生态极其繁荣，非常多的上下游插件能够与Stable Diffusion WebUI一起完成诸如AI视频生成，AI证件照生成等工作流，可玩性非常强。接下来，咱们就使用这个流行框架搭建Stable Diffusion推理流程吧。首先，我们需要下载安装Stable Diffusion WebUI框架，我们只需要在命令行输入如下代码即可：安装好后，我们可以看到本地的stable-diffusion-webui文件夹。下面我们需要安装其依赖库，我们进入Stable Diffusion WebUI文件夹，并进行以下操作：和SD.Next的配置流程类似，我们还需要配置Stable Diffusion WebUI的repositories插件，我们需要运行下面的代码：如果发现repositories插件下载速度较慢，出现很多报错，don't worry，大家可以直接使用Rocky已经配置好的资源包，可以快速启动Stable Diffusion WebUI框架。Stable Diffusion WebUI资源包可以关注公众号WeThinkIn，后台回复“ WebUI资源”获取。

Others are asking
stabel diffusion学习
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 提示词： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下： 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，了解提示词相关指南，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。 Stable Diffusion 软件原理傻瓜级理解： Stable Diffusion 的工作原理就好比学习画画。比如学梵高的风格，要先看他的画并临摹。AI 绘画也是类似逻辑，人们把成千上万美术风格的作品练成一个模型放在 AI 里，AI 就能依照模型画出类似风格的作品。想要画出符合心意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型的下载，可以去 C 站（https://civitai.com/），但需要科学上网。 学习 Stable Diffusion Web UI： 学习 Stable Diffusion 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 版本并勾选“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。 通过这些步骤，相信您可以快速上手 Stable Diffusion Web UI，开始探索 AI 绘画的乐趣。后续还可以深入学习 Stable Diffusion 的原理，以及在不同场景中的应用。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-23
Stable Diffusion基础学习
以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的基础内容： 学习提示词： 学习基本概念，包括了解 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。 研究官方文档和教程，学习常见术语和范例。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果、使用特定符号控制生成权重、处理抽象概念等。 通过实践和反馈，不断总结经验，创建自己的提示词库，并持续跟进前沿。 核心基础知识： 了解 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解核心基础原理，包括通俗讲解模型工作流程、读懂核心基础原理、读懂训练全过程、介绍其他主流生成式模型。 解析核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型、官方训练细节。 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同流程。 了解经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建。 学习从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括训练资源分享、模型训练初识、配置训练环境与训练文件。 Nenly 的零基础入门课学习资料汇总： 提供了配套的学习文档，包括随堂素材、生成信息、内容修订等。 有安装攻略和素材下载的相关内容。
2024-12-22
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 若在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以H.R. Giger风格描绘的外星人弹吉他的图像，它能像熟练的平面艺术家一样利用对Giger艺术作品和世界的了解来清理图像。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块，稳定扩散是逐步去除噪点的。 开始生成的方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定风格的画。稳定扩散能做到是因为它是基于统计数据的计算机程序，会估计所有选项的概率，即使概率都极低，也会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI的生图原理： ComfyUI是一个开源的图形用户界面，用于生成AI图像，主要基于Stable Diffusion等扩散模型。 Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在ComfyUI中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI中的许多操作都在潜在空间中进行，如KSampler节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在ComfyUI中，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在ComfyUI中，通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有Normal、Karras等，会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。在ComfyUI中，可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点：如果拍照太暗会产生噪点，而 Stable Diffusion 用于生成艺术作品时，在幕后所做的是“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像艺术家一样利用对相关艺术作品和世界的了解来清理图像。 “推理步骤”：稳定扩散是逐步去除噪点的，通过“推理步骤”滑块可以控制。 开始方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定的画。在最简单层面上，它作为计算机程序会做事并生成东西。更深层次上，它基于统计数据，估计所有选项的概率，即使概率极低也会选择最高概率的路径，比如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）：表示从噪声生成图像的过程，在 ComfyUI 中通常通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器来控制如何在潜在空间中处理噪声以及逐步去噪回归到最终图像。生成图像时会进行多个去噪步，通过控制步数可影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-18
stable diffusion通俗讲解
Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，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。 文生图任务是将一段文本输入模型，经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述，如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息，该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。 初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片，而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。UNet 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建，可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。 以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。 此外，关于 Stable Diffusion 还有系列资源，包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程，核心网络结构解析，搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式，经典应用场景，以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。
2024-12-17
Stable Diffusion 启动器
以下是关于 Stable Diffusion 启动器的相关内容： 整合包： 觉得麻烦的同学可以使用整合包，解压即用。比如也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理会更方便。 电脑配置能支持 SD 运行的朋友，可以使用 B 站秋叶分享的整合包。具体安装方法： 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”，选择解压到 D 盘或者 E 盘。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，创建桌面快捷方式。 启动器设置： 打开启动器后，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。 xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。 Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同样地，也请注意插件的更新。 插件： Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。 低配置电脑： 电脑配置较低的朋友，可通过云平台畅玩 SD，比如“青椒云”。使用方法： 点击链接（http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY）注册账号。 下载并安装后，登录账号。 点击右上角的个人中心进行实名认证。 在进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面。想玩 Stable Diffusion 可以选“AIGC 尝鲜”，一般新注册的会有优惠券，可以免费试用。 在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等一下之后，点击“进入桌面”。进入桌面之后弹出的全部框框可以直接关掉。 点击新打开桌面的“此电脑”，在 C 盘里面找到 SD 的根目录，点击“A 启动器.exe”。 点击右下角的“一键启动”就可以进入 SD。用完云平台之后，记得关机，不然会持续计费。
2024-12-13
stable difusion学习
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 的提示词： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下： 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，了解提示词相关指南，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。 学习 Stable Diffusion Web UI： 学习 Stable Diffusion 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。 Stable Diffusion 软件原理傻瓜级理解： Stable Diffusion 的工作原理可以这样理解：好比学习画画，比如学梵高的风格，要先看梵高的画并临摹。AI 绘画也是类似逻辑，人们把成千上万美术风格的作品练成一个模型放在 AI 里，AI 就能依照这个模型画出类似风格的作品。想要画出符合心意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型的下载，可以去 C 站（https://civitai.com/），有真实系的、二次元的、游戏 CG 风的等等，但需要科学上网。
2024-12-24
stable difudion学习
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 的提示词： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下： 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，了解提示词相关指南。 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。 学习 Stable Diffusion 的 Web UI： 学习 Stable Diffusion 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。 安装 Stable Diffusion 的电脑配置要求： 1. 查看电脑配置： 对于 Windows 系统，可以查看专用 GPU 内存。 4GB：说明电脑勉强可以跑动 SD，出图的时间会比较长。 6GB：出一张图的时间是 20 50 秒，SD 的大部分功能都可以使用。 8GB：5 20 秒可以出一张图，基本上 SD 的所有功能都对你开放。 2. Mac 系统：可以参考下面的视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761
2024-12-24
可灵ai官网教学
以下是关于可灵 AI 的相关信息： 可灵是一款由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频。 其特点包括： 1. 生成的图像质量非常高。 2. 最初采用内测邀请制，现在已向所有用户开放使用。 费用方面： 1. 价格相对较高，重度用户的最高档年费可能达到几千元人民币，平均每月使用成本在 400 到 600 元人民币之间。 2. 对于临时使用或轻度使用的用户，有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。 您可以通过以下方式获取更多关于可灵 AI 的教学内容： 1. 可灵的官网帮助中心。 2. 相关的视频教程，如“【90 分钟视频教程】全网最详细的 Coze AI 应用教学”。
2024-12-21
gamma官网地址
Gamma 有以下两种含义： 1. 作为在线演示文稿制作平台，利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单文本输入生成幻灯片，AI 系统提供布局建议和设计元素，支持多种多媒体格式嵌入，有多种预设主题和自定义选项，目标是简化创建过程，让非设计专业人士也能轻松制作出专业外观的演示文稿，节省设计时间，专注内容表达和创意发挥。 2. 谷歌推出的全新开源模型系列“Gemma”，相比 Gemini 更加轻量，保持免费可用，模型权重开源且允许商用。包含 Gemma 2B 和 Gemma 7B 两种权重规模的模型，每种规模都有预训练和指令微调版本。可通过 Kaggle、谷歌的 Colab Notebook 或 Google Cloud 访问，也第一时间上线了 HuggingFace 和 HuggingChat。官方页面：https://ai.google.dev/gemma/ 模型地址： 。
2024-11-10
chat gpt官网地址
ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发，是目前最先进的人工智能模型，是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，一个是 GPT3.5，一个是 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。GPT4 若要使用更多功能，需升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月，此外还有团队版和企业版，功能更多，限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 官网网站：https://chat.openai.com/ ，点击注册按钮。 从 OpenAI 的官网中可以查询到，在 2022 年宣发时，OpenAI 称 ChatGPT 是一种模型。但在官网的帮助页面中，称其是一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。
2024-09-11
chat gpt官网
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，特别是能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 从 OpenAI 的官网查询可知，在 2022 年宣发时，OpenAI 称 ChatGPT 是一种模型，而在官网的帮助页面中，又称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，能省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。
2024-09-11
luma官网
Luma AI 是一家专注于多模态 AI 的公司，旨在扩展人类的想象力和能力。他们提供用于创建和分享3D内容的工具。以下是Luma AI 官网的一些关键功能和链接： 主要功能 1. 互动 3D 场景： Luma AI 提供了创建和分享互动 3D 场景的功能，可以在网页和移动平台上使用。用户可以创建高度详细的 3D 场景，并通过高效的嵌入方式进行分享。 2. Genie: 文本生成 3D： Genie 功能允许用户通过文本描述生成 3D 模型，使 3D 创建更加便捷和用户友好。 官网链接 你可以访问 Luma AI 的官网了解更多信息：。
2024-06-13
pika官网
Pika 官网：https\://pika.art Pika 1.0 是由 pika\_labs 推出的一个全新的人工智能模型，能够生成和编辑三维动画、动漫、卡通和电影等不同风格的视频。成立 6 个月既融资 5500 万美元，Quora 创始人 Adam D'Angelo、前 GitHub 首席执行官 Nat Friedman 和 Giphy 联合创始人 Alex Chung 也是投资人。 登陆 Pika 官网后，点击进入，即可看到主页，然后点击“加入测试版”，即可申请内测，一般很快就能获得内测资格。加入 Pika 的 Discord 社区并在这里使用产品。
2024-05-25