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Stable Diffusion官网

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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
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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。

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forge diffusion的layer diffuse插件不管用是什么原因
Forge Diffusion 的 layer diffuse 插件不管用可能有以下原因： 1. 未正确安装 SD WebUI 的 Forge 版本：在安装 layer diffuse 插件之前，需要确保已安装正确的 。 2. 插件安装步骤有误：应在 Forge 界面点击“Extensions”，选中“layerdiffusion”插件，然后点击安装，并等待安装完成。 3. 部分功能未完成：透明 img2img 功能尚未完成（大约一周内完成）。 4. 代码处于动态变化阶段：插件的代码非常动态，可能在接下来的一个月内发生大幅变化。 此信息来自标记狮社区，原文链接：https://mmmnote.com/article/7e8/03/articlee395010da7c846a3.shtml
2025-01-29
stablediffusion学习
以下是关于系统学习 Stable Diffusion（SD）的相关内容： 学习 SD 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 SD 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。 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，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-16
有什么AI模型可以制作瞬息宇宙？比如Stable Diffusion，还有别的吗？
以下是一些可以用于制作类似效果的 AI 模型： 1. Adobe Firefly：内置在各种 Adobe 产品中，不过在质量方面稍逊于 DALLE 和 Midjourney，但它只使用有权使用的图像进行训练。 2. Stable Diffusion：开源模型，可以在任何高端计算机运行。开始时需要学会正确制作提示，一旦掌握能产生很好的结果，尤其适合将 AI 与其他源的图像结合。 3. DALLE：来自 OpenAI，已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠但效果比 Midjourney 稍差。 4. Midjourney：2023 年中期最好的系统，学习曲线最低，只需键入特定指令就能得到很好的结果，需要 Discord。 此外，在游戏制作领域，已经出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，从 3D 模型到角色动画，再到对话和音乐。但文中未提及具体的模型名称。
2025-01-10
stable diffusion和国内的这些AI绘画的模型有什么区别
Stable Diffusion 和国内的 AI 绘画模型主要有以下区别： 1. 数据集和学习方式： 在线的国内模型可以访问庞大且不断更新扩展的数据集，还能实时从用户的弱监督学习中获得反馈，从而不断调整和优化绘画策略。而 Stable Diffusion 通常受限于本地设备的计算能力，其数据集和学习反馈相对有限。 2. 计算能力： 在线的国内模型能利用云计算资源进行大规模并行计算，加速模型的训练和推理过程。Stable Diffusion 受本地设备计算能力限制，性能可能不如在线模型。 3. 模型更新： 在线的国内模型可以随时获得最新的版本和功能更新，更好地适应不断变化的绘画风格和技巧。Stable Diffusion 的模型更新相对较慢。 4. 协同学习： 在线的国内模型可以从全球范围内的用户中学习，更好地理解各种绘画风格和技巧。Stable Diffusion 则只能依赖于有限的本地模型，对绘画可能性的了解可能不够全面。 例如，Niji·journey 5 在二次元角色设计领域就展现出比 Stable Diffusion 更强大的性能和实用性。同时，国内还有 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen2 系列、清华大学的 OpenBMB 项目等在不同方面表现出色的模型。
2025-01-08
Stable Diffusion 学习教程
以下是关于 Stable Diffusion 学习的教程： 学习提示词： 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。 核心基础知识： 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，包括通俗讲解模型工作流程（包含详细图解）、从 0 到 1 读懂模型核心基础原理（包含详细图解）、零基础读懂训练全过程（包含详细图解）、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），包括 SD 模型整体架构初识、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型、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），包括零基础使用 ComfyUI 搭建推理流程、零基础使用 SD.Next 搭建推理流程、零基础使用 Stable Diffusion WebUI 搭建推理流程、零基础使用 diffusers 搭建推理流程、生成示例。 5. Stable Diffusion 经典应用场景，包括文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建。 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），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。 其他资源： 1. 了解 Stable diffusion 是什么： 。 2. 入门教程： 。 3. 模型网站：C 站 。 4. 推荐模型：人像摄影模型介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ 。
2025-01-06
Stable Diffusion、comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以将其想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。它具有以下特点： 优势： 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 生成自由度更高。 可以和 webui 共享环境和模型。 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 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 丰富（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 其生图原理如下： 基础模型：ComfyUI 使用预训练的扩散模型作为核心，通常是 Stable Diffusion 模型，包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等。 文本编码：当用户输入文本提示时，ComfyUI 首先使用 CLIP 文本编码器将文本转换为向量表示，以捕捉文本的语义信息。 Pixel Space 和 Latent Space： 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“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 节点执行采样过程，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 中通常通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制处理噪声和逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步，通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别）
2025-01-06
怎么学习Midjourney和stable defussion
以下是关于学习 Midjourney 和 Stable Diffusion 的一些建议： Midjourney： 优势：操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费，月费约 200 多元。若只是前期了解，可先尝试。 学习途径：只需键入“thingyouwanttoseev 5.2”（注意末尾的v 5.2 很重要，它使用最新的模型），就能得到较好的结果。Midjourney 需要 Discord，可参考。 Stable Diffusion： 优势：开源免费，可以本地化部署，创作自由度高，但需要较好的电脑配置，尤其是显卡。 学习途径： 关于具体的安装方法可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。 可以参考，了解其工作原理和基本功能。 如果走 Stable Diffusion 这条路，这里有一个很好的指南（请务必阅读第 1 部分和第 2 部分） 此外，在学习 AI 绘画这段时间，发现 AI 绘画并不会完全替代设计师，而是可以让出图质量更好，效率更高。比如可以用 Midjourney 生成线稿，PS 稍微做一些修正，再用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色，多套 AI 组合拳，可以快速生成效果惊艳的图。
2025-01-06
comfyui 官网
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以把它想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势在于： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 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。 ComfyUI 的官方链接为：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 关于 ComfyUI 的学习资料，有以下几个网站提供相关教程： 1. ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站为：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网：提供了详细的入门教程，适合初学者。教程地址是：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 3. 知乎：有用户分享了部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili：提供了一系列从新手入门到精通的视频教程。地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 此外，在知乎的“深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识”中，也有关于零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流的内容。
2025-01-23
chatgpt官网链接
ChatGPT 官网有多个版本，目前主要有 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4o。 GPT3.5 为免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度相对较低，无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。其知识更新到 2022 年 1 月。 GPT4 知识更新到 2023 年 12 月，若想使用更多功能更智能的 GPT4o 需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。GPT4 还有团队版和企业版，费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 4o 于 5.13 发布，可免费体验，但次数有限，知识更新到 2023 年 10 月。 在注册 ChatGPT 账号前，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，可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。 以下是相关文章链接：
2025-01-13
ChatGPT 官网
ChatGPT 官网相关信息如下： 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，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，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，可升级到 PLUS 套餐，收费标准为 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。 此外，还有 ChatGPT 4o 版本，发布会上称其可免费体验，但免费体验次数有限。ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月，ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月，ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。
2025-01-08
有哪些搭建官网比较好用的AI工具吗
以下是一些搭建官网比较好用的 AI 工具： 1. Wix ADI（Artificial Design Intelligence） 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息，自动生成定制化网站；提供多个设计选项和布局，用户可进一步调整和自定义；集成了 SEO 工具和分析功能，帮助优化网站表现。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）通过询问用户几个简单问题，快速生成网站；提供直观的拖放编辑器，用户可轻松自定义网站内容和布局；包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计；提供实时编辑和预览功能，帮助用户随时查看网站效果；包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可自动调整网站的设计和布局；基于内容和用户互动进行优化，提供个性化的网站设计体验；支持多种内容类型，包括博客、商店和画廊等。 5. Zyro 网址：https://zyro.com/ 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 6. 10Web 网址：https://10web.io/ 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计；提供一键迁移功能，将现有网站迁移到 10Web 平台；集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址：https://www.jimdo.com/ 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题来定制网站；提供自动生成的内容和图像，帮助快速启动网站；包含电子商务功能，适合小型企业和在线商店。 8. Site123 网址：https://www.site123.com/ 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。
2025-01-05
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