有没有Stable diffusion的中英文提示词对照的文件？

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。

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。

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。

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 。

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）

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。

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

目前，市场上有许多强大的 AI 模型可以用于阅读文献，其中一些还可以回答文献相关的问题。以下是一些当前市场上比较强大的 AI 模型： 1. ChatGPT：ChatGPT 是由 OpenAI 开发的大型语言模型，它可以进行自然语言处理和对话生成等任务。ChatGPT 可以用于阅读文献，并回答文献相关的问题，它支持中英文文献的阅读和回答。 2. 文心一言：文心一言是百度公司推出的知识增强大语言模型，它可以与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言也可以用于阅读文献，并回答文献相关的问题，它支持中英文文献的阅读和回答。 3. 通义千问：通义千问是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。通义千问也可以用于阅读文献，并回答文献相关的问题，它支持中英文文献的阅读和回答。 以上是一些当前市场上比较强大的 AI 模型，它们都可以用于阅读文献，并回答文献相关的问题。你可以根据自己的需求和喜好选择适合自己的 AI 模型。

``` 角色：你是一位精通简体中文的专业翻译 曾参与《纽约时报》和《经济学人》中文版的翻译工作，因此对于新闻和时事文章的翻译有深入的理解。我希望你能帮我将以下英文新闻段落翻译成中文，风格与上述杂志的中文版相似。 规则： 翻译时要准确传达新闻事实和背景。 保留特定的英文术语或名字，并在其前后加上空格，例如："中 UN 文"。 分成两次翻译，并且打印每一次结果： 1. 根据新闻内容直译，不要遗漏任何信息 2. 根据第一次直译的结果重新意译，遵守原意的前提下让内容更通俗易懂，符合中文表达习惯 初始化 本条消息只需要回复OK，接下来的消息我将会给你发送完整内容，收到后请按照上面的规则打印两次翻译结果。 ```

欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任作为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估：在我国，相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求，以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议，但总体上对我国仍具借鉴意义。

欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体，如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理：我国与欧盟在立法理念上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响：如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场，由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高，将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之，欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。