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我有一张图像，我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白，请给出详细的步骤，用webui来操作。

Answer

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。
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

下图是一个简单的加噪声流程，可以帮助大家更好地理解SD训练时数据是如何加噪声的。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。SD训练集的加噪声流程【2】SD训练中加噪与去噪具体地，在训练过程中，我们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。SD训练时的加噪过程接着，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U-Net预测噪声，并结合Schedule算法逐步去噪的过程。SD训练时的去噪过程我们可以看到，加噪和去噪过程都是逐步进行的，我们假设进行K 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”，类似于移动互联网时代的产品逻辑，这是足够伟大的关键一招。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。多量级噪声

教程：SD 做二维码

此方法首先使用img2img生成类似于QR码的图像。但这还不足以生成有效的二维码。ControlNet在采样步骤中打开，以将QR码压印到图像上。在采样步骤接近尾声时，ControlNet被关闭以提高图像的一致性。[heading3]分步指南[content]在AUTOMATIC1111 WebUI中，导航到Img2img页面。第1步：选择检查点模型。我们将使用[GhostMix](https://civitai.com/models/36520/ghostmix)。第2步：输入提示和否定提示。提示对您的成功非常重要。一些提示与您的二维码自然融合。我们将使用以下提示词。a cubism painting of a town with a lot of houses in the snow with a sky background,Andreas Rocha,matte painting concept art,a detailed matte painting以及下面的否定提示。ugly,disfigured,low quality,blurry,nsfw第3步：上传二维码到img2img画布。第4步：输入以下图像到图像设置。Resize mode:Just resizeSampling method:DPM++2M KarrasSampling step:50Width:768Height:768CFG Scale:7Denoising strength:0.75第5步：将二维码上传到ControlNet的图像画布。第6步：输入以下ControlNet设置。Enable:YesControl Type:TilePreprocessor:tile_resampleModel:control_xxx_tileControl Weight:0.87Starting Control Step:0.23Ending Control Step:0.9第7步：按生成。第8步：用手机查看二维码。确保检查屏幕上的不同尺寸。当它们很大时，有些往往会出现问题。您不会获得包含每张图片的功能性QR码。成功率大约是四分之一。

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

输入：prompt输出：图像其中Load Checkpoint模块代表对SD模型的主要结构进行初始化（VAE，U-Net），CLIP Text Encode表示文本编码器，可以输入prompt和negative prompt，来控制图像的生成，Empty Latent Image表示初始化的高斯噪声，KSampler表示调度算法以及SD相关生成参数，VAE Decode表示使用VAE的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。[heading3]5.2图片生成图片[content]输入：图像+ prompt输出：图像其中Load Checkpoint模块代表对SD模型的主要结构进行初始化（VAE，U-Net），CLIP Text Encode表示文本编码器，可以输入prompt和negative prompt，来控制图像的生成，Load Image表示输入的图像，KSampler表示调度算法以及SD相关生成参数，VAE Encode表示使用VAE的编码器将输入图像转换成低维度的隐空间特征，VAE Decode表示使用VAE的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。与文字生成图片的过程相比，图片生成图片的预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。我们设置一个去噪强度（Denoising strength）控制加入多少噪音。如果它是0，就不添加噪音。如果它是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，如果将去噪强度设置为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。去噪强度（Denoising strength）控制噪音的加入量

Others are asking
本地部署stable-diffusion
以下是关于本地部署 Stable Diffusion 的详细步骤： 1. 准备工作： 电脑配置需能支持 SD 运行。 2. 下载整合包： 可以选择 B 站秋叶分享的整合包，链接：https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，提取码：caru 。 3. 安装整合包： 打开链接，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，避免 C 盘被占满，点击确定。 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”，选择桌面快捷方式，方便下次进入。 4. 启动和配置： 双击启动器，等待更新，接着点击左边第二个“高级选项”。 在显存优化里，根据自己电脑的显存选择（即查看的专用 GPU 内存）。 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。 若出现报错，可回到最开始的界面，在左边点击“疑难解答”，再点击右边的“开始扫描”，最后点击“修复”按钮。 5. 注意事项： 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。 Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，可根据需求在“版本管理”目录下更新。 同样地，也请注意插件的更新。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。
2025-03-02
关于Stable Diffusion，个人本地附属，对机器的配置要求
Stable Diffusion 本地化部署对机器配置有一定要求： 1. 电脑系统：需为 Win10 或者 Win11，避免使用更低版本的系统。查看电脑系统的方法为在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格。 2. 电脑性能： 运行内存：8GB 以上。查看方法为鼠标右击桌面底部任务栏，点击“任务管理器”，在“性能”里面找到“内存”，只要看图中划线的参数即可。8GB 勉强达到标准，16GB 可正常使用，32GB 能非常自由地使用。 显卡：需为英伟达（俗称 N 卡）的显卡，显卡内存 4GB 以上。查看方法为在任务管理器中先看右上角显卡的名字或型号，确认是 NVIDIA 后，再查看显存，4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 如果电脑配置不够，可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署），或者先试试简单的无界 AI。
2025-02-27
stable diffusion学习
以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容： 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片，无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单，目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕，了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 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。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战，Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法，最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体，核心组件包括： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 此外，还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型（如 SD1.5、SDXL）、训练方法（如 DreamBooth）、模型格式（如.pt 和.safetensor）、微调模型、融合模型等内容。
2025-02-16
我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文： 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》：作者为 Ho、Jain、Abbeel，出自 Berkeley （2020）
2025-02-16
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种扩散模型的变体，最初称为潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。 在传统扩散模型中，反向扩散过程通过 UNet 结构将全尺寸图像逐步传递以获得去噪结果，但存在计算效率挑战。为解决此问题，研究人员提出了稳定扩散。 其核心组件包括： 1. CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 2. VAE EncoderDecoder。 3. UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 稳定扩散的运作方式是消除图像中的噪点。比如在太暗情况下拍照产生的颗粒状即噪点，它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界和书面语言来指导噪点消除过程。 稳定扩散是逐步去除噪点的，有“推理步骤”滑块。 ComfyUI 使用预训练的扩散模型（如 Stable Diffusion 模型）作为核心，包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等模型。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语义信息。 在 ComfyUI 的节点化界面中，每一步操作可通过不同模块实现，用户可控制潜在空间中的操作（如调度器和噪声选择）、UNet 中的推理步骤（通过去噪模块实现）以及条件输入（通过文本提示或图像引导）。 稳定扩散的相关模型有 SD1.5、SDXL 等，训练方法有 DreamBooth 等。模型格式有.pt 和.safetensor，还有融合模型等形式。训练要求方面，SD1.5 需 12G VARM，SDXL 需 16G VARM。
2025-02-14
我需要查找关于stable diffusion的教学
以下是为您整理的关于 Stable Diffusion 的教学资源： 基本介绍：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CeOvwZPwCijV79kt9jccfkRan5e 运作原理：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc 入门视频教程： https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5jEwgZIRiQ10xkqGOQcKtSBnSe https://zhuanlan.zhihu.com/p/622238031 模型网站： C 站SD 模型网站：https://civitai.com/ Liblibai模型+在线 SD：https://www.liblib.ai/ huggingface：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=texttoimage&sort=trending 吐司站：https://tusiart.com/ 推荐模型：人像摄影模型介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ 更多入门教程：
2025-02-14
stable difussion 可以生成视频吗
Stable Diffusion 中的 Stable Video Diffusion 可以生成视频。 Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，它是一种用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。该模型不仅支持文本、图像生成视频，还支持多视角渲染和帧插入提升视频帧率。用户可以调整模型选择、视频尺寸、帧率及镜头移动距离等参数。 当时，Stable Video Diffusion 开源了两种图生视频的模型，一种是能够生成 14 帧的 SVD，另一种则是可以生成 25 帧的 SVDXL。在以基础形式发布时，通过外部评估，发现这些模型超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 其主要贡献包括：提出一个系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为用于生成视频建模的高质量数据集；使用此工作流程，训练最先进的文本到视频和图像到视频模型，其性能优于所有现有模型；通过进行特定领域的实验来探索 SVD 模型中运动和 3D 理解的强先验。具体来说，预训练的视频扩散模型可以转变为强大的多视图生成器，这可能有助于克服 3D 领域中的数据稀缺问题。 Stability AI 还推出了基于 Discord 的媒体生成和编辑工具，其中的视频功能基于初始图像使用 Stable Video Diffusion 生成短视频。 在云部署实战方面，关于上面的两个模型依赖权重可在百度网盘获取，关注公众号「魔方 AI 空间」，回复【SVD】即可。手动下载下来后，分别放到指定路径。在准备工作做好后，再次运行，复制 url 到浏览器中打开。点击下拉箭头，可以选择不同模型版本，再勾选 load Model。SVD 本地部署目前仅支持图生视频，图片来源可以选择 AI 绘画工具如 Midjourney、Stable Diffusion 等生成图片，然后再上传到 SVD 进行视频的生成，同时可以调左侧的一些参数，控制视频的生成效果。视频生成的保存路径在 outputs 下。 但需要注意的是，SVD 模型对硬件要求较高，对于缺乏硬件资源的普通用户有一定限制，同时其支持的图片尺寸较小，限制了它的应用场景。尽管 SVD 与其他商用产品在帧率、分辨率、内容控制、风格选择和视频生成时长等方面存在差距，但其开源属性和对大规模数据的有效利用构成了其独特优势。
2025-02-25
stable difussion controlnet
Stable Diffusion 相关信息： Stable Diffusion 3.5 已发布，我们对安全高度重视并采取措施防止不良行为者滥用。10 月 29 日将公开发布 Stable Diffusion 3.5 Medium，ControlNets 也将推出，为各种专业用例提供先进的控制功能。 ControlNet 允许通过线稿、动作识别、深度信息等对生成的图像进行控制。使用前需确保 ControlNet 设置下的路径与本地 Stable Diffusion 的路径同步。基本流程包括点击 Enable 启用该项 ControlNet，选择合适的 Preprocessor、调整 Weight 和 Guidance strength 等，还有一些特殊设置如 Invert Input Color、RGB to BGR、Low VRAM、Guess Mode 等。 用 Stable Diffusion 装饰二维码的方法：首先使用 img2img 生成类似于 QR 码的图像，在采样步骤中打开 ControlNet 以将 QR 码压印到图像上，在采样步骤接近尾声时关闭 ControlNet 以提高图像的一致性。具体步骤包括选择检查点模型、输入提示和否定提示、上传二维码到 img2img 画布、设置图像到图像的相关参数、将二维码上传到 ControlNet 的图像画布并设置 ControlNet 的相关参数，最后按生成并用手机查看二维码。
2025-02-25
我要做表格数据分析，哪个AI工具最好？
以下是一些适用于表格数据分析的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 会自动完成任务，包括数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还有一些专门的数据分析工具，如： 1. Kalodata：专注于数据分析。网址：kalodata.com 2. Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 3. ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ 4. EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 5. SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ 6. SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ 7. SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ 8. SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ 9. Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 随着技术的不断发展，未来可能会有更多更好的工具出现，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-28
我要学习AI 写作
以下是关于学习 AI 写作的相关内容： 一、陈财猫的观点 1. AI+内容创作是现阶段最好的赛道 基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比，该赛道有完美的产品模型匹配和产品市场匹配，且天花板高。 2. AI 写作的实践成果 业务包含营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 3. 定义好文字 好文字能引起人的生理共鸣与情绪，AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣，从而写出好文字。 4. 用 AI 写出好文字的方法 选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力。 克服平庸，平衡“控制”与“松绑”。 显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 5. 对 AI 创作的看法 AI 创作的内容有灵魂，只要读者有灵魂，文本就有灵魂。 有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活，或自身是受害者。作者期望 AI 能力进一步提升，改变每个人的生活。 二、AI 写作变现指南 1. 项目启动 确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 选择合适的 AI 写作工具，以满足不同客户的需求。 2. 准备阶段 学习并实践 AI 写作技术，通过书籍、在线课程等资源提升写作技能。 构建团队，培养和扩充团队成员，以提高运营效率。 3. 商业模式构建 确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准，确保写作内容满足客户要求。 4. 运营与推广 在淘宝等电商平台上开设店铺，展示并销售写作服务。 建立写作培训社群，分享写作技巧和 AI 应用经验，提升品牌影响力。 通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作，共同开发新项目。 5. 项目优化与发展 持续关注 AI 技术进展，提升服务质量和效率。 根据市场需求，拓展新的服务和产品。 收集客户反馈，不断优化和改进服务。 三、利用 AI 写课题的步骤和建议 1. 确定课题主题 明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料 使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息 利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲 使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述 利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论 根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析 若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑 利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献 使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改 利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查 最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2025-02-28
我要做动画短片 ，从剧本到成片，需要用到哪些AI软件（国内可用的）？
2025-02-25
我要找AI配音视频，类似dreamface
以下为一些可以获取 AI 配音视频的网站及相关信息： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，是剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： 通义万相：网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ，大幅度运动很强。 luma：网址为 https://lumalabs.ai/ 。视频模型： 此外，在制作 AI 视频短片《梦镜》时，经过讨论决定采用真人配音而非 AI 配音。在制作过程中，先通过图片配合配音确定每个镜头所需时长，完成初步成片后再让配音老师根据剧情和人物情绪重新配音，并加入气氛音。 另外，桂大羊的 AI 视频短片制作教程中，选择了多种工具，包括大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映。
2025-02-25
在办公领域，Deepseek如何进行效率提升，请详细进行原理及操作阐述，我要做成培训课程
以下是关于 DeepSeek 在办公领域提升效率的原理及操作阐述： 原理方面： 1. 强化学习和联网搜索能力改变信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。 2. 利用“专家混合”和“多头潜在注意力”技术，展现了高效的算力利用。 3. 其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 操作方面： 1. 飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单、便捷，普通人无需编程知识也能轻松使用。 2. 有手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 此外，DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，通俗易懂地介绍了 R1 和 V3 的技术亮点，深入探讨了业界的困惑与 DeepSeek 的解决方案。同时，也有相关文章通过虚构故事结合真实案例，讲述 AI 在日常工作中的效率提升作用，如分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容，强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。
2025-02-25
我要学习AIGC ，零基础，刚接触，请给我制定一个系统的学习清单
以下是为您制定的零基础学习 AIGC 的系统学习清单： 1. 阅读彭博社对谷歌 CEO Sundar Pichai 的访谈，了解关于搜索未来、Gemini 构建、与微软和 OpenAI 竞争、美中在 AI 方面的竞争以及谷歌文化挑战等内容，同时关注 Google 对 AI 技术未来包括 AGI 的承诺和看法。 2. 查看 Elicit 发布的机器学习必读清单，系统学习机器学习基础、Transformer 与基础模型、训练与微调、推理与运行策略等方面，从基础概念入门到深度强化学习和反向传播等进阶内容，深入了解 Transformer 架构以及训练和精调语言模型的方法与策略，分析大语言模型如何处理复杂推理和解决问题的任务。 3. 学习提示工程基础，掌握三种高级提示工程技巧，包括思维链（CoT）提示、思维树（ToT）提示和思维图（GoT）提示。 4. 观看【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架的相关内容，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容（AIGC）、相关技术名词（如 AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、生成式 AI、LLM 等）以及技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文提出的 Transformer 模型）。
2025-02-24
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
stablediffusion在线webui如何开发
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。
2024-11-01
webui可以用FLUX模型吗
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：
2024-10-25
webui可以用FLUX模型吗
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。
2024-10-25
相同的参数下，用SD comfyui出图可以和SD webui出图保持图片效果一模一样么？
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。
2024-10-14
Flux 的lora模型训练教程，我想用用diffuser代码训练，而不是webui或comfyui
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。
2024-09-05