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stablediffusion在线webui如何开发

Answer

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/stable-diffusion-webui.git ，将源代码克隆到本地目录。
  3. 运行安装脚本： 进入 stable-diffusion-webui 目录，运行 webui-user.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/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/路径下。然后到/stable-diffusion-webui/路径下，运行 launch.py 即可。运行完成后，将命令行中出现的http:// 0.0.0.0:8888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/stable-diffusion-webui/outputs/txt2img-images/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 webui-user.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 --no-half-vae --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/stable-diffusion 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。

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

References

问：我想学 SD 的 Web UI

[title]问：我想学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/stable-diffusion-webui.git将源代码克隆到本地目录3.运行安装脚本进入stable-diffusion-webui目录运行webui-user.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，相信你可以快速上手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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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

[title]教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识-知乎[heading2]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）[heading3]4.3零基础使用Stable Diffusion WebUI搭建Stab在完成了依赖库和repositories插件的安装后，我们就可以配置模型了，我们将Stable Diffusion模型放到/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/路径下。这样以来，等我们开启可视化界面后，就可以选择Stable Diffusion模型用于推理生成图片了。完成上述的步骤后，我们可以启动Stable Diffusion WebUI了！我们到/stable-diffusion-webui/路径下，运行launch.py即可：运行完成后，可以看到命令行中出现的log：我们将[http:// 0.0.0.0:8888](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//0.0.0.0%3A8888)输入到我们本地的网页中，即可打开如下图所示的Stable Diffusion WebUI可视化界面，愉快的使用Stable Diffusion模型进行AI绘画了。Stable Diffusion WebUI可视化界面进入Stable Diffusion WebUI可视化界面后，我们可以在红色框中选择SD模型，然后在黄色框中输入我们的Prompt和负向提示词，同时在绿色框中设置我们想要生成的图像分辨率（推荐设置成768x768），然后我们就可以点击Generate按钮，进行AI绘画了。等待片刻后，图像就生成好了，并展示在界面的右下角，同时也会保存到/stable-diffusion-webui/outputs/txt2img-images/路径下，大家可以到对应路径下查看。

开发：用GPT开发了一个相机APP

1.选用Stable Diffusion作为AIGC后台的原因。DallE缺乏室内设计能力。MidJourney出图效果很好，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。2.安装Stable Diffusion WEB UI3.修改webui-user.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：<br>|@echo offset PYTHON=set GIT=set VENV_DIR=set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --no-half-vae --listen --apigit pullcall webui.bat|1.让Stable Diffusion具有AI室内设计能力。1.1.下载室内设计模型(checkpoint类型），放到stable diffusion目录/models/stable-diffusion下面。1.2.安装controlnet插件，使用MLSD插件，实现空间学习。2.通过API方式让前端连接到Stable Diffusion后台，具体代码在前端开发详细展开。API参考文档如下，选读。

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stablediffusion学习
以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的相关内容： 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，如主题词、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。 此外，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。学习 Stable Diffusion 非常简单，不需要深入了解其原理也能熟练使用。 Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体，称为潜在扩散模型。其核心组件包括将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder 以及进行迭代降噪和在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。在训练和模型方面，有多种模型实例、训练方法、格式等，如 SD1.5、SDXL 等，还包括融合模型等形式。
2025-03-25
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
StableDiffusion 云服务
以下是关于 StableDiffusion 云服务的相关信息： 如果您的电脑配置较低，也可以通过云平台畅玩 StableDiffusion 并生成好看的图片。这里推荐使用“青椒云”，您可以点击以下链接下载：http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY 。 云平台的使用方法如下： 1. 点击上述链接，注册账号。 2. 下载并安装后，登录注册好的账户。 3. 点击右上角的个人中心进行实名认证。 4. 实名认证后回到主界面，点击新增云桌面。想玩 StableDiffusion 可以选“AIGC 尝鲜”，新注册一般会有优惠券，可免费试用。大多数云平台每小时费用约 2 3 元。 5. 在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等之后点击“进入桌面”。进入桌面后弹出的全部框框可直接关掉。 6. 点击新打开桌面的“此电脑”，在 C 盘里找到 SD 的根目录，点击“A 启动器.exe”。 7. 点击右下角的“一键启动”即可进入 SD。 8. 用完云平台记得关机，否则会持续计费。 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，主要用于根据文本描述产生详细图像。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），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 如果您要在本地安装部署 ComfyUI 副本，电脑硬件要求如下： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够空间，最低 100G 起步（包括模型）。 同时，您需要依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。具体下载地址如下： 1. Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 2. VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 3. Git：https://gitscm.com/download/win 。 4. 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。
2024-11-23
stablediffusion3.5最新资讯
以下是关于 Stable Diffusion 3.5 的最新资讯： Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3.5，其中 8B 的 Large 和 Turbo 已经开放，2B 的 Medium 会在 10 月 29 日发布。 ComfyUI 官方提供了示例工作流，尤其对于 RAM 低于 32GB 的用户，comfyanonymous 制作了额外的 scaled fp8 clip。 如何使用：https://blog.comfy.org/sd35comfyui/ 工作流：https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/tree/main scaled fp8 clip：https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/blob/main/sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors 10 月 29 日将公开发布 Stable Diffusion 3.5 Medium。不久之后，ControlNets 也将推出，为各种专业用例提供先进的控制功能。 Stability AI 社区许可证关键组成部分： 免费用于非商业用途：个人和组织可以免费将该模型用于非商业用途，包括科学研究。 免费用于商业用途（年收入高达 100 万美元）：初创公司、中小型企业和创作者可以免费将该模型用于商业目的，只要其年总收入低于 100 万美元。 输出的所有权：保留所生成媒体的所有权，不受限制性许可影响。 对于年收入超过 100 万美元的组织，请在此处联系咨询企业许可证：https://stability.ai/enterprise 访问模型的更多方式： 稳定性 AI API：https://platform.stability.ai/docs/apireferencetag/Generate/paths/~1v2beta~1stableimage~1generate~1sd3/post Replicate 复制：https://replicate.com/stabilityai/stablediffusion3.5large ComfyUI 舒适用户界面：http://blog.comfy.org/sd35comfyui/ DeepInfra 深基础设施 Stability AI 相信安全、负责任的人工智能实践，并采取审慎措施确保诚信从开发的早期阶段开始。这意味着已经并将继续采取合理的措施来防止不良行为者滥用 Stable Diffusion 3.5。有关安全方法的更多信息，请访问稳定安全页面：https://stability.ai/safety
2024-10-23
请用StableDiffusion生成一幅画，钻井现场，旁边的风景很优美，以柳江盆地的地形和风景为主
很抱歉，目前我无法直接使用 StableDiffusion 为您生成这幅画。但您可以通过以下步骤来实现： 1. 准备好 StableDiffusion 软件，并确保您的计算机满足其运行要求。 2. 了解 StableDiffusion 的相关设置和参数调整方法。 3. 在输入描述中详细准确地描述您想要的画面，如“钻井现场，旁边的风景很优美，以柳江盆地的地形和风景为主”，同时可以补充更多细节，比如光线、色彩、物体的具体特征等，以获得更符合您期望的结果。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-09-03
comfyUI和webUI的区别
ComfyUI 和 WebUI 的区别主要体现在以下几个方面： ComfyUI： 简介：是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 WebUI 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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 多（常用的都有），但也有一些针对 ComfyUI 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 插件推荐： 插件安装管理器：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager SDXL 风格样式：https://github.com/twri/sdxl_prompt_styler ComfyUI 界面汉化：https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKECOMFYUITRANSLATION 中文提示词输入：https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet 蟒蛇八卦工具箱：https://github.com/pythongosssss/ComfyUICustomScripts 提示词权重调节器：https://github.com/BlenderNeko/ComfyUI_AD WebUI： 采样器与调度器：在 ComfyUI 中，采样器与调度器分开，而在 WebUI 中的采样方法是把两者合并在一起。ComfyUI 通过采样器+调度器组合的方式与 WebUI 中的一致，一般选择 karras 调度器效果较好。 在插件安装方面，WebUI 有较好的用户界面，安装插件后可直观看到并使用；而 ComfyUI 安装插件后可能看不到，需通过节点连接才能感受到其功能。
2025-03-12
comfyUi与webui的区别
ComfyUI 与 WebUI 的区别如下： ComfyUI 简介： 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 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，需要清晰逻辑。 生态不如 WebUI 丰富，但也有针对其开发的有趣插件。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 采样器与调度器： 在 ComfyUI 中，采样器与调度器分开，不同于 WebUI 中将两者合并。ComfyUI 通过采样器+调度器组合的方式与 WebUI 中的一致，选择 karras 调度器一般效果较好。 插件： 插件安装管理器：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager SDXL 风格样式：https://github.com/twri/sdxl_prompt_styler ComfyUI 界面汉化：https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKECOMFYUITRANSLATION 中文提示词输入：https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet 蟒蛇八卦工具箱：https://github.com/pythongosssss/ComfyUICustomScripts 提示词权重调节器：https://github.com/BlenderNeko/ComfyUI_AD 在 WebUI 中安装插件能直观看到并使用，因其有良好用户界面；而 ComfyUI 安装插件后可能看不到，需通过节点连接感受其功能，安装方法是将解压好的文件夹放入“E:\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes”目录，然后重新启动。
2025-03-06
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。
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。
2024-11-18
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
搭建在线知识库，在线客服
以下是关于搭建在线知识库和在线客服的相关内容： RAG 流程： 自顶向下，RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库，知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 以构建智能问答客服为例，了解 RAG 流程中的“是什么”与“为什么”同等重要。 创建智能体： 手动清洗数据创建知识库： 点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。 选择飞书文档、自定义，输入“”，可编辑修改和删除。 点击添加 Bot，可在调试区测试效果。 本地文档： 注意拆分内容以提高训练数据准确度。 以画小二课程为例，先放入大章节名称内容，再按固定方式细化处理每个章节。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 开发：GLM 等大模型外接数据库： 项目启动：包括 web 启动（运行 web.py，显存不足调整模型参数，修改连接）、API 模式启动、命令行模式启动。 上传知识库：在左侧知识库问答中选择新建知识库，可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色，如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服等。MOSS 同理。
2025-04-13
有哪些好用的ai画图在线工具
以下是一些好用的 AI 画图在线工具： 1. Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可绘制多种示意图，如流程图、思维导图、网络拓扑图等。具有拖放界面，支持团队协作和实时编辑，有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net（formerly http://diagrams.net/）：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 4. Creately：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能，丰富的模板库和预定义形状，实时协作功能。官网：https://creately.com/ 5. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面，支持拖放操作，提供多种协作功能。官网：https://whimsical.com/ 6. Miro：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作、丰富的图表模板和工具，支持与其他项目管理工具集成。官网：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-03-31
可以为我找到在线更换图片颜色服务的AI网站吗
以下是一些可以在线更换图片颜色服务的 AI 网站相关信息： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 在最近新上线的 controlnet 模型中，Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。 对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，通过提示词描述颜色和对应内容，如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 您可以通过以下网址获取更详细内容：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw
2025-03-25
背景：我是一名高中生，想学习AI知识，逐步从入门到精通 目标：希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势，为我设计一份学习路线： - 列出每阶段（例如每一个礼拜）的学习重点（比如编程基础、数学）。 - 为每个阶段推荐<具体资源>（书籍、在线课程、练习项目等）。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。
2025-03-21
文生图在线工具
以下是一些常见的文生图在线工具： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法： 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 3. 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。 4. 输入/dream 提示词，和 MJ 类似。 5. 可选参数有五类： prompt（提示词）：正常文字输入，必填项。 negative_prompt（负面提示词）：填写负面提示词，选填项。 seed（种子值）：可以自己填，选填项。 aspect（长宽比）：选填项。 model（模型选择）：SD3，Core 两种可选，选填项。 Images（张数）：1 4 张，选填项。 Tusiart 文生图的简易上手教程： 1. 定主题：确定需要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等效果较好。 3. 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 帮助控制图片效果及质量。 4. ControlNet：控制图片中一些特定的图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语的组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。
2025-03-03
有没有关于使用coze制作在线客服的案例或教程
以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程： 画小二：通过 Coze 定制开发插件案例，包括创建智能体、添加插件等，还可发布到微信成为专职客服技能，并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集：包含保姆级教程，如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程：包括不同分享人的主题分享及流程安排，如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享，均有回放地址可供查看。
2025-02-21
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息： SVD 介绍： 简介：Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，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。它支持多种功能，用户可调整多种参数，但对硬件要求较高，支持的图片尺寸较小，应用场景受限。 模型版本：开源了两种图生视频的模型，一种能生成 14 帧的 SVD，另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL，发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献：提出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高质量数据集；训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型；通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验，预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器，有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南： 直接使用百度网盘里准备好的资源，可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结： Sora 发布后，此前的视频生成模型相形见绌，但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能解决背景闪烁和人物一致性问题，虽目前最多生成 4 秒视频，与 Sora 的 60 秒差距大，但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术，尝试不同部署微调方式，介绍更多技术模型，更多精彩内容后续放出。 同时，您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论，涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向，可私信或添加微信号：【m_aigc2022】，备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
runway的开发公司
Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页（https://runwayml.com/ ）、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105s 视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
对于用cursor来开发，有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
我是一个前端开发人员，在工作中，我可以使用哪些ai工具提效
以下是一些适合前端开发人员在工作中提效的 AI 工具： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 测试用例生成：AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写时间和成本。通过合理应用 AI 工具，可提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 3. 网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix： ，用户友好，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供广泛模板和设计选择，以及多种功能。 Dora：https://www.dora.run/ ，通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-14