作者：Jessie 大家对于最近 Stable Diffusion 不断出新的视觉“整活”印象都很深刻，很多人对最近比较流行的制作光影文字很感兴趣，制作光影文字可以作为进阶 Stable Diffusion 的必备一课，本文将详细讲解基于函数计算部署 Stable Diffusion 实现光影文字效果，观看文章需要 5 分钟，看完即会赶紧尝试！ 资源准备 注册并登录阿里云账号 [ 1] 开通函数计

Lora模型是当前WebUI中最为重要的插件之一。要学习如何使用Lora模型，首先需要了解它的构建方式。Lora模型是通过对少量图片进行训练而形成的小型模型，可以与大型模型结合使用，以影响大型模型生成的结果。安装LORA模型有两种方法，一种是使用SD卡自带的LORA系统，但相对来说不太方便使用；另一种是通过插件安装LORA系统。我们将介绍最简单操作的方式 先打开我们的Stable Diffusio

Stable Diffusion是一种基于扩散模型的图像生成技术，能够从文本生成高质量的图像，适用于CG，插图和高分辨率壁纸等领域。 但是它计算过程复杂，使得它的生成速度较慢。所以研究人员就创造了各种提高其速度的方式，比如Xformers、Aitemplate、TensorRT和onflow。在本人中我们将对这些加速方法进行了一系列对比测试。 在本文中，我们将介绍这些加速方法的原理和性能测试结果，

学习怎么使用Stable Diffusion 中最重要的各类模型了。 因为，相比于Midjourney，Stable Diffusion最大的优势就是开源。相比于Midjourney靠开发人员开发的少数模型，SD则每时每刻都有人在世界各地训练自己的模型并免费公开共享给全世界的使用者。（当然你可以通过训练自己的专有模型而专门用于某一用途，这也将成为你作为AI绘画者的最重要的核心竞争力之一） 因此，学

使用SD之前，一定要理解一下SD的整个过程。当然在整个过程中，如果单纯的去看论文或者是学习各种算法，我估计我也就废废了。所以，在这里，我们尝试使用更加简单的方式来说明这个问题。 SD的整个工作过程 首先我们了解一下，SD是如何工作的。了解它背后的原理，再尝试使用它，可能尝起来的效果会更好。 SD到底是什么 Stable Diffusion 翻译过来叫做稳定的扩散模型。本质而言就是一个通过扩散模型完

stable diffusion中的 SadTalker 插件 只需要一张图片 一段语音就能够帮你制作会说话的数字人 会说话的数字人已经有很多软件可以制作 但是有使用次数限制 比如D-ID,Heygen 如果次数使用完后不想付费 那么stable diffusion的 SadTalker插件是个不错的选择 1.插件安装 安装过程会踩很多坑 建议先去b站看看 安装教程 https://github.

有一种在图片上添加文字效果或将文字合成在衣服上的图像制作方法变得非常流行，许多小伙伴们对它的制作过程感到困惑。接下来，我来为大家详细介绍一下这样的图片是如何制作出来的。 第一步，我们在C站下载大模型：cetusMix Whalefall2safetensors（模型不限，都可以出图，只要参数调对，基本上效果都不错的，这里只是给大家做个例子演示），安装到Stable Diffusion上。 第二步我

嘉宾 | 黄鸿波 整理 | 徐杰承 本文整理自西山居人工智能技术专家黄鸿波在WOT2023大会上的主题分享，更多精彩内容及现场PPT，请关注51CTO技术栈公众号，发消息【WOT2023PPT】即可直接领取。 图片 本次分享主要围绕Stable Diffusion的技术原理和落地来展开。第一部分为Stable Diffusion的工作原理。第二部分是Stable Diffusion做稳定的训练的主

1.Redis 主从复制 1.1.用途 1、Redis 主从是构建redis集群最基础的操作 2、读写分离，扩展主节点的读能力，分担主节点读压力 1.2.redis 一主两从搭建 1、Redis 安装（3个节点都要） yum install -y gcc-c++ autoconf automake cd /usr/local/ wget http://download.redis.io/redis

Stable Diffusion里写prompt（提示词）的时候，很忌讳一件事，那就是想到哪个prompt就写下去。 可能你们会说，prompt嘛写在哪里不一样。 当然不是，现在我把字反过来写，是不然当，你们能看懂吗？能，因为不复杂，你有无限的时间可以看。 但是机器不一样，程序处理prompt的时间是有限的，所以我们最好按照处理逻辑来写prompt。 比如quality tag（也就是品质prom

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  新智元报道   编辑：LRS Midjourney发布v5之后，在生成图像的人物真实程度、手指细节等方面都有了显著改善，并且在prompt理解的准确性、审美多样性和语言理解方面也都取得了进步。 相比之下，Stable Diffusion虽然免费、开源，但每次都要写一大长串的prompt，想生成高质量的图像全靠多次抽卡。 最近Stability AI的官宣，正在研发的Stable Diffusi

Stable-Diffusion除了可以文生图，还有一个功能，生成视频的功能。它是在两张图片中通过插值实现补全的效果。上篇文章中，我介绍了如何用pipeline实现文生图。简单回顾下： #install the diffuser package !pip install --upgrade diffusers transformers scipy accelerate #load the mode

概述 Stable Diffusion 作为一个开源项目，目前被广泛应用在各个行业和领域做应用探索，本文介绍的方案应用场景是针对电商行业，一些电商公司在日常运营工作中，需要处理大量的模特搭配服装的产品图片，这些图片需要电商公司耗费成本去准备且时间周期也比较长。 本方案使用 Stable Diffusion WebUI 及相关的扩展组件应用在 Amazon EC2（本文使用 G4dn 实例）探索一种

AI绘画现在已经很强大的今天，有许多软件可以做到智能换脸而没有违和感，例如MidJourney和Stable Diffusion都可以，采用多种方法可以实现这个效果。 下面我用Stable Diffusion来举例上述图片如何制作的，如果觉得有用请记得点赞收藏关注哦！ 一、采用文生图生成头像图片 首先先确定想要的图片，我用带着太空头盔的宇航员举例，先通过文字描述生产图片： Prompt: A cl

今天为大家介绍一个开源程序，可以本地部署无限次使用的工具SadTalker,github项目地址：   它有多种使用方式，你可以完整安装程序，项目详情页里有安装具体操作步骤，不过本地完整安装的话操作有些麻烦，步骤比较多，这个工具还支持stable diffusion插件模式，我们可以在SD里面安装这个插件直接使用，会方便很多。   首先打开stable diffusion操作页面，如果电脑上没有安

一.前言 最近，AI图像生成引人注目，它能够根据文字描述生成精美图像，这极大地改变了人们的图像创作方式。Stable Diffusion作为一款高性能模型，它生成的图像质量更高、运行速度更快、消耗的资源以及内存占用更小，是AI图像生成领域的里程碑。 然而，部署体验一下Stable Diffusion也是一件麻烦的事，要么是网络限制，要么是GPU配置要求太高。对于没有高配GPU的用户，只能去白嫖大平

学习Stable Diffusion人工智能绘画，你需要对如下名词、专业术语等有所理解才行。 下面带你快速理解Stable Diffusion中各种专业术语，用通俗易懂的话解释如下： checkpoint大模型 可以理解为AI绘图的基础数据库，是使用大量的数据训练出来的。一般文件比较大，2G以上。 VAE 全名Variational autoencoder，中文名变分自编码器，作用可以理解为滤镜+

chatGPT，BingAI，谷歌Bard等国外AIGC的火热，AI绘画也被人熟知。 比如像国外的Midjourney，stable diffusion等，国内的文心一格(这个大概率是黑红吧)等。 而国内的小平台也像雨后春笋一样，冒出了一堆，下面我就对比下我使用过的觉得不错的平台，详细告诉你他们的优缺点。 只限于自己使用过觉得不错的平台，其他的要么是我不知道要么是我觉得一般，如果有你觉得好的可以在

人工智能的快速发展, 我们迎来了一个令人兴奋的时代, 其中 AI 绘画技术正变得越来越流行, Stable Diffusion 作为一种强大的 AI 绘画工具, 为我们带来了惊人的创造力和艺术表现力。如果你是一位 Mac 用户, 并且对 AI 绘画充满了好奇和热情, 那么你来对地方了。本篇博客将为你提供一份详细的指南, 教你如何在 Mac OS 上安装 Stable Diffusion, 让你能够