Stable Diffusion web UI安装使用

目前在 AI 作图领域，Stable Diffusion 仍然是常用的工具之一。Stable Diffusion 是 AI 绘画领域的核心模型，能够进行文生图和图生图等图像生成任务，其完全开源的特点使其能快速构建强大繁荣的上下游生态。 除了 Stable Diffusion，也出现了一些新的相关开源软件和工具，例如： ：Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 ：拥有超过 700 种经过测试的艺术风格，可快速搜索查找各类艺术家，并支持一键复制 Prompt。 同时，市面上主流的 AI 绘图软件还有 Midjourney，其优势是操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费。如果您想尝试使用 Stable Diffusion，可以参考 B 站【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频了解具体的安装方法。

在 Stable Diffusion 模型中，潜在空间（Latent Space）指的是图像的潜在分布，它包含了与图像相关的所有信息。 图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。在潜在空间中，通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等，这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 在 Stable Diffusion 模型中，图像的潜在分布是通过一个编码器解码器结构来学习的。编码器将图像映射到潜在空间，而解码器则将潜在空间中的向量映射回图像空间。通过这种方式，模型可以学习到图像的潜在分布，从而实现图像生成、编辑和操作。 在采样过程中，Stable Diffusion 模型通过逐步降低噪声水平来生成图像。在这个过程中，模型根据当前的噪声水平预测图像的潜在分布，然后根据这个分布生成一个新的图像。这个过程重复进行，直到生成一个高质量的图像。 与之对应的是像素空间（Pixel Space），像素空间指的是图像中每个像素的原始颜色或强度值所组成的空间。图像可以看作是一个二维或三维的矩阵，其中每个元素代表一个像素。在像素空间中，图像的表示是密集的，且包含了大量的细节信息。

Stable Diffusion 模型包括以下几种： 1. Stable Video Diffusion 模型： 避坑指南：直接使用百度网盘准备好的资源可规避大部分坑；若报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数；云部署实战部分，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，之前的视频生成模型略显逊色，Stable Video Diffusion 作为开源项目可自由创作无需充值，有独特优势。其生成的视频画质清晰、过渡自然，虽目前只能生成最多 4 秒视频，但在不断迭代。 2. 潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 核心组件：VAE EncoderDecoder、UNET（进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测）。 存放路径：ComfyUI 存放路径为 models/checkpoints/。 基础预训练模型：SD1.5、SDXL。 训练方法：DreamBooth（by Google）。 格式：.pt、.safetensor。 融合模型：checkpoint+checkpoint、Lora+Lora、checkpoint+Lora。 模型自带已适配的 VAE。 微调模型：概念学习、Checkpoint。 3. 不同版本模型对比： Stable Diffusion 2.0 系列模型。 Stable Diffusion 2.1 系列模型。 Stable Diffusion 1.6 系列模型。 SD Turbo 模型。 4. 性能优化方面： 使用 TF32 精度加速 SD 模型训练与推理。 使用 FP16 半精度加速。 对注意力模块进行切片。 对 VAE 进行切片。 大图像切块。 CPU<>GPU 切换。 变换 Memory Format。 使用 xFormers 加速 SD 模型训练与推理。 使用 tomesd 加速 SD 模型推理。 使用 torch.compile 加速 SD 推理速度。 此外，还有关于 Stable Diffusion 训练数据集制作、微调训练、基于其训练 LoRA 模型、训练结果测试评估等方面的内容。

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）。 它的核心技术来源于 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，其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研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型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以捕捉语义信息并与图像空间对齐；使用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，该模型能从训练数据中学习概率分布并采样新数据；在扩散过程中利用文本向量和噪声图像作为条件输入给出每步变换的概率分布，以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛并保持图像清晰度和连贯性；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，该放大器也是扩散模型，能从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 简单来说，Stable Diffusion 就是一个 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。它具有能处理任意领域和主题的文本输入并生成多样化和富有创意的图像、生成高达 2048x2048 或更高分辨率且保持良好视觉效果和真实感等优点。

Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。

以下是关于 Stable Diffusion 的使用途径： 1. 模型获取： 在分享的链接中，有部分常用的大模型。文章的第三部分会详细介绍更多模型的下载途径及模型存放位置。 您可以从上的推理代码。 2. 低配置电脑使用： 可以通过云平台，如“青椒云”来畅玩 SD。点击链接 http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY 下载。 云平台使用步骤： 点击链接，注册账号。 下载并安装后，登录账号。 点击右上角个人中心进行实名认证。 进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面，选“AIGC 尝鲜”，新注册有优惠券可免费试用。 点击“开机”按钮，稍等后点击“进入桌面”，进入桌面后可关闭弹出框。 点击“此电脑”，在 C 盘找到 SD 根目录，点击“A 启动器.exe”。 点击右下角“一键启动”进入 SD。 用完记得关机，避免持续计费。

以下是为您提供的新手学习 AI 的计划和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 另外，《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，在学习 AI 时，要进行系统性的学习，打好基础。比如一开始就去系统地看几本书，听几门好课。May 还分享了自己加入 AI 社区：waytoAGI 的经历，认为这是一个宝藏社区，您可以看看这个社区的新手指引，怎么入门，比如 。

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。

以下是一些使用 AI 创建自己网站的建议和推荐： Bard 建议使用“给 AI 下具体设计任务”的方式，而不是简单地“要求 AI 直接输出内容”。这可以让 AI 更好地发挥创造力，同时也便于人类对最终输出进行检查和修改。 设计网站 logo 时，应保持简单易记，使用相关符号或图标，选择与技术和信任相关的颜色（如蓝色、绿色、白色），使用一致的字体，并获取他人的反馈。 利用 AI 创建网站时，通过与 AI 交互输入需求可快速创建网站，发布后会获得网址。 代码下载后可能复制容易但修改不易，有的工具可选中特定版块修改，有的则需整体重写。 网站修改的方法如通过浏览器开发者工具修改 logo，可替换图片或删除后上传同名图片。 推荐的网页原型图生成工具包括： 即时设计：https://js.design/ ，是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 Wix： ，是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑，例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接，如何接收和处理 Opus 数据，如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是，仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性，建议您在具备相关基础知识的前提下，结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。

很抱歉，目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说，您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考： 1. 明确应用的功能需求，如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用，用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据，保存 Opus 并转换为 WAV 格式，然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点，例如“应用需基于 Android 平台，使用合适的网络库处理 WebSocket 连接，采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据，利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV，以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求，比如“在 Android Studio 开发环境中，遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是，Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求，还需要您进行进一步的修改和完善。

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。

在 AI 图像生成中，“Diffusion Model”（扩散模型）是一类生成模型。其工作原理包括以下几个方面： 1. 正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直至图像完全无法识别，此过程可形式化为顺序扩散马尔可夫链。 2. 潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间中，以减少计算量并提高生成速度。 3. 学习逆向过程：训练神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声以恢复清晰图像。 4. 文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，依据文本描述生成相应图像。 扩散模型的关键优势在于能够生成高质量的图像，且相比其他生成模型（如 GANs）在计算效率和稳定性方面更具优势。例如 Stable Diffusion 等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，可根据文本提示生成逼真的图像。 扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可类比为雕刻，AI 逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。 总的来说，扩散模型为 AI 图像生成提供了强大的技术手段，能在多种场景下生成高质量的图像。例如 Midjourney 就是一个由 Latent Diffusion Model（LDM）驱动的 AI 图像生成工具，它通过文本提示和参数输入，利用基于大量图像数据训练的机器学习算法生成独特的图像。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 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，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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。 劣势有： 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。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。

以下是关于 AI 生成 UI 的相关内容： 使用 Midjourney 生成 UI 界面： 页面指令：指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page”可生成社交平台的登录页设计，“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 应用场景：Midjourney 产出的设计图视觉效果佳，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中提供灵感和创意。但目前直接用于落地开发仍有距离，不过随着技术迭代，这个距离会逐渐缩短。 多模态 4O 在 UI 设计中的应用： 可以先借助 AI 生成设计概要概念，应用于 Web 应用创建和 UI 页面设计，也能直接生成 UI 界面。 Midjourney 商业实战案例中的 UI 设计： 如数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。但部分生成的 UI 设计存在不规范、文字乱的情况，只能作为风格参考。网上已有很多 AI 生成的 UI 设计软件开始内测。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，您可以将其视为集成了 stable diffusion 功能的 substance designer。通过把 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和良好的可复现性。 其具有以下优势： 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，报错时能清晰发现错误所在步骤。 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。 但也存在一些劣势： 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），不过也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 ComfyUI 是一个开源的图形用户界面，用于生成 AI 图像，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。其工作原理包括： 1. Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在 ComfyUI 中，对应于可能通过“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，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 2. Latent Space（潜在空间）：ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中，您可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 3. 扩散过程（Diffusion Process）：噪声的生成和逐步还原。扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中，这通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有 Normal、Karras 等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。您可以通过 ComfyUI 中的“采样器”节点选择不同的调度器，来控制如何在潜在空间中处理噪声，以及如何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。 您可以从 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 。 此外，开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设，无限上下文，永久记忆，无缝联动 SD 绘图等功能，适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。

以下是关于 UI 的 AI 软件的相关内容： 方法 1【云端 Comfyui 出图 + AI 视频软件】 作者：来来 联系方式：laiweb3（添加请注明 AI 视频） 相关账号：公众号/视频号/小红书/B 站：来来说 AI 作者标签：20 年设计师，10 年大学设计老师，电商设计公司创始人 10 年，AI 图书作者《一本书读懂 AI 绘画》《一本书读懂 AIGC 提示词》 操作步骤： 打开链接的工作流：https://www.esheep.com/app/5977 ，点击查看工作流，会出现登录或注册界面正常注册即可。如果已经登录会自动出现下面的界面。 步骤 1：红色框选择生成图片的大模型，绿色框添加提示词，蓝色框填写反向提示词。 步骤 2：红色框设置大小确保是 16:9 的比例，绿色框修改参数，参数不理解的话保持默认即可。 步骤 3：红色框上传深度图。 步骤 4：点击立即生成，最下面就会出现图片，在生成历史中下载图片即可。 【ComfyUI】Blender + Stable Diffusion！ 作者：白马少年 介绍：SD 实践派，出品精细教程 发布时间：20230905 19:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/vdm9L_xsZc8d3ZZj7CrLdw Blender 是一款免费开源的三维制作软件，和 SD 一样，具有极高的自由度，可以将很多功能包容进来。ComfyUI 的界面主要是节点操作，和 Blender 在工作流程上天然适配。最近，“只剩一瓶辣椒酱”和幻之境开发小组联合开发了一款基于 STABLE DIFFUSION ComfyUI 核心的 Blender AI 插件——无限圣杯。

以下是一些与 UI 相关的 AI 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作。 4. UIGENT1：基于 Qwen2.5Coder7B 微调，能根据提示生成标准 HTML/CSS 代码，擅长基础前端页面。 5. Galileo AI：可根据文字或图片生成完整 UI 设计，并导出 HTML 和 Figma 文件。 6. 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。 7. 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。 8. Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，无需编码知识即可创建和自定义网站。 9. 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，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于使用 Trae 生成产品 UI 的相关信息： 1. DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成： 先开发基础版本的浏览器插件，包括选择文字、自定义生成图片，图片底部包含文章标题和链接二维码。 使用 AI Rules 的 Chat 模式完善产品需求（PRD），Trae 运行后会创建 readme 文档，可在其中修改，带有章节选择。 使用 Builder 模式开发产品，在 AI Rules 里指定技术方案，在 readme 里指定产品需求，然后让 Trae 自动化开发。开发完成后在 Chrome 浏览器内加载扩展程序进行调试，第一次报错可能是未创建浏览器插件图标，将截图发给 Trae 处理后重新加载。但需注意 Claude 3.5 模型不具备直接生成图片的能力。 2. 保姆级使用指南： 有控制按钮（开始、暂停、重新开始）和游戏说明。 可生成任务清单应用，输入相关需求即可。 能根据 UI 设计图自动生成项目代码，如输入“使用 html 技术实现如图大屏页面”，但生成效果可能不完美，可让 Trae 调整。 总结：Trae 高效代码生成能力强，支持多技术栈，有动态调整潜力。 3. 智能纪要： 基于 Tree 的海关归类项目及商业化探讨，包括固定随机种子、开发记忆大模型、搭建爬虫工作流、实现全参量归类、解决技术问题、项目成果展示和商业化探讨。 利用 AI 实现工作流封装并面向 C 端的项目介绍，包括前端开发尝试和小程序落地实现，后端接入处理时不会接 API 可让 Trae 帮忙。