SD 怎么赚钱

ComfyUI 与 SD 在功能上主要有以下区别： 1. 工作原理：ComfyUI 更接近 SD 的底层工作原理。 2. 自动化工作流：ComfyUI 具有更出色的自动化工作流，能够消灭重复性工作。 3. 后端工具：ComfyUI 作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 API 等。 4. 定制开发：可根据定制需求开发节点或模块。 5. 应用场景：例如在抠图素材方面，ComfyUI 能根据需求自动生成定制的抠图素材。 6. 与其他软件的结合：如与 Blender 整合，从工作流程上天然适配。 7. 工作流搭建：ComfyUI 以连线方式搭建工作流，可通过改变节点实现不同功能，具有更高的自由和拓展性，能根据自身需求搭建和改造工作流。

以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源： 学习计划： 1. 首先，深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着，掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程，并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后，尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括配置训练环境与训练文件，以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源： 1. 教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面，包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得资源链接，包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得资源链接，包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。

SD 的部署方式如下： 1. 本地部署（Win 系统）： 系统要求：Win10 或 Win11。 查看配置： 查看电脑系统：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。 查看电脑配置：需要满足 3 个要求（推荐），电脑运行内存 8GB 以上，是英伟达（NVIDA）的显卡，显卡内存 4GB 以上。打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），可查看电脑运行内存，8GB 运行内存可以勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存；查看电脑显卡内存（显存），4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 配置达标跳转至对应安装教程页：。 一键式安装： 电脑配置能支持 SD 运行的朋友们，可使用 B 站秋叶分享的整合包。 具体安装方法： 打开链接 https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，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，小心 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”，桌面快捷方式。 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（就是上面查看的专用 GPU 内存），自己电脑是多少就选多少。 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管，等一下就行了，SD 的主界面会自动在网页上弹出来。如果出现报错，可以回到最开始的界面，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。 2. 云端部署： 部署流程： 安装和配置基础环境：浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到你刚才购买的实例，点击启动，就会新开一个远程访问的窗口，输入你购买时设置的密码，进入，这样你就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 安装显卡驱动：用内置的 IE（也可下载 Chrome），打开英伟达的网站，找到驱动下载，选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号，下载对应的驱动，然后安装上。 配置环境变量：驱动安全完成后，开始配置环境变量。首先先找到你安装后驱动所在的目录，如果没有特殊设定的话，一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」这里，复制这个路径，找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，弹窗设置环境变量，找到「系统变量」里的 Path 环境变量，点击「编辑...」，然后「新建」，帮刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去，保存即可。 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI：

以下是关于 SD 反推模型的相关内容： Fooocus 模型： LoRA 模型默认放在：Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras 程序默认用到 3 个 SDXL 的模型，包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。单独安装需下载三个模型： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包，可共用模型（大模型和 LoRA），通过修改 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 文件中的路径来配置，修改为秋叶包模型对应的路径，如： 大模型路径：sdwebui\\models\\Stablediffusion\\SDXL LoRA 模型路径：sdwebui\\models\\lora 配置好后点击 run.bat 文件启动。 Comfyui SD 学社做黏土头像的相关插件： 提示词反推 WD14Tagger：https://github.com/pythongosss/ComfyUlWD14Tagger，首次使用会自动下载模型（需要网络环境） 处理人物一致性： IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 也可以用 instantID，这里使用的是 IPadpter，后续很多地方也会用到，建议先使用起来。关于 IPAdapter 的使用，之前有文章介绍。 ControlNet： 预处理的插件：comfyui_controlnet_aux https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux ControlNet 模型： XLCN 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main 1.5 理模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNetv11/tree/main ControlNet 的 tile 模型： 随着 ControlNet1.1 的更新，tile 模型横空出世，其强大的功能让之前的一些模型变得有点黯然失色。 可用于高清修复小图，比如将分辨率不高的食物图片拖进“WD 1.4 标签器”反推关键词，然后发送到图生图。使用大模型“dreamshaper”调整参数尺寸，放大为 2K，提示词引导系数官方推荐在 15 以上，重绘幅度在 0.5 以上。 可用于修复和增加细节，如处理一张细节不足且结构错误的小屋图。tile 的预处理器用来降低原图的分辨率，为新图添加像素和细节提供空间。若图片本身像素很低，可以不使用预处理器，直接使用 tile 模型。

ComfyUI 和 SD（Stable Diffusion）主要有以下区别： 1. UI 界面：SD WebUI 的 UI 更接近传统产品，有很多输入框和按钮；ComfyUI 的 UI 界面复杂，除输入框外，还有很多块状元素和复杂的连线。 2. 学习成本：ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式：ComfyUI 主要通过连线搭建自动化工作流，从左到右依次运行；SD WebUI 则通过输入框和按钮配置参数。 4. 灵活性和拓展性：ComfyUI 具有更高的自由和拓展性，可以根据自身需求搭建、调整甚至改造工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点；SD WebUI 在这方面相对较弱。 5. 功能实现：从功能角度看，两者提供的功能本质相同，但 ComfyUI 通过改变节点方式能实现不同功能，如一个节点是直接加载图片，另一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图和绘图生图等不同功能。

以下是关于 SD 的一些教程： 1. 用 SD 做二维码： 方法原文地址：https://stablediffusionart.com/qrcode/ 相关帖子：模型，也有在无自定义模型情况下的制作方法。 微信的二维码需要转一下：https://cli.im/weixin 2. 用 SD 做中文文字（持续更新中）： 制作思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词，如奶油的英文单词，Cream+Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：2960。 3. SD 的其他实践教程： 线稿上色 Midjourney+Stable Diffusion：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AsbYwmfS6ikhr3kNsCocdPMEnUd 猫咪狗狗 lora：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JiQewVbOHi7tzakS23ecprxsnfg 字体设计机甲战士：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GUQ3w52elisr9ukIgkBc42UmnWd 做盲盒平面变 3D：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SCK8wV4PTiHQVKkvGRUcx0fcnTe MJ 出图 SD 放大：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/E88nwOtk9ilRQskg3Qlc6ZHpnTf 七夕字体和图：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BjQ1wLRv0ivCLtk136VchSCqnpU 可爱毛粘字体：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NjhbwF1cTiQ5Xjkd3tNc1OWynZd

以下是关于如何用大模型赚钱的一些分析和建议： 1. 面向各国政府做基础大模型本土化预训练：很多 Global 的量化基金在中国会水土不服，大模型也存在类似情况。OpenAI、Google、Meta 的模型在中文能力和对中国国情的优化上存在不足，不符合政策要求。这给了国内大模型公司做本土化预训练的机会，只要做到国内领先，即使和世界领先的模型有代际差，也能有市场。 2. 关注行业应用：大模型在企业中的落地应用是关键。目前大模型是典型的赢家通吃领域，巨头在资金、技术和数据方面有优势。但大模型企业需要将技术与更多场景结合，打造落地应用。例如，Gartner 预测到 2028 年至少有 15%的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出。 3. 竞争格局与成绩：国内大模型行业已形成以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。2024 年是国内大模型落地元年，中标项目数量和金额大幅增长。如百度在中标数量和金额上排名领先，在金融等细分行业也表现出色。 需要注意的是，大模型领域竞争激烈，只有极少数公司能成功，且需要将大模型商业化，否则企业可能在赛道比拼中失败。同时，大模型的发展与国家政策密切相关，需要受到有效监管才能健康发展。

以下是一些普通人通过 AI 赚钱的方式： 1. 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法：通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出现实模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查，很多准爸爸妈妈期待宝宝的模样，从而衍生出市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询，将客户引流到私域接单变现。 操作流程：客户提供四维彩超图原图，在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词，整个流程不超过 10 分钟就能出图。 变现方式：受众群体多为宝妈，变现方式多样，单价不低。但在平台引流要注意隐蔽，避免被平台检测限流或封号。 2. AI 产业中的机会 基础设施层：布局投入确定性强，但涉及海量资金投入，入行资源门槛高，普通人若无强资源应谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层：技术迭代速度快，小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层：是广阔蓝海，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，“杀手级”应用更是稀少，普通个体和小团队强烈推荐重点布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 3. 内容创作 像作者本人是 AI 的受益者，AI 是生产力工具，能降本增效，但仍需投入大量时间和精力，起到辅助作用。 同时存在 AI 的受害者，他们的技能失效，AI 未创造足够新的生存空间。 作者作为坚定的 AGI believer，期望 AI 能做出重大科学发现、治愈疾病、消除饥饿和肥胖、给每人发钱，让人类自由从事想做的事。

以下是一些靠 AI 赚钱的方法和要点： 1. 明确盈利方式：您需要清楚如何通过产品或服务赚钱，即让人们为您的产品/服务支付的钱超过提供该产品/服务的成本，同时不能忘记考虑自身成本。 2. 免费产品策略：如果您的产品是免费的，不要试图通过购买用户来增长，而是要做出让人们愿意与朋友分享的东西，因为靠广告变现对于此类产品来说通常很困难。 3. 付费产品策略： 对于客户生命周期价值（LTV）小于 500 美元的付费产品，通常负担不起销售费用，可尝试使用如 SEO/SEM、广告、邮件等不同的用户获取方法，并争取在 3 个月内偿还客户获取成本（CAC）。 对于 LTV 超过 500 美元的付费产品，通常能负担得起直接销售费用，可先自己销售产品以了解有效方法，《Hacking Sales》是一本有用的参考书籍。 4. 尽快实现“泡面盈利”：即赚足够的钱，让您可以靠吃泡面维持生计，这样能掌握自己的命运，不受投资者和金融市场的任意摆布。 5. 关注现金流：密切关注您的现金流，避免在未意识到的情况下把钱用光。

以下是关于 AI 赚钱的一些信息： 首先，对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊，虽然目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据，但结果显示赚钱并非易事。 其次，关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱，OpenAI 刚推出 GPTs 时，有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt，而在于数据和服务（定制化 Tools）。例如，WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs，小红书写作专家的作者通过收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。也许能赚到红利的钱，但这不是长久赚钱的方法。 另外，AI 收费按 Token 计费，Token 相关问题包括：Token 是双向收费的，汉字、阿拉伯语等不同语言的计费方式，Token 在企业信息化过程中的意义等。在企业环境中，了解 Token 有助于更好理解 AI 在企业中的落地，它类似于积木，通过搭建来完成应用从而提高效率。

以下为一些关于 AI 赚钱项目的信息： 1. 在杭州站的活动中，参与者们分成 6 个小组进行 AI 赚钱快闪活动，在短时间内产出 AI 体验产品并定价，如“五行和合的 AI 头像”、“AI 随心签”、“AI 祈福壁纸”等，其中“AI 祈福壁纸”项目得到场地老板立刻买单。 2. 对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。文章将从“钱”的角度，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。 3. 刘小排非程序员出身，用 AI 打造多款赚钱产品，强调“洞察需求”与产品验证是核心竞争力，并分享了低成本创业方法。

以下是为您提供的关于通过学习 AI 技能赚钱的相关信息： 首先，阳萌认为在 AI 学习中，最后还是走仿生的方法，即有一个足够长的 Context。这引发了关于记忆保存位置的探讨，比如手机适合收集信号产生本地 Context，阳萌赞成将训练好的模型部署在端侧，记录知识和记忆的 Context 不能跑到云端。同时，要抛开表面事实，回归基础原理，找到突破关键，追求长期全局最优解，相信长期主义，持续学习，自我觉察和自我进化，因为世界是参差的，唯有持续学习能抵御未来的变化。相关视频链接： 另外，关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱，OpenAI 推出 GPTs 时，有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt，而在于数据和服务（定制化 Tools）。传统 SaaS 的能力会被碎片化并整合到各种 GPTs 里，OpenAI 成为流量入口。例如，WebPilot 通过开发搜索接口提供服务接入 GPTs，小红书写作专家通过收集数据和规则包装成 GPTs。靠红利赚钱不是长久之计。