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Stable Diffusion 教程

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以下是关于 Stable Diffusion 的教程：

Stable Diffusion 是什么： 稳定扩散（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。

入门教程：

  • 新人视频教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5jEwgZIRiQ10xkqGOQcKtSBnSe
  • 文字教程：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=text-to-image&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

为什么要学 Stable Diffusion 及其强大之处：

  • 学习 Stable Diffusion 非常简单，目的是花更少时间快速入门。
  • 它可以生成真人 AI 美女、头像、壁纸，辅助绘画，还能用于恢复画质、室内设计等，有很多功能和应用场景。

希望以上内容对您有所帮助。

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

References

Stable Diffusion教程

[基本介绍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CeOvwZPwCijV79kt9jccfkRan5e)[稳定扩散（Stable Diffusion）是如何运作的](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc)[heading3]入门看这里：[content][Stable Diffusion新人视频教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5jEwgZIRiQ10xkqGOQcKtSBnSe)文字教程：[Stable Diffusion超详细教程！从0-1入门到进阶](https://zhuanlan.zhihu.com/p/622238031)[heading2]模型网站：[content]|多行文本|标签|备注|附件|网址||-|-|-|-|-||C站-SD模型网站|模型|||[https://civitai.com/](https://civitai.com/)||Liblibai-模型+在线SD|模型|||[https://www.liblib.ai/](https://www.liblib.ai/)||huggingface||||[https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=trending](https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=trending)||吐司站|模型|||[https://tusiart.com/](https://tusiart.com/)|[heading2]推荐模型：[content]模型太多，以下是B站up主和设计师精选底膜，加上了标签，可以根据自己需求选择下载人像摄影模型介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ

教程：超详细的Stable Diffusion教程

简单来说，Stable Diffusion（简称SD）就是一个AI自动生成图片的软件通过我们输入文字，SD就能生成对应的一张图片，不再需要像以前一样要把图片“画”出来，或者是“拍”出有的人说，我学习一个软件之前是不是要先知道它的原理呢？我的回答是：不需要！下面这张图就是我在网上保存的SD的原理图看得懂吗？看不懂，我也看不懂影响使用吗？完全不影响！很多人想学习stable diffusion，上网一搜，大多数教程都先告诉你SD的原理是什么但偏偏就是这一步就劝退了很多人继续学习因为这看起来真的好像很复杂很难但事实是：大多数的我们只是要能够熟练使用SD而不是要深入研究它我们还有自己的学习和工作因此，我们的目的就是花更少的时间快速入门Stable Diffusion当然了，如果你的时间比较充裕，去把SD的原理也了解了也是可以的跟大家说这些是想告诉大家学习SD真的非常简单！！这篇文章就会带大家通过一个个案例，实际上手操作生成各种照片我相信在你看完这篇文章并且自己去尝试过之后你就已经可以快速上手stable diffusion了！！接下来我们就正式开始去使用stable diffusion！！

教程：超详细的Stable Diffusion教程

我相信大家在刷视频的时候，或多或少都已经看到过很多AI绘画生成的作品了那SD到底可以用来干什么呢？01.真人AI美女我们最常看到的就是这些真人AI美女的账号02.生成头像、壁纸以前很多人花钱去找别人定制自己独一无二的头像或者壁纸现在SD就可以用来定制个人的二次元头像、盲盒模型或定制壁纸03.绘画辅助动漫图画、插画等都可以用SD来辅助完成比如线稿上色、或者是获取图画的线稿等Stable diffusion还有很多功能，比如恢复画质、室内设计等关于Stable Diffusion的实际变现方式和变现案例，之后我也会单独写文章来说噢！

Others are asking
现在Ai作图用什么？还是以前的Stable Diffusion吗？还是又出现了新的开源软件？
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。
2025-03-24
什么是Diffusion Model
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。
2025-03-21
Stable Diffusion 是 Diffusion Model 的优化版本，引入了潜在空间（Latent Space）技术，这个潜在空间（Latent Space）是什么意思，它的实现原理是什么？
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。
2025-03-21
Stable Diffusion有哪些模型
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。
2025-03-21
什么是Stable Diffusion
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。
2025-03-21
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
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。
2025-03-20
Stable Diffusion从哪可以使用
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。
2025-03-07
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
Mcp教程
以下是关于 MCP 教程的相关内容： 资源链接： 什么是 MCP 以及为什么要用它： Model Context Protocol（模型上下文协议），简称 MCP，是由 Anthropic 公司提出的一个开放标准，旨在解决 AI 模型与外部数据源和工具之间的连接问题。 MCP 就像是 AI 世界的“USBC 接口”，它提供了一种标准化的方式，让 AI 应用能够轻松连接到各种数据源和工具，不需要为每个新连接重新开发接口。 MCP 解决的主要问题包括： 碎片化集成：以前每个 AI 应用都需要单独开发与各种数据源的连接。 重复工作：不同团队重复构建相似的集成方案。 “N 乘 M 问题”：当有 N 个 AI 客户端需要连接 M 个数据源时，可能需要 N×M 个自定义集成。 希望这篇教程能帮助您了解 MCP 的基础知识，并开始构建自己的 MCP 服务器！随着实践的深入，您会发现 MCP 为 AI 应用与数据源及工具的集成提供了简单而强大的解决方案。 本篇内容由 Genspark 制作 https://www.genspark.ai/autopilotagent_viewer?id=c10e49b3228d4f65be347ab34777aaf8
2025-04-15
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）
2025-04-13
如何使用MCP？提供教程
以下是关于如何使用 MCP 的详细教程： 前置准备工作： 任选一个客户端软件进行配置，大致分为四步： 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法： 1. Cherry Studio（推荐）： 版本：2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API：填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP：例如，图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor（推荐）： 配置大模型 API：如果 Cursor Pro 在免费试用期，这一步可以不做；如果不在免费试用期，最好的办法是氪金，也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server：填入 MCP Server 的 json，保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP：Ctrl+Shift+L 新建对话，将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop： 配置 MCP Server：用文本编辑器（VSCode、Sublime Text 等）打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景： 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较： MCP 与传统 API 之间的主要区别在于： 1. 单一协议：MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。 2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信：MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例： 首先，在 github 上找到项目说明（https://github.com/ahujasid/blendermcp）。以 Mac 安装为例，首先要安装一个 uv 包（如果不懂，就直接新建一个项目文件夹后，将相关需求丢给 AI）。显示 uv 安装完毕后（初次使用可能需要安装一系列的环境，只要一路让 AI 安装就可以了），还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server，将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时，就会发现已经连接上了这个 blender 服务器，并且增加了很多具体功能。
2025-04-13
AI视频教程
以下是为您提供的 AI 视频教程相关内容： AI 让古画动起来的教程： 1. 对于简单的图，找原图直接写提示词即可。若碰到多人多活动的复杂图，需把长图分多个模块，比如将一张图分成 4 个模块。 2. 智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。若有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，如即梦、海螺、混元等工具，不停尝试抽卡。 5. 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，通过色度抠图调整去掉视频的背景。多个视频放在背景图片，一起动即可。 AI 视频相关的软件教程： 包括视频模型如 luma Dream Machine、可灵、MiniMax 海螺 AI、Sora、Vidu 等，工具教程如 Hedra，视频工具如 VIGGLE，以及应用教程如视频转绘、视频拆解等。相关链接如下： WaytoAGI X 剪映的 AI 创意视频征集令·第 1 期： 1. 征集内容：使用 AI 功能创作的创意视频成片，也可投稿 AI 创意视频的教程（教大家如何做一个 AI 创意视频）。AI 功能包括但不限于：AI 对口型、AI 改动作、AI 配音、克隆音色、AI 音乐、AI 特效、AI 图文成片、AI 剪视频等。不包括纯图片生成或纯视频生成的内容（特指用 AI 工具生成的图片、图生视频，但视频里没有添加 AI 功能）。 2. 创作工具：主要使用「剪映」平台工具创作，可多使用剪映平台的 AI 功能/新功能；部分 AI 效果若剪映无法实现，可使用其他软件创作。 3. 内容价值：视频需有消费价值，要有一定内容主题，有故事感、或者有梗、或者有核心观点表达，让用户有持续观看和点赞、收藏的欲望。缺少内容主题、过于简单、过于模板化的内容将不予通过。在抖音、小红书等平台点赞量高的内容，审核通过率大大提升！ 4. 原创度：作品需要原创、极具创意和独特性，且符合当代年轻群体的审美和兴趣喜好，不可照搬、抄袭他人创意，一经发现将取消活动奖励，视情节严重情况回收灵感发布权限。 5. 作品延展度：作品有可模仿性，其他创作者看完后，可模仿学习或二创。比如：前期素材易获取，后期素材易剪辑或处理，让其他视频创作者有强烈的模仿欲望，且对自己模仿或二创视频有成就感和分享欲。 6. 作品时长：时长适中，最短不低于 15 秒，最长不建议超过 3 分钟。
2025-04-13
AI出设计图教程
以下是关于 AI 出设计图的教程： 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”（登录页）、“Profile Page”（个人资料页）。 社交平台：关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计。 信息类：关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页，包含照片、自我介绍、基本信息等内容。 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 使用 Claude 生成设计稿的技巧： 引用 Tailwind CSS 写组件样式，确保色彩、响应式和基础组件的美观度。 按照特定的四个技巧可让 Claude 设计出美观的界面或组件。 生成设计稿的方法：将生成的代码部署到线上，使用 html.to.design 这个 Figma 插件将网页转换为设计稿，但每天免费次数有限。 进阶技巧和关键词： 图片内容一般分为二维插画和三维立体两种表现形式。 主题描述：可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。描述场景中的人物时应独立描述，避免长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格：可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。对于材质的描述，关键词的运用较为复杂，需要针对特定风格进行“咒语测试”。
2025-04-12