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在哪里可以了解更多有关stable diffusion ai 生图的使用方法？

Answer

以下是了解更多有关 stable diffusion ai 生图使用方法的途径：

  1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion ，进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。输入/dream 会提示没有权限，点击https://stability.ai/stable-artisan#choose-stable-artisan-plan链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，可免费试用三天，三天后开始收费。输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似。可选参数有五类，包括 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）。完成后选择其中一张。
  2. 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮，就能将标准提示词快速输入。描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。对于新手，可通过功能型辅助网站来写提示词，如：http://www.atoolbox.net/ ，它可以通过选项卡的方式快速填写关键词信息；https://ai.dawnmark.cn/ ，其每种参数都有缩略图可参考，方便更直观选择提示词。还可以去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，点击下面的复制数据按钮，然后直接粘贴到正向提示词栏里，点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 就可以将所有参数自动匹配。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。
  3. 将照片放入到后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章——【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图，一些你不知道的事儿 。将图片再发送到图生图当中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以什么都不写，以免对原图产生干扰。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Stability AI推出基于Discord的媒体生成和编辑工具

1.点击链接进入官方DISCORD服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion2.进入ARTISAN频道，任意选择一个频道1.输入/dream会提示你没有权限，点击[https://stability.ai/stable-artisan#choose-stable-artisan-plan](https://stability.ai/stable-artisan#choose-stable-artisan-plan)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1.输入/dream提示词，这部分和MJ类似，1.和MJ手工输入参数不同，可选参数有五类|prompt提示词|正常文字输入，必填项||-|-||negative_prompt<br>负面提示词|填写负面提示词，选填项||seed<br>种子值|可以自己填，选填项||aspect<br>长宽比|选填项<br>||model<br>模型选择|SD3，Core两种可选，选填项||Images<br>张数|1-4张，选填项|完成后选择其中一张

【SD】文生图怎么写提示词

下次作图的时候，只需要先选择你的模板，然后点击倒数第二个按钮，就能将这些标准提示词快速输入了。我们来看一下加入标准提示词后的效果，是不是好了很多。我们通常的描述逻辑是这样的：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，我们就能更精确的控制Stable Diffusion的绘图了。对于新手而言，我们还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词。比如：http://www.atoolbox.net/。它可以通过选项卡的方式快速地填写关键词信息。还有：https://ai.dawnmark.cn/。它的每种参数都有缩略图可以参考，可以方便我们更加直观的选择提示词。还有一个方法就是去C站（https://civitai.com/）里面抄作业，每一张图都有详细的参数，我们可以点击下面的复制数据按钮。然后直接粘贴到正向提示词栏里，然后点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion就可以将所有的参数自动匹配了。不过，还要注意图像作者使用的大模型和LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。我们也可以只取其中比较好的一些描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者是画面质感之类的。好了，我们讲到这里，大家应该已经基本了解了文生图的使用方法和逻辑了，采用正确的语法规则和思路能让我们得到更好效果的AI绘图，快练习起来吧。-END-白马与少年

【SD】用AI给老照片上色，岁月不改它模样

将照片放入到后期处理中，使用GFPGAN算法将人脸变清晰，不知道这个功能的可以参考我这篇文章——[【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图，一些你不知道的事儿](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487422&idx=1&sn=9cdf7ef37c2acb3c0fc3328d0ba8af74&chksm=c251597af526d06c921ea6728cb2a32bdf1d5f699e19d6ba13b849994e4d01af8a5144132aad&scene=21#wechat_redirect)。这个步骤，可以将我们的五官进行重绘，但是却没有办法将照片中的头发、衣服等其他元素变清晰。所以，接下来我将图片再发送到图生图当中，打开stableSR脚本，放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准的，也是重绘效果最好的，不知道的朋友可以参考我的这篇文章——[【Stable Diffusion】超清无损放大器StableSR](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487403&idx=1&sn=cbb96534fa6f58c37cf9fc64bc7ade0c&chksm=c251596ff526d0792b4bba0e21b69427b23e780824bdc75b22f1073e8bad6f61f30199fc8344&scene=21#wechat_redirect)。切换到sd2.1的模型进行修复，vae选择vqgan，提示词可以什么都不写，以免对原图产生干扰。

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如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
stable diffusion底层技术
Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 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 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的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。
2025-04-15
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是runway和goole联合开的吗
Stable Diffusion（简称 SD）不是由 Runway 和 Google 联合开发的，而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，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这两位开发者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，在扩散过程中根据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的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值，但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前，这些模型在法律方面也面临挑战，例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的，这可能会引发法律问题。
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
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
有stable diffusion的学习教程吗
以下为您提供一些 Stable Diffusion 的学习教程： 1. 超详细的 Stable Diffusion 教程： 介绍了为什么要学习 Stable Diffusion 及其强大之处。 指出 Stable Diffusion 是能根据输入文字生成图片的软件。 强调学习目的是快速入门，而非深入研究原理，通过案例和实际操作帮助上手。 2. 深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎： 包含 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理，如模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析 Stable Diffusion 核心网络结构，包括 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型等。 介绍从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程。 列举 Stable Diffusion 经典应用场景。 讲解从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型。 3. 视频教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？：
2025-03-28
我想图生图，生成高清矢量图
以下是关于图生图生成高清矢量图的相关内容： ControlNet 参数： 预处理器：canny，模型：control_v11p_sd15_canny 预处理器：lineart_standard，模型：control_v11p_sd15_lineart 放大高清大图： 使用 Multi Diffusion + Tiled VAE + ControlNet Tile 模型 将生成的图片发送到图生图，关键词种子会一并发送过去，重绘幅度建议 0.35，太高图片细节会发生变化 Lora 生图： 点击预览模型中间的生图会自动跳转到相应页面 模型上的数字代表模型强度，可在 0.6 1.0 之间调节，默认为 0.8 可自己添加 lora 文件，输入正向提示词，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形） 采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数在 20 30 之间调整，CFG 在 3.5 7.5 之间调整，随机种子 1 代表随机生成图 生成的图会显示在右侧，若觉得某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可复制随机种子粘贴到相应位置 确认合适的种子和参数想要高清放大，可点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 20 30 之间，重绘幅度正常在 0.3 0.7 之间调整 高清修复： 文生图高清修复原理是命令 AI 按原来内容重新画一幅，新生成绘图和原绘图细节会不同，降低重绘幅度可更接近原图，如重绘幅度 0.7 时帽子和耳机有变化，0.3 时服饰细节接近但手部可能出现问题，可通过反复抽卡、图生图局部重绘或生成多张图片后 ps 合成等解决 由于高清修复渲染耗时长，建议先低分辨率抽卡刷图，喜欢的图再用随机种子固定进行高清修复 SD 放大： 文生图画好图后发送到图生图，点击脚本选择使用 SD 放大 重绘幅度设置 0.3，放大倍率为 2，图块重叠像素设置为 64，原图尺寸加上重叠像素，如 512x768 变为 576x832，重绘幅度要保持较低数值，否则可能出现新人物
2025-04-14
AI生图模型排名
以下是一些常见的 AI 生图模型排名（从高到低）： 1. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 2. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 3. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 4. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 5. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 7. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 8. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 9. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 10. SD 3.5 Large：崩。 此外，在相关的测评中： 豆包模型在图生图方面效果良好，美感度较高，在中文模型中遥遥领先。 Request 模型自某种风格出圈后很火，在国外模型中表现出色，甚至超过了 Midjourney。 Luma 在图生图方面表现不错，曾是第一个有出色转场效果的模型，在本次评测中是一匹黑马。 Pixverse 在文生视频的评测中获胜率达 70%，表现出乎意料。 Midjourney 常用，但在本次评测中图生图的排行未居前列。
2025-04-14
图生图网站排名推荐
以下是为您推荐的图生图网站排名： 1. 文生图： Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 Luma：影视感强，但风格单一，糊。 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 SD 3.5 Large：崩。 2. 图生视频： pd 2.0 pro：即梦生成的画面有点颗粒感，p2.0 模型还是很能打的，很适合做一些二次元动漫特效，理解能力更强，更适合连续运镜。 luma 1.6：画面质量挺好，但是太贵了。 可灵 1.6 高品质：YYDS！ 海螺01live：文生视频比图生视频更有创意，图生也还可以，但是有时候大幅度动作下手部会出现模糊的情况，整体素质不错，就是太贵了。 runway：我的快乐老家，画面质量不算差，适合做一些超现实主义的特效、经特殊就容镜头的。 智谱 2.0：做的一些画面特效挺出圈的，适合整过，但是整体镜头素质还差点，好处就是便宜，量大，管饱，还能给视频加音效。 vidu1.5：二维平面动画的快乐老家，适合做特效类镜头，单镜头也很惊艳，大范围运镜首尾帧 yyds!就是太贵了！！！！！ seaweed 2.0 pro：s2.0 适合动态相对小的，更适合环绕旋转运镜动作小的。 pixverse v3 高品质：pincerse 的首尾帧还是非常能打的，就是画面美学风格还有待提升的空间。 sora：不好用，文生视频挺强的，但是最需要的图生视频抽象镜头太多，半成品都算不上，避雷避雷避雷，浪费时间。 3. 小白也能使用的国内外 AI 生图网站： 可灵可图 1.5：https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new 通义万相（每日有免费额度）：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation 文心一言：https://yiyan.baidu.com/ 星流（每日有免费额度）：https://www.xingliu.art/ Libiblib（每日有免费额度但等待较久）：https://www.liblib.art/
2025-04-13
文生图
以下是关于文生图的简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 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，同样是单词和短语组合，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 较多，也可参考 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，采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型： 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L（美感版） 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版
2025-04-12
文生图工具
以下是关于文生图工具的相关信息： 常见的文生图工具包括： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看。 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： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 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，提交后可免费试用三天，三天后开始收费。 输入/dream 提示词，和 MJ 类似，可选参数有五类，包括 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，14 张，选填项）。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。
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文生图大模型排名
以下是文生图大模型的排名（从高到低）： 1. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 2. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 3. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 4. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 5. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 7. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 8. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 9. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 10. SD 3.5 Large：崩。
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