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Stable Diffusion(SD)收费吗

回答

Stable Diffusion 是开源免费的。其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,但需要较好的电脑配置,尤其是显卡。

相比较于 DALL-E 等大模型,Stable Diffusion 让用户使用消费级的显卡便能够迅速实现文生图。Stable Diffusion 完全免费开源,所有代码均在 GitHub 上公开,大家可以拷贝使用。

目前有关于 Stable Diffusion 的课程,例如《Stable Diffusion 零基础入门宝典》,共计 77 个课时,定价 298 元,上架 CCtalk。因制作字幕课程在逐步解锁中,目前对前 100 名报名的同学有优惠价 198 元。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【SD】软件原理傻瓜级理解

[title]【SD】软件原理傻瓜级理解作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-04-27 23:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/C-F6ARIMHotl6siAfQ9wig目前市面上主流的AI绘图软件有两个:Stable Diffusion和Midjourney。Stable Diffusion的优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,缺点是需要比较好的电脑配置,尤其是显卡;Midjourney的优势是操作简单方便,创作内容相当丰富,但是需要科学上网并且付费,目前的使用费大概在每月200多元左右。如果可以融入工作流,这个月费也不算高,毕竟它带来的效率是惊人的,当然前期想要了解玩一玩的,可以试试Stable Diffusion,关于具体的安装方法可以去看看B站的【秋葉aaaki】这个Up主的视频。很多还没有接触过AI绘画的朋友会觉得这个东西很神秘,哪怕装好了软件也会看着一堆英文和参数而一头雾水。今天我就用最傻瓜的方式来讲述一下Stable Diffusion的工作原理和基本功能。

软件:SD基本介绍

相比较于DALL-E等大模型,Stable Diffusion让用户使用消费级的显卡便能够迅速实现文生图。Stable Diffusion完全免费开源,所有代码均在[GitHub](https://github.com/)上公开,大家可以拷贝使用。[heading3]创始人[content]Stable Diffusion模型第一个版本训练耗资60万美元,而提供资金支持正是Stability AI。该公司成立于2020年,最初资金都来自创始人兼CEO Emad Mostaque。StabilityAI公司创始人Emad Mostaque

?【课程】爆肝制作!Stable Diffusion零基础入门宝典

[title]?【课程】爆肝制作!Stable Diffusion零基础入门宝典[heading1]#前言这套课程的名字叫《Stable Diffusion零基础入门宝典》,之所以叫它宝典,是因为我希望它能像一本字典一样,足够细致、足够全面、循序渐进。我不太喜欢时间很长的课程,因为看起来很累,而且某个地方忘记怎么操作之后想要复习查找也很难。所以我的这套课程每节课就是一个知识点,平均一节课五到十分钟左右,方便碎片化学习,并且能对遗忘的知识点快速查阅回顾。#关于内容主课程里面我分了五大篇章:引导篇、文生图篇、图生图篇、ControlNet篇和插件篇,共77个课时。目前已经全部录制完毕,在后期制作中,会逐步解锁。具体的课程内容大纲,大家可以看最下面的详情介绍。这套课程里包含了我公众号中写过的一些内容,也有一些我没有提到的功能,对于有些知识点来说,看视频的具体操作过程还是比看文字图片更直观一些。而且课程中对每个参数都有很细致的分析和演示,理解SD的整个使用逻辑,对于后期再去进阶ComfyUI还是很重要的。#关于更新虽然目前已经有了五大篇章,但这并不是这套课的终点。对于未来,我希望的是这套课能保持一个新鲜感,不会随着时间的推移而过时。所以在主课程完成之后,我还会做一些后续新内容的更新,比如新版本的SDXL、LoRA的炼制,或者是ComfyUI的使用等等。随着后续内容的更新,价格可能也会相应上调,但是现在购买的话,就可以永久收看后面所有的更新内容。#关于价格因为这套课程本身也是面向新人,所以我不想把门槛设得太高。目前共计77个课时,我定价为298元,上架CCtalk。由于需要制作字幕的原因,课程还在逐步解锁中,所以现在是预售价,对前100名报名的同学优惠价为198元,性价比是相当高了。

其他人在问
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
sd教程
以下是关于 SD 的一些教程: 用 SD 做二维码: 好看的二维码欣赏:第一个就是 qrbtf。 最近新出了融合二维码教程。 方法原文地址:https://stablediffusionart.com/qrcode/ 相关帖子展示了使用 Stable Diffusion 创建的艺术二维码,是使用定制训练的 ControlNet 模型生成的,人们也想出了在无自定义模型情况下制作 QR 码的方法。 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。 参考视频教程:【“牛逼”的教程来了!一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成,绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学!AI 绘画进阶应用哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ SD 的各种实践教程: 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
2025-04-08
绘画工具sd怎么使用?
以下是关于绘画工具 SD 的使用方法: 1. 生成超大图像: 若想用 SD 绘制超高分辨率图片(如 10000x768 的清明上河图),直接调分辨率不可行,会爆显存,正常尺寸设置最高到 2048。 先在 PS 中设置所需大尺寸画布,保存为 jpg 图片。 将图片放入 ControlNet 中,点击右下角箭头,将图片尺寸信息发送到生成设置。 填入正反向提示词,启用 Tiled Diffusion 插件,其中方案选择 Mixture of Diffusers,可防止接缝产生。 2. 提示词标签选择: 按顺序选择标签词,如女孩、白头发、蓝眼睛等。 选择画质和视角,如最好的质量、杰作、从人物角度往下看等。 选择艺术风格,如皮克斯动画、轮廓光。 填写负面提示词,点击选框结尾的“负面”。 模型选择“revAnimated”,调整尺寸后点击生图。 3. 真人转二次元及图生图: 使用【X/Y/Z plot】脚本做参数对比,设置 X 轴为提示词相关性(取值范围 130,每次增加 5),Y 轴为重绘幅度(取值范围 01,每次增加 0.2)。 提示词相关性在 6—11 中间为最佳,重绘幅度大小可控制生成图与原图相似度。 可使用绘图功能增加或修改元素,如增加红色眼镜、去掉衣服图案、更换头部或修改帽子部分等。
2025-04-01
comfyui 与 SD 功能上有啥区别
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。
2025-03-28
我是一名电商设计师,现在想学习SD AI绘图,有一点基础,但学习课程资源有限,请你帮我制定一份详细的学习计划,并提供一些学习资源。
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。
2025-03-28
SD如何部署
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:
2025-03-25
sd 换脸
以下是关于 SD 换脸插件 Roop 的详细步骤: 1. 勾选包含 Python 和 C++包等相关项目,更改安装位置后点击右下角安装。安装时间较长,需耐心等待。 2. 安装好后,打开 SD 文件目录下的相关文件夹,在地址栏输入“cmd”并回车,在打开的 dos 界面粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码,自动安装 insightface。若此阶段出错,建议下载最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),在云盘后台回复【SD】可下载。 3. 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载一些模型,全程要保证科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”,关键词描述相关内容生成照片。 5. 启用 ROOP 插件,选择要替换的人物照片,面部修复选择“GFPGAN”,根据需求设置右边的参数数值和放大算法,点击生成。 6. 若生成的人脸像素偏低、模糊,可将图发送到“图生图”,开较小的重绘幅度,然后使用 controlnet 中的 tile 模型进行重绘。 此插件主要适用于真实人脸替换,对二次元人物作用不大。在使用时要谨慎,切勿触犯法律。若想要此插件,可添加公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包,出错概率最小,且科学上网很重要。
2025-03-19
阶跃星辰、通义千问、Gemini三个视频理解模型哪个收费更便宜
以下是阶跃星辰、通义千问、Gemini 三个视频理解模型的收费情况: 阶跃星辰:输入价格为 0.005~0.015 元/千 tokens,输出价格为 0.02~0.07 元/千 tokens。 通义千问:Qwenvlplus 模型调用价格为 0.008 元/千 tokens,训练价格为 0.03 元/千 tokens。 Gemini 未提及收费信息。 综上,从已有的信息来看,通义千问的收费相对可能更便宜,但具体还需根据您的使用情况和需求来判断。
2025-04-10
用剪映做数字人短视频怎么收费的
用剪映制作数字人短视频的收费情况如下: 制作数字人视频本身免费。 数字人换脸方面,经实际测试,1 分 28 秒的视频,总转换时间约 200 秒,换脸成本约 0.8 元。 直播的使用可能需要收费,而短视频可以通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版。 另外,关于数字人相关的其他信息: 直接卖数字人工具软件,实时驱动的一年价格在 4 6 万往上(标准零售价),非实时驱动的一个月 600 元,效果较差且市场价格混乱。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 数字人直播适用于不需要强展示的商品(如品牌食品饮料)、虚拟商品,店播效果较好,不适用于促销场景。 数字人直播在技术上未来时间拉长可能没有壁垒,目前仍有技术门槛,不会一家独大,有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。
2025-04-01
stable diffusion是免费还是收费
Stable Diffusion 是开源免费的。其具有以下特点和使用规则: 优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,但需要较好的电脑配置,尤其是显卡。 所有代码均在 GitHub 上公开,大家可以拷贝使用。 免费用于非商业用途:个人和组织可以免费将该模型用于非商业用途,包括科学研究。 免费用于商业用途(年收入高达 100 万美元):初创公司、中小型企业和创作者可以免费将该模型用于商业目的,只要其年总收入低于 100 万美元。对于年收入超过 100 万美元的组织,需联系相关方咨询企业许可证。
2025-03-05
通义千问plus的收费模式
通义千问 Plus 的收费模式如下: 调用费用为 0.008 元/1,000tokens。更多收费标准详见:https://t.aliyun.com/U/SGW1CC
2025-02-25
ChatGPT收费模式和价格
目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用。GPT4 若要使用更多功能,需升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月。此外,GPT4 还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。
2025-02-25
文心一言的收费模式
文心一言将从 4 月 1 日起全面免费。申请开通文心一言的 API 需前往百度 。
2025-02-24