ai作画

#AI对话与AI绘画的底层原理：从概率预测到创意生成的完整解析本文深入剖析AI对话（如ChatGPT、Claude）和AI绘画（如Stable Diffusion、Midjourney）的核心原理，揭示它们的共同本质——基于概率的生成模型，同时解析两者在技术实现上的关键差异。读完本文，你将真正理解AI是如何"思考"和"创作"的。

学习吧~技术储备

ComfyUI基础学习笔记本文记录AI图形界面工具ComfyUI如何使用，供大家学习参考。写的很基础。ComfyUI是一个AI图形界面工具，是基于节点工作流的图形用户界面。

AI漫剧技术方案拆解：NanoBanana+Sora视频生成全流程过去，做一部动画漫剧，需要编剧、美术、分镜、剪辑，而现在——你只需要一个主题。AI 正在重构“内容生产”的底层逻辑：

[硬核架构] 2026 企业级 AI 网关落地指南：从“连接超时”到“秒级响应”的架构演进（附 Python/Java 源码）摘要：在 AI 应用从 Demo 走向生产环境的过程中，开发者面临的最大挑战往往不是模型本身，而是如何构建一个高可用、低延迟、可扩展的 API 网关。本文将深入剖析 OpenAI 直连架构的痛点，详细解读“向量引擎”作为中间件的核心优势，并提供基于 Python 和 Java Spring Boot 的完整接入方案，以及 RAG 系统和多模型混合调度的实战代码。

武器设计实战：一把大剑裂变 5 种属性？Structure Ref 的“换肤”魔法对于道具原画师来说，“同模换皮” 是最枯燥的“搬砖”活。为了保证轮廓（Silhouette）不穿模，你必须小心翼翼地在固有色图层上涂抹，画完火焰材质还得重新画冰块的折射，稍不留神透视就画平了。

我的golang之路果然有问题

开源绘画大模型简单了解根据 c 站的分类来看SD 系列：SD 1.5，SD 1.5 LCM等 SD 开头的，相对来说最久远不过插件丰富

我的golang之路果然有问题

mac 上进行 comfyUI 等绘画的好处以及分享可以这么理解： Windows (RTX 显卡) 是一辆法拉利，跑得飞快，但后备箱（显存）很小，装不了太大的货物。 Mac (M芯片 + 统一内存) 是一辆大巴车，跑得比较慢，但空间巨大（统一内存），能装下巨型货物。

GLM-Image：面向密集知识与高保真图像生成的自回归模型GLM-Image是一种采用混合自回归+扩散解码器架构的图像生成模型。在常规图像生成质量方面，GLM‑Image与主流潜在扩散方法相当，但在文本渲染和知识密集型生成场景中展现出显著优势。该模型在需要精确语义理解和复杂信息表达的任务上表现尤为突出，同时保持高保真度和细粒度细节生成的强大能力。除文生图功能外，GLM‑Image还支持丰富的图生图任务，包括图像编辑、风格迁移、身份保持生成以及多主体一致性生成等。

新一代 AI 模型与多模态 Agent 项目（2026/01/14近期）…从自动化智能助手到视觉概念合成、从图像/视频内容编辑到生成式 3D 动作与音频理解，本篇博客带你一站式扫视 2025–2026 年最前沿的开源 AI 项目。

7款Flux-LoRA风格模型全解析：一键解锁动漫、迪士尼、写实等AI绘画神技XLabs-AI团队在Hugging Face平台重磅推出的Flux-LoRA模型合集，堪称AI绘画爱好者的“风格百宝箱”。无需复杂调试，只需加载对应LoRA权重，就能让Flux模型精准切换7种专属风格，从日式动漫到迪士尼童话，从照片级写实到壮阔景观，覆盖绝大多数创作场景。以下是每款模型的核心亮点与实战指南，附官方提示词案例，帮你快速上手！

2026 AI深度伪造危机：实测 Midjourney v7 与 Flux 2 Max 识别，谁才是 AI 检测的天花板？步入 2026 年，随着 Midjourney v7 的电影感光影和 Flux 2 Max 的极致写实，AI 生成内容与真实摄影的边界已彻底模糊。传统的检测工具（如 CNNDetection 等）在面对现代 DiT (Diffusion Transformer) 架构时，识别率已大幅衰减。

稀疏 MoE 与原生多模态双驱：2025 大模型技术演进全景AI是现在的潮流,我也试着收集了一些资料,分享一下,也是了解了解ai前言的东西~自 ChatGPT 掀起全球 AI 浪潮以来，大模型（Large Models）已成为人工智能领域的核心支柱，其能力边界不断拓展，从自然语言处理到计算机视觉，从单一任务适配到跨场景通用，深刻重塑了技术研发范式与产业应用逻辑。大模型的规模化发展带来了能力的跃升，但也面临着计算成本激增、多模态数据融合不彻底等核心挑战。在此背景下，稀疏 MoE（Mixture of Experts）与原生多模态双驱动技术应运而生，成为突破大模型性能

程序员佳佳

【万字硬核】从零构建企业级AI中台：基于Vector Engine整合GPT-5.2、Sora2与Veo3的落地实践指南前言：开发者面临的“至暗时刻”与破局之道在当下的技术圈。最让开发者头秃的不是代码报错。而是明明有最先进的生产力工具。

哥只是传说中的小白

Nano Banana Pro高并发接入Grsai Api实战！0.09/张无限批量生成（附接入实战+开源工具）设计师们，你们用的画图工具是不是生成一张图要几分钟，想批量生成还有数量限制？工作效率实在低。企业开发们，你们调用的APi聚合平台是不是动不动就崩溃、超时还有并发限制？根本无法承接高并发需求，修复拖半天，价格还不便宜！

程序员佳佳

【万字硬核】从GPT-5.2到Sora2：深度解构多模态大模型的“物理直觉”与Python全栈落地指南（内含Banana2实测）摘要：当我们在谈论大模型时我们在谈论什么是参数量的暴力美学还是Transformer架构的无限延展 2025年的AI界已经不再满足于文本的生成 GPT-5.2-Pro开始具备了逻辑推理的“慢思考”能力 Sora2与Veo3正在试图模拟物理世界的运行规律而Banana2则在图像生成的语义理解上达到了新的巅峰对于开发者而言这不仅仅是工具的更新更是一场关于“认知重构”的技术革命本文将避开枯燥的新闻通稿从底层架构出发深度解析新一代模型的“物理直觉” 并手把手教你构建企业级的高并发AI应用

React+go实现AI 图像生成落地实践：文生图、图生图的工程项目这是一套“聊天驱动设计”的全栈项目：你在侧栏输入设计需求或选择模板，系统调用 AI 生成图片，画布即时展示结果，并支持下载、删除、自由布局与预览。下面用通俗语言解释其工作原理、配置方法与扩展方向。

类AI技巧 —— 文字描述+draw.io 自动生成图表写在前面：最近在使用draw.io工具画一些系统架构图，虽然draw.io提供了很多图表类型与选择，但手动画一个复杂的系统框图还是感觉比较麻烦。draw.io有没有类似Napkin AI工具那样可以根据文字描述自动生成图表的辅助工具呢？本人带着疑问做了一些探究，发现draw.io工具能够与Mermaid 代码结合起来，根据描述生成图表。本文跟大家一起来学习一下这种方式，供大家参考。

AI绘画Prompt工程实战：基于SD XL模型的精准生图与优化技巧随着Stable Diffusion XL（SD XL）等主流AI绘画模型的普及，越来越多开发者和设计从业者尝试通过文字生成视觉内容，但普遍面临“想得到却画不出”的困境——简单描述后，模型输出要么偏离预期，要么细节粗糙。其实，AI绘画的核心门槛并非模型调用本身，而是“如何用文字精准传递创意”（Prompt工程）和“如何优化生成结果”（出图后技术调整）。

万字长文警告！一次性搞定GAN（生成对抗网络）：从浅入深原理级精析 + PyTorch代码逐行讲解实现生成对抗网路（GAN, Generative Adversarial Network）的出现，不仅仅是机器学习领域的一项技术突破，更像是一场创造力革命。它从根本上改变了我们对机器创造能力的认知，为人工智能、计算机视觉、艺术创作乃至科学研究带来了颠覆性的影响。

【AI绘画】肖像木刻之前拜访老版画家时，老先生总是说肖像类的木刻体现功力。后来也经常听说，木刻表现人物肖像，非常费劲，即使很有经验的版画家对于人物肖像的刻画也非常吃力。