stable diffusion

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。

长不大的蜡笔小新

基于Stable Diffusion的多模态图像生成与识别系统随着AI技术的快速发展，图像生成技术已经取得了突破性进展。Stable Diffusion作为当前最先进的扩散模型之一，能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像。为了让更多用户能够便捷地使用这一技术，我开发了一款基于Stable Diffusion的多模态图像生成与识别工具，支持文字生图、图生图、局部重绘等多种功能，并提供了直观友好的Web界面。

米汤爱学习

stable-diffusion-webui【笔记】缺少的数据可以留言我会及时补齐缺少的数据可以留言我会及时补齐缺少的数据可以留言我会及时补齐链接: Nova Anime XL - IL v15.0 | Illustrious Checkpoint | Civitai 模型类型：Checkpoint (大模型/底模) 它是一个主模型，不是 Lora，不需要挂载在别的模型上，而是直接选它来画图。核心架构：SDXL (Stable Diffusion XL) 注意：这不是老旧的 SD 1.5 模型。使用要求：SDXL 模型通常很大（6GB左右），画图时

Transformer vs Stable Diffusion vs LLM模型对比1 Transformer是一个基础架构，是许多现代AI模型的发送机2 LLM和Stable Diffusion是两种不同的顶级车型，分别用于处理语言和图像

PyTorch实战——基于文本引导的图像生成技术与Stable Diffusion实践在本节中，我们将为扩散模型添加文本控制能力。学习如何通过文字描述来引导图像生成过程，实现从"纯噪声+文本"生成图像，而不仅是从纯噪声生成。

工业级扩散模型优化实战：从Stable Diffusion到LCM的毫秒级生成摘要：本文揭秘扩散模型在电商、广告等工业场景落地的核心优化技术。通过LCM（Latent Consistency Model）蒸馏+INT8量化+动态分辨率调度，在RTX 4090上实现512×512图像12ms生成，显存占用降低65%，商用素材合格率从58%提升至89%。提供完整的蒸馏、量化、服务化部署代码，已在某电商广告平台日均生成500万张创意图，替代摄影外包团队，单图成本从¥15降至¥0.03。

PyTorch实战（21）——扩散模型（Diffusion Model）我们已经学习了如何使用生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 生成图像。本节将探讨一种更前沿的图像生成范式——扩散模型 (Diffusion Model)。我们将首先解析扩散模型的工作原理，然后使用 PyTorch 从零开始训练扩散模型以生成逼真图像。通过本节学习，将掌握使用 PyTorch 从零开始训练扩散模型的完整流程。

使用Qt调用stable-diffusion.cpp做一个客户端1 https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp，下载源码编码，或直接下载编译好的release。建议使用gpu版本，比cpu快很多。

共绩算力 RTX 5090 极速部署 Stable Diffusion WebUI：新手也能秒开 AI 绘图工作站还在为本地硬件不足跑不动 AI 绘图模型发愁？想快速拥有高性价比的 Stable Diffusion 绘图环境？今天给大家带来共绩算力 RTX 5090 部署 Stable Diffusion WebUI（增强版）的详细教程，全程零兼容冲突，从云主机配置到生成第一张 AI 画作仅需 30 分钟，步骤清晰可复现，无论是设计爱好者还是 AI 新手都能轻松上手！

伟大的大威

在 NVIDIA DGX Spark部署 Stable Diffusion 3.5 并使用ComfyUI随着 NVIDIA Blackwell 架构的问世，DGX Spark (Personal AI Supercomputer) 将桌面级 AI 算力推向了新的巅峰。这台怪兽级设备搭载了 GB200/GB10 级别的 GPU 和 NVIDIA Grace CPU (ARM64)，并运行在最新的 CUDA 13 环境下。

APISR IN COMFYUI：提升ComfyUI图像超分辨率的强力插件APISR Image InputAPISR Model SelectorAPISR Parameter Adjuster

ComfyUI - ELLA：解锁ComfyUI图像生成新境界的神奇插件ELLA Image GeneratorStyle Preset SelectorColor Palette Adjuster

Contig 学习笔记（13.5）：整理现有文件碎片的策略与批量实战这一篇可以理解为： “如何用 Contig 给一堆关键文件做‘定点碎片手术’，且不把自己手术台搞炸。”

Contig 学习笔记（13.4）：单文件碎片整理工具的原理与基本用法目标读者：需要精细控制“某几个关键文件”碎片情况的运维 / DBA / 开发同学。一句话定位：Contig = NTFS 下的“单文件/单目录碎片整理手术刀”。

木卫二号Coding

第六十九篇-NVIDIA V100-32G+Stable-Diffusion-WebUI基于自己目录调整http://宿主机IP:7860

一只大侠的侠

Stable Diffusion 3.5 FP8文生图技术深度解析与应用探索近年来，AI文生图技术已从实验室走向规模化应用，覆盖设计创作、内容生产、游戏开发等多个领域。Stable Diffusion系列作为开源文生图模型的标杆，每一次迭代都推动着技术落地的边界。其中，Stable Diffusion 3.5（SD 3.5）推出的FP8量化推理技术，更是解决了此前大模型推理“算力要求高、部署成本贵”的核心痛点，让高性能文生图能力得以在中端硬件甚至边缘设备上实现。

Stable Diffusion WebUI云部署本地部署虽然方便，但对硬件要求高，尤其是显存。云服务器（特别是带有GPU的实例）可以让我们用较低成本体验强大的AI绘画能力，并且可以随时随地通过浏览器访问，非常方便。

【笔记】ComfyUI 启动时端口被占用（PermissionError [winerror 10013]）解决方案适用于 Windows 系统（尤其是 ComfyUI Portable 版和源代码部署版），常见端口：8188、8189 等。

码农进厂打螺丝

Stable Diffusion 3.5 FP8：量化优化与部署实践目录引言一、Stable Diffusion 3.5 FP8 核心技术原理解析1.1 Stable Diffusion 3.5 基础架构回顾

【Stable Diffusion 3.5 FP8】8、生产级保障：Stable Diffusion 3.5 FP8 伦理安全与问题排查生产环境中，AI 生成内容的伦理安全风险（如违规内容生成、版权纠纷）、系统稳定性问题（如推理超时、显存溢出）、性能瓶颈（如高并发下响应延迟）都可能直接影响业务连续性。