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Facerestore CF (Code Former)：ComfyUI人脸修复的卓越解决方案Facerestore CF InputFacerestore CF ProcessorFacerestore CF Output

重启编程之路

Stable Diffusion 参数记录best quality, masterpiece, (photorealistic:1.3), 8k, highres, (shirley_yang:1.2), 1girl, solo, (full body shot:1.4), (whole body visible:1.3),

图像生成 Stable Diffusion模型架构介绍及使用代码附数据集批量获取Diffusion，也就是扩散的意思。Diffusion模型是一种受到非平衡热力学启发，定义马尔科夫链的扩散步骤，向数据添加噪声，学习逆扩散过程，从噪声中构建样本。最初设计用于去噪，训练时间越长，降噪越逼真。

世界尽头与你

Stable Diffusion web UI 未授权访问漏洞Stable Diffusion是一款功能异常强大的AI图片生成器。它不仅支持生成图片，使用各种各样的模型来达到你想要的效果，还能训练你自己的专属模型，WebUI使得Stable Diffusion有了一个更直观的用户界面，更适合新手用户，该项目github高达143K的star数

【避坑指南】提示词“闹鬼”？Stable Diffusion 自动注入神秘词汇 xiao yi xian 排查全记录模型关键词插件https://github.com/mix1009/model-keyword在进行 AI 绘图时，你是否遇到过这种“诡异”的情况：明明提示词框已经完全清空，或者只输入了一个简单的 a cat，但在点击生成后，后台日志和图片参数里却莫名其妙多出了一个词——“xiao yi xian”？

【故障解析】Stable Diffusion WebUI 更换主题后启动报 JSONDecodeError？可能是“主题加载”惹的祸【SD WebUI踩坑】启动报错 Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 的终极解决方案

Stable Diffusion Web UI 绘世版 v4.6.1 整合包：一键极速部署，深度解决 AI 绘画环境配置与 CUDA 依赖难题对于从事 AI 创作或 AIGC 研究的开发者来说，Stable Diffusion (SD) 是目前本地化部署的首选框架。然而，原生环境搭建往往涉及复杂的 Python 虚拟环境管理、CUDA 版本的严格匹配以及大量的 Git 依赖拉取，任何一个环节出错都可能导致部署失败。

金仓数据库的新格局：以多模融合开创文档数据库随着数字化转型进入深水区，企业对数据处理的需求早已不满足于简单的存储与调用。文档数据库凭借对非结构化数据的天生适配性，成为现代应用开发的重要支撑。不过，当企业面临技术自主可控、供应链安全以及多模数据融合处理的新要求时，传统开源文档数据库在性能、可靠性和企业级服务能力上的短板逐渐凸显。电科金仓推出的MongoDB兼容版，基于成熟的企业级内核，整合文档模型能力，为企业提供国产化升级选择。

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

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comfyUI中的动作提取分享DWPose Estimator 主要是识别真人的动作！如果是一些二次元或者直接的骨架图不行的宽大衣服会导致提取骨架失败，如果用depth anything 搞二串联 apply controlnet会基于人物的裙子轮廓创建了，如图

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。