stable diffusion

CANN ops-nn 算子解读：Stable Diffusion 图像生成中的 Conv2D 卷积实现本文基于 CANN ops-nn 仓库中的 Conv2D 算子实现，解析其在 AIGC 图像生成场景（如 Stable Diffusion）中的核心作用与优化策略。

第十五节.别人的工作流，如何使用和调试（上）？（2类必现报错/缺失节点/缺失模型/思路/实操/通用调试步骤）前面的课程，我们已经把工作流的底层逻辑、搭建方法和基础操作都讲透了。今天，咱们要跳出 “新手村”，直接进入实战模式。我们就拿一套能从文字生成静帧，再变成完整视频的 AI 短片全流程工作流为例，一步步教你把网上下载的陌生工作流，调试到能完美运行的状态。

心疼你的一切

基于CANN仓库算力手把手实现Stable Diffusion图像生成（附完整代码+流程图）随着AIGC技术的爆发式发展，大模型训练与推理对算力的需求日益激增，而异构计算架构成为破解算力瓶颈的核心关键。华为CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾AI基础软硬件平台的核心软件栈，其开源仓库涵盖了算子库、加速引擎、框架适配等全套能力，是AIGC开发者解锁昇腾算力、降低部署门槛的“宝藏工具包”。

DALL-E 3：如何通过重构“文本描述“革新图像生成对于每一个尝试过AI绘画的人，这样的场景或许都不陌生：你满心期待地输入“一只戴着红色围巾的黑猫，坐在飘雪的窗台上，背景有暖光台灯”，得到的却可能是一只没有围巾的猫，或是一个没有台灯的窗台，甚至是一只飘在空中的猫。这种模型“听不懂人话”或“视而不见”的现象，其专业名称是 “提示跟随能力（Prompt Following）”不足。

深入解析 Stable Diffusion XL（SDXL）：改进潜在扩散模型，高分辨率合成突破前文我们详细拆解了潜在扩散模型（LDMs）的核心架构，包括感知图像压缩、潜在扩散生成和通用条件机制，这三大模块构成了 Stable Diffusion 系列模型的技术基础。

深入解析Stable Diffusion基石——潜在扩散模型（LDMs）在潜在扩散模型（Latent Diffusion Models, LDMs）出现之前，高分辨率图像生成领域长期存在一个“不可能三角”：生成质量、计算效率、可控性难以兼得。

SD - Latent - Interposer：解锁Stable Diffusion潜在空间的创意工具Latent Interposer InputStyle BlenderLatent EditorLatent to Image

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