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Stable Diffusion +双Contronet：从 ControlNet 边缘图到双条件融合：实现服装图像生成的技术演进——项目学习记录学习记录contronet优化：最近，我基于 diffusers 库的 ControlNet，探索了如何通过 Canny 边缘图控制服装图像生成，并逐步升级到融合颜色图的双条件模型。有不断的问题、解决和进步，从最初的边缘图生成到最终实现 27 张图像的批量生成（包括边缘图、颜色图和生成图），每一步都让我对 ControlNet 的能力有了更深的理解。以下是我的技术演进全记录，梳理了从问题提出到解决的完整过程。部署、优化顺序：深度学习项目记录·Stable Diffusion从零搭建、复现笔记-CSDN

Stable Diffusion ComfyUI 基础教程（一） ComfyUI安装与常用插件首先我们从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包（不用我们再去部署了，对编程小白来说简直太幸福了）

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关于AIGC stable diffusion 在图像超分上的算法整理参考文档： c论文阅读基于Stable Diffusion的图像超分 - 知乎十分钟读懂Stable Diffusion运行原理 - 知乎

Stable Diffusion：使用ControlNet为黑白照片上色https://www.dong-blog.fun/post/2019用途：专为黑白照片上色设计的轻量化模型核心特点： • 老照片修复/历史影像彩色化的理想选择 • 基于ControlNet架构，采用LoRA（低秩适应）技术实现模型瘦身： • 原版ControlNet：4.7GB → Control-LoRA：仅738MB/377MB • 训练时覆盖多样化图像概念和比例，具备优秀泛化能力

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Stable Diffusion win10 Cpu安装日志python scripts/txt2img.py --prompt "a professional photograph of an astronaut riding a horse"

私有部署stable-diffusion-webui在Linux（显卡V100）上GPU部署stable-diffusion-webui v1.10.1。

Stable Diffusion XL、SD3 与 Flux 模型常用优化器总结在训练大规模扩散模型（如 Stable Diffusion XL、Stable Diffusion 3、Flux.1）时，优化器的选择直接影响模型的收敛速度、稳定性和最终性能。本文将从官方训练实践和社区经验出发，总结这三类模型常用的优化器及其使用策略。

Dify + Stable Diffusion实现文生图工作流【两种方式】最近在学习Dify工作流的一些玩法，下面将介绍一下Dify + Stable Diffusion实现文生图工作流的两种方式以及基础的应用方法。

Python本地部署Stable Diffusion实现在纯CPU环境下的实现最近在研究使用 Stable Diffusion 通过提示词生成图片的实现，因为电脑配置问题，反复尝试不同模型版本，效率上都不理想（主要是电脑太烂，只能纯CPU模式运行，大一点的模型，生成一张图片都要两三分钟，头大），最后找到一个相对满意的大佬基于SD1.5训练的，再被另一大佬导出为OpenVINO格式后，时间可控制在二十多秒生成一图。

【CSDN首发】Stable Diffusion从零到精通学习路线分享一、了解Stable DiffusionStableDiffusion是一种开源的 AI绘画软件，能够根据文本描述生成详细的图像。它主要用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。相比其他商业AI绘画软件，Stable Diffusion的优势在于开源免费，能够快速迭代和开发，且具有丰富的插件和模型。

Stable Diffusion｜Ai赋能电商 Inpaint Anything在电商领域中，产品展示对消费者购买决策的影响至关重要。以电商服装行业为例，商家在推出新品时，需要经历摄影拍摄、模特选择、场景布置、道具搭配、后期修图等一系列繁琐环节，以制作出吸引人的产品图片。然而，这些步骤不仅耗费大量时间和人力，而且要求商家拥有专业的技能和资源。那么，如何在降低成本的同时，快速有效地完成这些工作呢？

jetson orin nano super AI模型部署之路（三）stable diffusion部署先看一下部署后的界面和生成的图片。在jetson orin nano super上部署stable diffusion比较简单，有现成的docker image和代码可用。

如何使用stable diffusion 3获得最佳效果参考：How to get the best results from Stable Diffusion 3 Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis

AI绘画 | Stable Diffusion 图片背景完美替换今天分享 Stable Diffusion 图片背景完美替换功能，通过 Stable Diffusion 图生图重绘蒙版进行背景图的二次重绘。

Stable Diffusion LoRA模型训练：图片收集与处理完全攻略在Stable Diffusion生态中，LoRA(Low-Rank Adaptation)模型因其轻量高效的特点，已成为个性化AI绘画的首选方案。一个优质的LoRA模型离不开精心准备的训练图片集。本文将全面解析如何为动漫人物、游戏角色等不同类型主题收集和处理训练图片，涵盖从素材筛选到预处理的全流程技术要点，帮助您打造高质量的个性化LoRA模型。

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DeepSeek-R1国产大模型实战：从私有化部署到内网穿透远程使用全攻略最近，国产AI界的黑马——Deepseek，简直火得一塌糊涂。不过，你是不是已经对手机APP和网页版的体验感到腻了？别担心，今天就带你玩点新鲜的！咱们来解锁一个超级炫酷的操作：在你的Windows电脑上本地部署Deepseek。这不仅让你享受极速流畅的互动快感，还能让你瞬间变身AI圈的技术大神！整个过程简单到令人发指，跟着我一步步来吧。

stable diffusion webui 更改为python3.11版本运行Windows11本次记录是用python3.11部署和运行stable diffusion webui后怎么消除python版本不匹配的输出的方法，理论上python3.11在一些包的兼容性和可用性会更好一些。

本地文生图使用插件（Stable Diffusion）

ai画图comfyUI节点式工作流，私有化本地部署。stable diffusion 一键安装三秒出图。上一期提到的节点画布，comfyUI上官网，有本地安装教程，也有一键运行包，解压即用。具体教程可以上官网自行查看，学术网即可达。最新50系显卡可用cuda最新版12.8提高性能。cuda、cudnn、conda、torch，pip按需求文档requirements安装所需所有依赖等环境安装劳请移步往期，以后不再赘述。没错，本地部署deepseek也是这套环境，只是版本和所需包类型有所不同。下载解压一键包，comfyui是本体，python对比自建的conda环境，官方已经整合好了所有需要安装的包，to