stable diffusion

第二十节.探索新技术：如何自学SD3模型(上)（找官方资料/精读/下载/安装/3款工作流/效果测试）早在 2024 年 6 月 12 日，StabilityAI 开源了最新的 SD3 模型的 2B 版本，而神奇的是，ComfyUI 早在 6 月 11 号就已经适配了 SD3！相比之下，SD WebUI 的更新速度却远远落后...

Stable Diffusion 3.5 FP8镜像负载均衡配置建议在当今 AIGC 爆发式增长的背景下，文生图模型已经从“能画出来”迈向了“画得准、画得快、画得起”的工业化阶段。企业不再满足于单次高质量生成，而是追求高并发、低延迟、低成本的稳定服务能力——这正是 Stable Diffusion 3.5 FP8 镜像横空出世的意义所在 💥。

新缸中之脑

Stable Diffusion的3个替代方案Stable Diffusion 虽然不再像2022-2023年那样热门，但仍然是最重要的开源权重图像模型之一。它允许用户使用自己的自定义数据集对模型进行微调，从而获得对相似度、艺术风格或特定角色细节的精确控制。但这需要一定的模型训练知识，设置和微调过程并不简单，训练时间也取决于训练数据的大小。

实现扩散模型 Stable Diffusion - MNIST 数据集实现变分自编码器 VAE - MNIST 数据集实现时间步调度器loss_train,loss_val

在 openJiuwen 里把在线小工具搬回本地在 openJiuwen 里把在线小工具搬回本地今天我们只解决一件事：把你平时散落在各种网页里的小工具（JSON 格式化、时间戳转换、编码/解码）做成 openJiuwen 的插件，然后让智能体在对话里自动调用。做完以后，你不用再开一堆网站、复制粘贴、看广告，也不用纠结“我该用哪个在线工具”。

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。