stable diffusion

Coovally AI模型快速验证

未来已来：从 CVPR & ICCV 观察 2025→2026 年计算机视觉的七大走向国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2025）和国际计算机视觉大会（ICCV 2025）作为计算机视觉领域的两大顶级会议，今年呈现了领域内的最新突破与前沿趋势。

大模型如何变身金融风控专家摘要：当ChatGPT的对话能力惊艳世界时，我们不禁要问：这股AI风暴如何吹入像金融风控这样严谨、高风险的垂直领域？本文将以一次真实的大模型微调实践为例，深度剖析我们如何将通用的LLM（大语言模型），改造为一名精通金融黑产话术、能洞察欺诈意图的“金融风控专家”。内容涵盖业务场景解析、数据准备、模型选型与微调（LoRA技术详解）、Prompt工程优化，以及对未来AI Agent在风控中应用的展望，希望能为同行带来启发。

新手入坑 Stable Diffusion：模型、LoRA、硬件一篇讲透Stable Diffusion（简称 SD）是一种基于扩散模型（Diffusion Model）的 AI 图像生成技术。简单说，它能让电脑从一张“纯噪声”图片中，逐步“还原”出一幅有意义的画面。

ComfyUI本地部署Stable Diffusion：核心组件（Python、PyTorch、CUDA）版本与显卡配置全指南在本地部署 ComfyUI 时，确保 Python、PyTorch、CUDA 等组件的版本能完美匹配，这对避免安装报错和保证稳定运行至关重要。以下内容是整合了一份核心组件的版本适配对照表，并配上不同显卡的配置建议，希望能帮助你顺利部署。

智能体综述：探索基于大型语言模型的智能体：定义、方法与前景论文地址：EXPLORING LARGE LANGUAGE MODEL BASED INTELLIGENT AGENTS: DEFINITIONS, METHODS, AND PROSPECTS

Stable Diffusion在进行AI 创作时对算力的要求Stable Diffusion 在不同创作场景下的算力要求差异较大，核心取决于生成内容的复杂度（分辨率、细节精度）、使用的模型组合（基础模型 + 插件）以及创作规模（单张 / 批量 / 视频帧）。以下是分场景的算力需求分析：

Stable Diffusion进行AIGC创作时的算力优化方案Stable Diffusion 的算力优化核心是在画质与速度间找平衡，通过软件参数调整、硬件适配、模型优化三大方向，可显著降低显存占用、提升生成效率，无需盲目升级硬件。

stable-diffusion试验2-像素人物帧动画2（含 AnimeEffects 简易教程等）具体转绘的方法在《stable-diffusion试验2-像素人物帧动画1》3.2节的第三个样例有介绍。本节在此基础上进行进一步操作，目的是得到“真·像素图”。

SD：在一个 Ubuntu 系统安装 stable diffusion ComfyUI我将其安装在本地的 ~/programs 下面（这个路径自选）注： base_path 必须是绝对路径，~ 不会展开。缩进只能空格，YAML 对 Tab 零容忍。如果想再加自己独立目录，继续往下加同级字段即可，ComfyUI 会合并读取。

stable-diffusion试验2-像素人物帧动画1仅做个人尝试，目前效果不达预期。详见同专栏文章《stable-diffusion试验1-静态人物》，里面介绍了：

Stable Diffusion 安装教程(详细)_stable diffusion安装手动安装一、安装python 安装3.10.6版本，这个是Stable Diffusion WebUI作者推荐安装版本，打开http://python.org/downloads/页面找到3.10.6版本下载，安装后 add python 3.10 to PATH。二、安装git Git官网，找到64-bit Git windows Setup进行下载。安装一直下一步就可以。三、安装Stable Diffusion WebUI 接着安装Stable Diffusion WebUI，在硬盘空间充足，并

ControlNet——AI图像生成的“精准操控工具”ControlNet是由斯坦福大学研究者张吕敏等人于2023年提出的一种AI图像生成控制技术，核心作用是让用户在保持生成图像 “创造力” 的同时，精准控制图像的结构、姿态、轮廓、深度等关键空间信息，解决了传统扩散模型（如 Stable Diffusion）生成结果 “不可控” 的核心痛点。

LLM学习笔记5——本地部署ComfyUI和Wan2.1-T2V-1.3B文生视频模型参考博客ComfyUI 是一个基于节点的 GUI，为 Stable Diffusion 等工作提供了一种更加直观、灵活的方式来操作和管理生成的过程。通过将不同的模块节点组合在一起，可以构建一个图像生成的工作流。就像有一块数字画布，可以通过连接不同的节点来构建自己独特的图像生成工作流，每个节点代表一个特定的功能或操作。

stable-diffusion试验1-静态人物通用 ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),EasyNegative,(worst quality:2),

【笔记】 Podman Desktop 中部署 Stable Diffusion WebUI （GPU 支持）Podman 桌面 - 容器和 Kubernetes |Podman 桌面podman-desktop/podman-desktop：Podman Desktop 是开发人员使用容器和 Kubernetes 的最佳免费开源工具。获得直观且用户友好的界面，轻松构建、管理和部署容器和 Kubernetes，所有这些都可以通过您的桌面完成。

PuLID_ComfyUI：ComfyUI中的图像生成强化插件PuLID_ComfyUI为ComfyUI用户提供了强大的图像生成和风格融合能力，通过与ComfyUI的深度集成，使得图像生成过程更加灵活和可定制。其独特的基于多步闪电模型的处理方式，在图像细节增强、色彩均匀度提升等方面表现出色，能够满足用户在艺术创作、设计等多个领域对图像质量和风格控制的高要求。丰富的参数配置和不同的节点功能，让用户可以根据具体需求进行精细调整，但同时也需要用户对图像生成原理和相关参数有一定的了解，以便充分发挥其优势。总的来说，PuLID_ComfyUI是一款为专业用户和对图像生成有较高

SD：在一个 Ubuntu 系统安装 stable diffusion Web UI教程来源以下方法主要通过提问 AI 得到答案，遇到安装问题也是和 AI 描述并尝试解决方法。有些问题 AI 也没能解决，直接在搜索引擎中搜索，找相关的帖子或博客。请读者朋友们因地制宜。

不当菜鸡的程序媛

Stable Diffusion里面Cross-Attention设计：为啥Q来自图像/噪声，K和V来自文本简单来说，这样设计是为了让图像生成过程去“查询”和“对齐”文本指令。它的核心思想是：“基于给定的文本，我（图像）应该变成什么样子？”

FP16混合精度训练：Stable Diffusion生成速度提升300%的硬件配置方案🚀 在 AIGC（AI Generated Content）火热的今天，Stable Diffusion 已成为图片生成领域的明星模型。然而，很多开发者在本地部署或训练时常常遇到：显存不足、推理速度慢、训练卡顿等问题。解决方案之一就是 —— FP16混合精度训练（Mixed Precision Training）。本文将结合实际实验，分享如何通过硬件配置优化 + FP16技术，让 Stable Diffusion 的生成速度提升 300% 以上。

文生图模型Stable Diffusion使用详解Stable Diffusion是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像，能够在几秒钟内创作出令人惊叹的作品。