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最新【Fooocus】支持controlnet！生图效果惊艳，附带保姆级安装教程

Fooocus-Control：add controlnet to fooocus · lllyasviel/Fooocus · Discussion #786 (github.com) 目前可以使用的控制方式有

Fooocus 文生图

数字人之声音克隆：无样本，1分钟样本完美克隆声音，开源

Aggressive比Normal去除得更彻底，DeReverb额外去除混响，可去除单声道混响，但是对高频重的板式混响去不干净。

数字人声音克隆 GPT-SoVITS

这可能是史上最全的 Python 算法集（附论文及python源码链接）

动态窗口方式这是使用动态窗口方式（Dynamic Window Approach）进行二维导航的示例代码。

算法 python

AI绘画：stable difussion SD插件之无限抽卡神器 dynamic prompts（动态提示词）

案例二：善变的表情基础参数保持以上参数不变，变化表情： {soft smile|Sad|Excited|angry} 输出： -模型比较含蓄

AI图片

Midjourney 实现角色一致性的新方法

确保你已经点亮了 Remix 模式的按钮。

midjourney 文生图绘画

Dynamic Prompts插件，魔法提示词由魔法帮你补全（插件篇）

最后如果你的网路环境真的太差了，还是老办法，你从文章末尾提供的下载方式中，把插件直接下载，并安装到SD目录中的extensions中。

文生图提示词

Stable Diffusion

Stable Diffusion基础：ControlNet之细节替换

首先选择生图大模型，填写提示词。

StableDiffusion 文生图

ChatGPT提示工程5篇合集(一)：ChatGPT提示工程的两个关键原则 - 吴恩达和OpenAI合作（珍藏版）

编写Prompt的两个关键原则原则一：编写清晰、具体的说明原则二：给予模型思考的时间（什么，太简单了？

prompt 提示词

理解 o3 及其技术分析

，也就是图里Tuned所指的目前o3的 high-compute 模式定价还没有确定，所以图例的定价并不对，大概只是Arc基于token数量进行线性推断的。

o3 技术分析

两天star量破千：OpenAI的Whisper被蒸馏后，语音识别数倍加速

这个变体是 Whisper 模型的蒸馏版，特点是模型小、速度快，而且准确度还很高，非常适合在要求低延迟或资源有限的环境中运行。

语音 HeyGen

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

首先在dataset_raw文件夹下随意创建一个文件夹，名字是声音的名称，将我们处理后的音频（wav格式），上传到dataset_raw文件夹下声音名称对应的文件夹下：接下来就按照notebook

声音 sovits

ComfyUI-基础图生图&基础图片缩放

因为有图片作为目标了，之前建立的空latent就可以删掉，替换成一个VAE编码器，然后将VAE连接到模型的VAE中，如果有自己倾向的也可以单独连线一个VAE加载器。

ComfyUI 图生图

Stable Diffusion

Stable Diffusion 加速/优化/升级优化出图速度

整合包升级方式升级整合包有3种方式，花费时间递增。

Stable Diffusion 文生图

Stable Diffusion

AI绘画巅峰对决：Stable Diffusion 3与DALL·E 3原理深度比较

U-Net 在扩散模型中被用于预测噪声。

Stable Diffusion DALL·E

保姆级教程：图解Transformer

AI 生成的图像：两者都是多模态的应用，这也是各大巨头的跟进方向，可谓大势所趋。

人工智能

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