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Stable Diffusion

stable diffusion如何确保每张图的面部一致？

使用过 Stable Diffusion 的同学对提示词的重要程度应该深有体会，无论是文生图还是图生图，我们想要在图片上展现某些元素，都需要编写对应的提示词，有时候为了避免生成一些不想要的东西，我们还需要编写反向提示词

图生图文生图 sd

ComfyUI安装及生成第一张图

暂时无法在飞书文档外展示此内容您的电脑应该会努力工作一段时间。

ComfyUI 文生图

StableDiffusion升级版SDXL：一键运行包ComfyUI和18G模型分享！

这是提示词输入框，输入你想要的图的描述词，注意要写英文。

comfyui sdxl 文生图

腾讯开源混元AI绘画大模型

考虑到这是一款开源产品，发布以后可以被其他创作者们魔改，尤其是在大模型的基础上进行深度训练，必然会远超其他AI绘画大模型（如果这个打分属实的话）。

腾讯混元文生图

Stable Diffusion

12/180 stable diffusion 局部重绘换衣｜换背景｜换模特

绘制非蒙版内容：除了画笔涂抹的区域外进行重绘 3.绘制区域全图：在原图大小的基础上绘制蒙版区域优点与原图融合的更好缺点不够细节 4.绘制区域仅蒙版：处理的时候

文生图 stable diffusion

Stable Diffusion

Stable Diffusion 又是一个史诗级增强、出图效率暴增 5 倍

如果之前有了解过 Stable Diffusion 的出图过程，我们应该知道 Stable Diffusion 的出图过程其实是从一张纯噪声图中去噪点，最后变成一张清晰的图片，这大概需要

StableDiffusion 文生图

说真的，SDXL究竟藏着多少秘密，也许没人知道

众所周知，今天我们看到的生成式对话人工智能，包括GPT，Bard以及一众追随者，他们都是用大量文字“喂养”出来的庞然大物。

文生图

爆火的“女孩的一生”，plus版教程它来了

设置好animatediff，找准那些让动画炫起来的关键词，调整好采氧气参数，输出的时候你就会发现——哇塞，这就是我想要的效果！

动画视频 AnimateDiff

开源的大模型数据集

然而，从Hugging Face上的模型数据集数量来看，5W多的数据集中，英语的占比超过90%，优质中文数据少之又少。

开源模型数据集

造梦师手记：C站最受欢迎的大模型推出了SFW版

很长一段时间，C站最受欢迎的大模型是DreamShaper，在SDXL推出后，作者Lykon第一时间推出了一个0.9版和1.0版。

DreamShaper 大模型文生图

Stable Diffusion

造梦师手记：Stable Diffusion一键换脸插件

看到这个插件的时候，我就去下载，没想到，从下载到调试bug到最终顺利用上，足足花了三天时间。

AI换脸

StableDiffusion

StableDiffusion模型推荐系列（全能型）

虽然看起来很复杂，但其实每一个模型和lora都是为了提供给我们更个性化、更定制化的创作体验。

stablediffusion sd 文生图

Selenium+ddddocr | 再也不担心图片验证码

; img_bytes = f.read() res = ocr.classification(img_bytes) print(res) 使用时需要调用

Selenium ddddocr库

Stable Diffusion

Stable Diffusion AnimateDiff | 最火文本生成视频插件

与传统的SD模型训练方式不同，AnimateDiff通过大量短视频的训练来提高图像之间的连续性，使得生成的每一张图像都能经过AnimateDiff微调，最终拼接成高质量短视频。

动画视频 AnimateDiff

【工具书】文生图常用的正向反向提示词以及常用词中英文对照表

极其详细的刻画 Professional 加入该词可以大大改善图像的色彩对比和细节

文生图 prompt 提示词

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