数据集：https://physionet.org/content/medical-diff-vqa/1.0.0/主页：https://holipori.github.io/KDD2023-MIMIC-Diff-VQA/论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.11986。
本文介绍了使用Stable Diffusion图像修复来自动生成目标检测数据集的方法。先利用图像分割生成mask,然后微调图像修复模型,最后结合mask输入提示文字,生成自定义场景的数据。但是该方法也有一定的局限性，如方法计算量大、对硬件需求高。
百度 Create 2025 AI 开发者大会[1]于 2025 年 4 月 25 日在武汉举行，重磅发布了多项 AI 相关内容：文心大模型 4.5 Turbo 和 X1 Turbo[2]：性能对标 DeepSeek V3 & R1，价格更便宜高说服力数字人[3]通用智能体「心响[4]」内容操作系统「沧舟 OS」全面拥抱 MCP 生态[5]
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，
有些情况下，收集各种场景下的数据很困难，本文给出了一种方法。
ComfyUI 是一个基于节点的 GUI，为 Stable Diffusion 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（也就是节点）组合在一起，我们可以构建一个图像生成的工作流。由于 ComfyUI 基于节点架构运作，其中界面元素被表示为相互连接的节点。每个节点都封装了特定的功能或行为，从而实现模块化和可扩展的界面开发。为了扩展 ComfyUI 的功能，开发者可以根
AIGC（AI Generated Content） 是指利用人工智能技术生成内容的一种全新模式。这种技术能够自主创作图像、文字、音乐、视频等多种形式的内容，与用户生成内容（UGC）和专业生成内容（PGC）相比，AIGC以其智能性和自动化特性，为内容创作领域开辟了新的可能性。从诞生到迅猛发展，AIGC的发展历程大致可以被划分为以下三个关键阶段：
今天我们要介绍的是时下最流行的AI绘图软件Stable Diffusion，虽然Diffusion.ai已经开放api，但是长时间的商业化调用我们需要购买很多的金币。所以我们需要找一个平替的AI绘图平台，现在主流市场中AI绘图软件主要就是OpenAI的DALLE、midjourney以及今天要学习的Stable Diffusion，而前两者是在商业使用中只能通过api调用也是需要花费很多金钱，那今
（全套教程文末领取哈）
本文给大家介绍一些使用[AI绘画](https://so.csdn.net/so/search?q=AI%E7%BB%98%E7%94%BB&spm=1001.2101.3001.7020)工具时控制相机镜头的一些小技巧，可以控制生成图片中主体的观察距离和角度。
随着生成式AI技术的快速发展，Flux模型正以其卓越的生成质量和多风格支持，成为开源图像生成领域的焦点。相比传统模型，Flux能一站式满足多种风格需求，节省了创作者的切换成本和时间。本文将深入解析Flux模型的强大功能，提供模型的下载与部署指导，并揭示关键参数的调节建议，助你更轻松快速地掌握这一最新的创作利器。本文介绍了在ComfyUI环境中对Flux模型的应用，其中模型适用于其他GUI平台。
今天给大家介绍stable diffusion webui的界面。
StableDiffusion最初安装较为繁琐，因此有众多UP主、博主对安装步骤进行封装制作为整合包（基于开源项目制作），一键解压即可完成部署进行使用，此处我们以B站UP主秋葉aaaki（UID12566101）制作的整合包为例进行教程。
Flux 官方亲自下场开源了重绘模型、风格参考模型以及 ControlNet 中的 Canny 和 Depth 模型。
Stable Diffusion WebUI 的绘画插件 Controlnet 最近更新了 V1.1 版本，发布了 14个优化模型，并新增了多个预处理器，让它的功能比之前更加好用了，最近几天又连续更新了3 个新 Reference 预处理器，可以直接根据图像生产风格类似的变体。使用 Reference only预处理器生成一张图片的多个变体因为 Controlnet在更新时涉及到多个网页里的不同的
AI 背景更换是一种利用生成式人工智能创建新图像背景的软件工具。与传统方法需要移除原有的背景并更换新的不同，AI背景生成器使用先进的算法生成与前景完美融合的全新背景。这项技术彻底改变了图像编辑的方式，为设计提供了更多的创造自由和灵活性。
技术趋势、就业市场变化、个人竞争力等方面，AI发展很快，现在不学可能会落后。另外，教育体系的变革，说明学习AI不仅是专业人士的事，而是所有人的必备技能。
随着 人工智能 技术的飞速发展，__已经在创意设计领域逐渐开始崭露头角。这些工具不仅帮助艺术家和设计师提升创作效率，还让更多的普通用户可以体验到艺术创作的乐趣。我们将总结一下现在市面上比较常见的 AI绘图 工具，为你的AI创作添足动力。Stable Diffusion是一款。由于其开放性和高效性这两个优势，StableDiffusion迅速成为AI绘图领域的热门选择，许多的AI绘图平台甚至都是使用
一个大坑，Nenly大佬也在下面说了这个问题，就是直接在扩展里面安装插件可能安装到一个分支版本，这个版本有bug，不要下。正确方法是，使用下面网址去扩展里下载，记得以前下过的扩展文件夹得清理掉。
今天开始讲解 SD的「图生图」功能。你一定看到过下面这样的例子，通过原图通过[AI绘画](https://so.csdn.net/so/search?q=AI%E7%BB%98%E7%94%BB&spm=1001.2101.3001.7020)加工成自己想要的图片。
在AIGC（人工智能生成内容）的文生图领域，Midjourney（MJ）与Stable Diffusion（SD）是两款备受关注的生成模型。这两者不仅在生成效果上表现出色，更在用户社区和应用方式上各有千秋。本文将从背景、实现原理、使用方式、出图效果、收费方式及社区活跃度等方面对这两款工具进行全面对比。
养生是小红书上一个极具潜力的赛道，吸引了大量用户关注。数据显示，去年小红书的大健康赛道相关笔记数同比增长超过100%。养生内容不仅涵盖饮食、运动等传统领域，还不断拓展到心理健康、睡眠管理等新兴方向。小红书用户对养生内容的需求日益增长，为创作者提供了广阔的市场空间。
AI绘画提示词如何写？对于入门的小伙伴来说这是一个大问题，提示词写的好，才能有高质量的作品，那今天给大家详细讲解一下，建议点赞收藏！
最近自己对AI非常痴迷，并且今后也会一直在这个领域深耕，所以就想着先入门，因此花时间研究了一番，还好，出了点小成果，接下来给大家汇报一下。整体来说，学会了上边的这几步，我们就可以随随便便去出自己想要的任何图片只有你想不到，没有它出不了的关键还是免费无限出，但是需要你的电脑能抗打，这里建议电脑要有独显，N卡是3060，8G独显以上的比较合适。如果电脑没有这个配置，不建议说你立刻去买新的，因为还有云服
简介近段时间来，你可能在不少地方都看到了非常多这样的好看的画。比如这样的赛博朋克风水墨画风格resolution油画水彩画并且在各种平台我们也是随处可见，以下分别为小红书、闲鱼、twitter这些图都很像是艺术家画的一样，但是他们却不是出自真正的的艺术家之手，而是 AI 艺术家。AI 就像 16 年打败李世石进军 围棋行业一样，开始进军艺术届了。我们来看看 AI 绘画 发展的比较关键的时间线。
我们前面介绍过「文生图」，但是「文生图」有一个最大的特点就是「随机性」。对图片的操作几乎没有可控性一说，它画出来的图片可能根本不符合我们的需求。
上面为大家展示了如何通过调整提示词，在 Midjourney 中逐步生成自己想要的效果。虽然文章中展示的思路只有七步，但我实际生成的尝试次数不下五六十次，因为 AI 绘画工具的出图效果有非常大的不确定性，一个极小的修改都可能导致画面产生极大的变化，需要不断调整重试。学会借力。AI 绘画不需要我们从零开始，对于想要生成的内容，可以先通过浏览器搜图、describe 功能反推关键词，或者参考 MJ 官
Stable Diffusion 是一款功能强大的 AI 图像生成工具，要充分发挥其潜力，写好咒语提示词，熟练掌握常用语法非常有必要。以下我们围绕 Stable Diffusion WebUI 的语法，详细说明语法的格式以及功能，大概包括强调关键词、分步绘制、停止绘制、打断提示词、链接提示词、交替绘制以及提示词转义等。
Stable Diffusion（稳定扩散）是一种生成模型，基于扩散过程来生成高质量的图像。它通过一个渐进过程，从一个简单的噪声开始，逐步转变成目标图像，生成高保真度的图像。这个模型的基础版本是基于扩散过程的，但也有一些改进版本，包括基于变分自动编码器（VAE）、局部正则化的自动编码器（LORA）和嵌入式扩散等。感兴趣可加入：566929147 企鹅群一起学习讨论。
本文介绍通过阿里云函数计算部署ComfyUI实现AIGC生图的方法。ComfyUI基于节点工作流稳定扩散算法，可自定义模型和插件。函数计算提供便捷部署、按需付费和弹性伸缩，助力用户高效生成高质量图像。
在AI绘画领域，如何让Stable Diffusion（SD）生成的角色保持一致性，一直是创作者们探索的核心问题。目前，最有效的解决方案之一是使用LoRA模型。然而，训练一个高质量的LoRA模型，首先需要准备一个包含15到20张图片的训练集。对于角色形象来说，面部五官的稳定性最为关键，其次是体型、服装和配饰等细节。因此，在构建训练集时，收集角色头部的多角度图片尤为重要。对于现实中的角色，我们可以通
## 10秒换装！Stable Diffusion 最简单绘图功能，小白也能轻松上手还在为复杂的AI绘图工具而头疼吗？想要快速实现换装效果，却苦于没有专业技巧？现在，Stable Diffusion 推出了一项革命性的功能，让你无需任何基础，也能在10秒内轻松完成换装！无论是想尝试不同风格，还是为角色设计新造型，这款简单易上手的工具都能满足你的需求。快来体验AI绘图的魅力，释放你的无限创意吧！
了解过的盆友应该知道，这是comfyUI的页面，这玩意操作起来可比SD Web UI难咱这期就教大家怎么直接上手1、打开吐司（扫描下方二维码即可）2、点击在线生图按钮后的向下箭头，找到并点击工作流模式于是你就进入comfyUI的操作页面了，可以看到，吐司官方已经将基本的文生图工作流程配置好了（见下图），咱先熟悉一下各个模块3、序号4模块为跑图大模型选择，咱只需要点击一下图中红框框选的地方，就会跳出
AI绘画功能越来越强大，不光可以用来画人物，为电商模特一键换衣，还可以在5分钟内生成一张室内效果图，看来室内设计师饭碗也岌岌可危了。
Stable Diffusion 的 ControlNet是一个控制预训练图像扩散模型的神经网络。它允许输入调节图像，然后使用该调节图像来操控图像生成。ControlNet最近非常火，它和 Stable Diffusion 的结合使 Stable Diffusion 能够接受指导图像生成过程的条件输入，从而增强了 StableDiffusion 的性能。使用 ControlNet 可以固定构图、定
## 前言人工智能生成内容（AIGC）正以前所未有的速度改变着我们的生活。你是否也对这项技术充满好奇，却苦于无从下手？本指南专为 AI 入门小白打造，用通俗易懂的语言带你快速了解 AIGC 的核心概念、应用场景和发展趋势。无需任何技术背景，只需一颗探索的心，你就能轻松开启 AIGC 的学习之旅，领略人工智能的魅力！
最近在尝试进行 FLUX.1 的 LoRA 训练，以前没有 SD1.5 和 SDXL 的训练经验，网上看到 FLUX.1 的 LoRA 炼起来效果比较好，就试了几种方案来看看效果。这个文章更多是介绍如何使用 ComfyUI 来进行 LoRA 的训练，一些训练的参数我也还在调试中，后面会陆续更新。在进行 LoRA 训练的时候，数据集也就是用于训练模型的图像，个人认为是模型训练中最重要的部分，需要花大
更让人惊讶的是，中国日报的记者还采访了这个博主。于是我仔细看了一圈，发现这些图片竟然全部都是由AI生成的，不需要你动手创作。在这期视频里，我将教大家如何利用AI在一分钟内生成30条这样的爆款图文。我将分享从文案创作到图片设计的全过程，帮助你轻松在小红书上吸引过万粉丝。如果你对使用AI进行自媒体创作感兴趣，请务必留意每一个细节。废话不多说，现在就开始我们今天的教学视频实操吧。
看到一些的图片，就是手部出现一系列的问题；有教程在使用复杂的方法来修复手，但在我看来，如果你遵循下面分享的方法，你生成的人物图像不会出现严重的手部问题，就算要修复也是较为省事的；下面我将要样式用提示词、Embeddings、高分辨率修复方式演示怎么生成高质量手部的人物图像，这些方法不仅适合生成真实人物图片，也适用二次元风格人物插图；这里以真实系大模型beautifulRealistic来演示这些技
Stable Diffusion WebUI 的绘画插件 Controlnet 最近更新了 V1.1 版本，发布了 14 个优化模型，并新增了多个预处理器，让它的功能比之前更加好用了，最近几天又连续更新了 3 个新 Reference 预处理器，可以直接根据图像生产风格类似的变体。使用 Reference only 预处理器生成一张图片的多个变体。
“今年，你升职加薪了吗？”说实话，年初定下的“准时下班”目标都没实现，更别提什么升职加薪了……身边不少朋友也跟我吐槽：- 工作3年了，每天加班加点，领导却看不到我的努力；- 工作起来特别吃力，每天被任务推着走，心累到不行；- 现在就业环境这么卷，感觉自己毫无竞争力，压力山大……
大家都知道AI很热门，但是除了一些大公司在做AI布局外，普通人不知道如何做AI方面的事情。更不要说通过AI进行赚钱。
Stable Diffusion是一个可以本地部署的开源项目，其模型代码和训练数据可供所有人访问，完全免费。相对而言操作难度大，自由度高，功能更丰富，潜力巨大！
想象一下，如果你能够利用AI技术，将你的创意和专业知识转化为可观的收入，那将是一种怎样的体验？这不是科幻小说中的情节，而是正在我们身边发生的现实。AI技术的飞速发展，已经让许多看似遥不可及的梦想变得触手可及。
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