【AI绘画精准控制技巧】本教程主要讲解如何解决AI绘画中面部扭曲问题，并精准控制人物姿势。面部修复建议：1）使用F.1类模型；2）设置较大分辨率；3）开启高分辨率修复；4）使用ADetailer插件（含多种面部/手部/服饰检测模型）。姿势控制主要通过ControlNet实现，支持硬边缘、深度图、姿态等多种控制类型。实操时需注意：选择合适预处理模型，调整控制权重（0.7-1），保持参考图与生成图比例

新手使用在线WebUI生图平台（如LibLib）时，应将其作为学习提示词撰写的入门工具。平台会自动匹配模型和参数，提供风格筛选和一键生成功能，但真正理解生图原理需要转向本地/云部署。选择模型时需注意底模类型、参数设置和版权要求。虽然在线平台操作便捷，但免费服务可能隐藏着长期的学习成本。建议掌握基础后深入接触更专业的部署方式，以获取更全面的参数控制能力。

最近在X上看到大致内容为作者作为一个不是很懂代码的人，用了利用CLI开发了一些非常具有实用性的工具，本着自己也去试试，尝尝咸蛋的思想上手Claude Code，接入模型初步考虑为Kimi，但被Gemini 3 Pro告知不支持于是转为用开源的Aider本地部署环境搭建，由于本地有anconda，可以部署虚拟环境，省去重新下载python环境的麻烦声明，作者并非相关开发从业人员，仅为vibe-cod

LoRA是一种基于基础模型的微调技术，通过少量数据和低算力需求即可生成特定风格的效果。与Checkpoint相比，LoRA训练时间短、数据量小但依赖基础模型。使用时需设置触发词并调整权重（0.2-0.5之间），权重过高会导致画面扭曲。多个LoRA可混合使用（建议不超过5个）以创造新风格，但需逐个叠加调试。提示词需包含质量描述、主体特征、环境元素等，并参考作者提供的参数设置。手部修复等细节可通过TI

本文分享了几款AI绘画工具及提示词资源的使用体验，主要分为三类：1.在线AI工具（NovelAI、Cerehub等），以动漫风格生成为主，部分提供免费试用；2.提示词资源（PromLib、HuggingFace等），推荐建立个人提示词库，其中PromLib的提示词可视化功能最实用；3.模型平台（CivitAI），提供丰富的优质模型资源。作者强调工具选择因人而异，建议结合自身需求尝试，并逐步构建个人

这篇教程介绍了达芬奇剪辑软件Davinci Resolve 20的入门操作。主要内容包括：项目创建与管理、偏好设置、底部菜单栏功能说明（媒体面板、快编/剪辑面板、Fusion面板、调色面板等基本操作）。视频重点讲解了如何导入素材、使用快捷键进行剪辑（i/o键标记片段）、检查器面板调整等基础功能，并推荐了知鱼素材网作为素材来源。教程适合想要快速上手达芬奇剪辑的新手用户，通过简单演示帮助掌握软件基本工

本文介绍了AI翻唱RVC模型的在线训练与本地推理流程。首先通过云平台AutoDL创建实例，选择适合的显卡配置，使用JupyterLab执行训练命令。训练完成后，下载模型文件（.pth和.index）到本地指定路径即可进行推理。该方法实现了在线训练与本地推理的结合，适合不同硬件条件的用户使用。操作步骤详细说明了从云平台部署到本地模型应用的完整过程。