• 若使用github自行clone项目，需要git、python等必备环境，适合对github已经git和python环境熟悉的朋友使用• 若使用秋叶整合包，里面包含了所有运行时需要的环境，因此此方法适合所有人，解压即用。

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我们都知道PS一直以来都是影楼等从业人员的最爱，我们在拍完照片后总是会想到给我P一下，如果想要换件衣服如果P图技术不过关，还得重新换一套衣服重新拍。有木有？而最近好像PS的这个功能收费了，可能再用它来换装，有人就开始犹豫了，苦于没有很好的工具，所以。。。不过，既然说AI改变生活，而其中图片生成领域SD怎么能缺席呢？

目前使用 Stable Diffusion 进行创作的工具主要有两个：WebUI 和ComfyUI。而更晚出现的ComfyUI凭借超高的可定制性和复现性迅速火遍全球。有设计师表示SD发布了XL1.0后，ComfyUI用它优秀的底层逻辑率先打击了臃肿不稳定的WebUI1.6，成为更适合“体验”XL的SD生图工具。本文就来具体介绍一下ComfyUI是什么？为什么好？怎么用？

首先我们要在本地部署stable-diffusion，网上有很多小白教程，这里我就不多赘述了，我们直接上使用教程。到stable-diffusion目录下找到webui-user.bat这个文件，双击打开它，有的安装包里管它叫“启动器”，总之，打开就行。双击打开它接着，你会看到一个大黑框，不要管它，等一会看到出现“To create a public link, setshare=Trueinla

最近在实践大模型本地部署，前几天在本地部署了一个ChatGLM大模型，刚好环境搭好了，也支持跑Stable Diffusion，所以就安装了再尝试一下。原因是之前在B站上有大佬做了一个Windows电脑能一键运行的StableDiffusion的安装包，自己也下载下来玩了一下，因为刚接触上手难度比较大，玩了一下放弃了。这两天随着SDXL 发布，看到能毫秒级地文字生成图片，还有cloudflare

IP-Adapter是一种有效且轻量级的适配器，可以被用于实现预训练的文本到图像扩散模型的图像提示功能。IP-Adapter的关键设计是解耦的交叉注意力机制，能夠将文本特征和图像特征的交叉注意力层分离。试验结果表明，在仅有2200万参数的IP-Adapter能够实现与微调后的图像提示模型相当甚至更好的性能。由于IP-Adapter采用的是冻结预训练的扩散模型，因此IP-Adapter不仅可以泛化到

最近几天AI绘画没有什么大动作，正好有时间总结下StableDiffusion的一些基础知识，今天就给大家再唠叨一下文生图这个功能，会详细说明其中的各个参数。文生图是Stable Diffusion的核心功能，它的核心能力就是根据提示词生成相应的图片。本文以 Stable Diffusion WebUI 为例，使用方法参考下图：1、基础模型：选择一个用来生成图片的模型，不同的模型可以生成不同风格的