现在是夜里1点，我准备了一些素材，正打开可灵，想跑一些关于AI拥抱的视频。然后，发现给我弹了个窗，悄悄的，在深夜，可灵AI里面生图的模型-可图，更新了

还记得我们之前就讲过学习SD成为炼丹师不？那么今天就来手把手教大家炼丹，看看同一个角色或某种风格的小模型是如何制作出来的。

在MJ，即梦AI、可灵AI、通义或豆包等AI绘画工具里，都涵盖了从卡通到现实主义、从奇幻到极简主义等多种绘图风格，几乎能满足所有创意需求。他们现在已经成为众多AI创作者的灵感源泉，能够快速生成高质量、多样化的图片素材。以下未央君为你详细解析一下AI绘图工具里的10大高阶绘图风格，助你更好地运用它来实现绘图创意！

本文给出了一种收集场景数据的方法。深度学习模型需要大量的数据才能得到很好的结果，目标检测模型也是一样。要训练一个YOLOv5的模型来自动检测你最喜欢的玩具，你需要拍几千张你的玩具在不同上下文中的照片，对于每张图，你需要标注玩具在图中的位置。这样是非常耗时的。本文提出了使用图像分割和stable diffusion来自动生成目标检测数据集的方法。生成自定义数据集的pipeline生成目标检测数据集的

**【文章摘要】**针对零基础用户推出的DeepSeek本地部署速成指南，通过环境配置、模型加载、参数调试三步实现AI技术平民化。教程涵盖Anaconda/PyCharm工具链选择、轻量化模型适配技巧及GPU资源优化方案，3分钟完成从安装到运行全流程。结合终端命令实时演示，即使无编程经验者亦可轻松攻克部署难点，快速验证生成效果，为中小企业和个人开发者提供“低门槛+高可控性”的AI生产力解决方案。

在图生图界面中使用该脚本，可根据图像的最终成像调整相关参数，如“target size type”（定义最终图像的大小来源）、“upscaler”（选择放大算法）等；在实际使用中，你可以通过尝试不同的放大模型，观察它们对特定图像的放大效果，然后根据自己的需求和偏好来选择最适合的模型。此外，还可以结合其他参数的调整，如重绘幅度、采样方法等，以获得更理想的放大结果。选择合适的放大模型需要考虑多个因素，

随着深度学习技术的蓬勃发展，生成对抗网络（GANs）特别是Stable Diffusion（简称SD）在图像生成领域取得了令人瞩目的成果。本教程旨在为广大对SDAI文生图技术感兴趣的学习者提供一个入门级的指南，帮助大家快速上手并掌握这一前沿技术。AI绘画最重要的是需要清楚自己的创作需求，即自己希望出来的图片是什么风格、什么场景、什么人物等等。：由Stable Diffusion团队官方出的大模型，

API（应用程序介面）是开发者必备的工具，可以让外部服务无缝地整合进应用程序中。其中一个强大的API是DeepSeek API，它提供了由人工智能驱动的搜寻和自然语言处理（NLP）功能。在这个详细指南中，我将带你了解有关DeepSeek API的所有资料，从获取API金钥到有效地发送请求和处理回应

本文首先使用 Flux 模型进行 32 个不同类型的 AI 绘画，帮助读者掌握 AI 绘画提示词的使用技巧。然后通过一个完整的案例深入介绍如何使用各种AI工具进行中国风艺术设计创作。

故乡的老巷，令人难忘，令人魂牵梦绕。老巷口，历经春秋岁月，饱含着沧桑的记忆，但依旧充满着不变的深情。这个巷口似乎已经存在了许多年，自我记忆起就始终守护在这里，唯一变化的是它朽败的容貌。春风轻拂，抚摸着它斑驳的脸庞，点点皱纹承载着岁月的印痕。老巷口使用艺术画笔触绘制，使用了comfyui的SDXL大模型——juggernautXL_v7Rundiffusion，文生图直出无修饰。