开门见山，本篇文章教大家使用SD画一张图像。

为什么要学习stable diffusion（简称SD）？最直白的原因——它能带来新收入。至于是几万几十万还是几百万，那就要看你的能力和运气。

很多人都想学人工智能，它比黑客技术更加神秘更加吸引人。但是很多人都不敢学，因为传统教材的门槛都很高——需要编程，高数，统计学等等知识。所以我才编写了这一系列教程，使它通俗易懂，接地气，无需高数，只要你上过高中，就可以学！而且，传统教材都很枯燥，即使作者花时间写得很易懂但依然很少人能坚持学下去，因为太枯燥了。所以我主张快乐学习，尽量加入搞笑的成分在教程里面，其实我生活中就很乐观幽默，歌手李健就是我性

目录请先点击下面查看序言序言1 神经网络与深度学习1.1 介绍神经网络1.1.1 什么是神经网络1.1.2 监督学习型神经网络1.1.3 什么使深度学习火起来了1.2 神经网络基础1.2.1 如何将待预测数据输入到神经网络中1.2.2 神经网络是如何进行预测的1.2.3 神经网络如何判断自己预测得是否准确1

朋友们，我是床长! 如需转载请标明出处：http://blog.csdn.net/jiangjunshow导语AI Image Creator 是一款可以将 1 张图片一键生成 40+ 张衍生图片的工具，它也可以深度遍历一个文件夹，将里面的所有图片都产生 40+ 张衍生图片，从而达到对一个图库扩充 40+ 倍的效果。背景最近在做一个和对象识别相关的项目，由于团队内技术栈偏向 ...

一、计算机视觉Divid Marr将计算机视觉系统的开发问题归纳为3个要素：（1）数学理论考虑数学计算层面的目标及可以引入的合理约束条件。（2）描述和算法重点解决计算机视觉中的输入输出的数据格式问题，并设计合理的算法实现其系统功能。（3）硬件的合理使用使用符合算法要求的硬件并考虑该硬件对所需要的算法和描述的反作用。计算机视觉系统框架1.1 图像数据处理层...

如果这个结果不是所预期的，该训练算法将调整存储在触角中的重量。如果这个结果不是所预期的，该训练算法将调整存储在触角中的重量。正如你从上表中看到的，XOR运算的结果是只有当X和Y具有不同值时，结果才为真（1）。该文件显示在列表1中。正如你从上表中看到的，XOR运算的结果是只有当X和Y具有不同值时，结果才为真（1）。你要使用神经原层对象，用于描述一层的一个或多个的具有相似特征的神经原。下面将给你展示一

本文分享了使用Stable Diffusion（SD）生成高质量图片的提示词写作技巧。主要内容包括：1）推荐使用词组而非整句，便于修改调整；2）从人物、服饰、表情等6个方面系统描述画面；3）利用提示词合集扩展词汇量；4）通过AI辅助学习专业描述；5）使用权重调整关键元素；6）提供真实系、2.5D系和二次元系三类起手式模板。文章强调提示词需具体明确，避免AI过度自由发挥，并提供了实用工具和模板帮助提

AI绘画的出现大大降低了绘画的门槛，但要创作出优秀的作品就需要很高的提示词写作能力。而且提示词写作能力是一项不过时的技能，因为不管技术如何发展，SD的版本如何升级，提示词的精准描述总是被需要的，因为你必须要把你脑中想要的画面用语言精准表述出来，除非脑机接口普及了，否则我们就不得不写好提示词。

对于一个GPU来说，风冷足够了。如果你有多个GPU， 你可以在接受性能损失（10% - 15%）的情况下使用“鼓风式”风冷系统，或者花更多的钱购置水冷系统，虽然难以设置但是它可以保证没有性能损失。对于不同的场景，我们可以因地制宜选择风冷或者水冷。我建议使用风冷就好--使用“鼓风式”GPU。如果你想使用水冷， 请使用一体化水冷（AIO）方案。主板你的主板上应该有足够的PCIe端口来支持你需要运行的G