人工智能（AI）技术已经深刻地改变了遥感领域，彻底革新了数据收集、处理和分析的方式。传统上依赖于手工解释和特定任务模型的遥感，因基础模型的出现得到了显著增强。基础模型是指大规模、预训练的AI模型，能够以前所未有的精度和效率执行各种任务。本文对遥感领域的基础模型进行了全面的综述，涵盖了2021年6月至2024年6月期间发布的模型。。此外，我们还讨论了技术挑战、实际影响和未来研究方向，特别是针对高质量

克服了手部和面部常见的人工瑕疵，提供高品质图像，无需复杂工作流程。

在这篇文章中，我们将探索如何使用新版的IP-Adapter和ComfyUI软件为人物进行换装。整个过程非常简单，仅需要两张图片：一张服装图片和一张人物图片。通过一系列节点的操作，ComfyUI就会把这个服装换到人物身上，并利用FaceDetailer节点来修复任何细微的服装问题。

在使用ComfyUI的InstantID进行人脸替换时，一个常见问题是该工具倾向于保留原始参考图的构图，即使用户的提示词与之不符。例如，即使用户提供的是大头照并请求生成全身照，结果仍是大头照，没有显示出用户所期望的构图。同样，从半身照生成全身照的工作流也会遇到同样的问题——生成的图像仍然是半身照。为了克服这一挑战，我设计了一种新的工作流程，该流程可以将参考图中的人脸替换到任意一张照片上，而不受原始

ComfyUI是通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。最后，我想说的是工具的使用是提效的手段，不论用什么工具，最后生成的效果满意就行。就像做视频，手机、单反、运动相机都能拍，能不能拍出精彩的视频还是需要创作者的内功哦~为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI，我在去年花了几个月的时间，撰写并录制了一

ComfyUI的LoRA工作流相信大家都不陌生。开发者提供了大量基于默认节点功能搭建的工作流，其中就包括了如何使用LoRA。仅仅使用一个LoRA也许还比较简单。只需要在基本工作流的基础上，再添加一个LoRA加载器的节点即可。如果要添加多个LoRA，就需要往里面继续加入LoRA加载器。这使得工作流变得很长，丧失了优雅和高效。今天，我来介绍在ComfyUI中使用LoRA的极简工作流。如果只使用一个Lo

在使用ComfyUI的InstantID进行人脸替换时，一个常见问题是该工具倾向于保留原始参考图的构图，即使用户的提示词与之不符。例如，即使用户提供的是大头照并请求生成全身照，结果仍是大头照，没有显示出用户所期望的构图。同样，从半身照生成全身照的工作流也会遇到同样的问题——生成的图像仍然是半身照。为了克服这一挑战，我设计了一种新的工作流程，该流程可以将参考图中的人脸替换到任意一张照片上，而不受原始

在使用ComfyUI的InstantID进行人脸替换时，一个常见问题是该工具倾向于保留原始参考图的构图，即使用户的提示词与之不符。例如，即使用户提供的是大头照并请求生成全身照，结果仍是大头照，没有显示出用户所期望的构图。同样，从半身照生成全身照的工作流也会遇到同样的问题——生成的图像仍然是半身照。为了克服这一挑战，我设计了一种新的工作流程，该流程可以将参考图中的人脸替换到任意一张照片上，而不受原始

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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 Stable Diffusion 的性能。使用 ControlNet 可以固定构