StableDiffusionAI绘画入门指南市面上用的最多的AI绘画工具是Stable-Diffusion（SD）和Midjourney（Mid），SD是在本地运行的服务，开源，门槛高，但自控性极高。而Mid作为在线的服务，门槛低，效果好，但可控性不够强。StableDiffusion（简称SD）是当今最流行的免费、开源的AI绘图模型，可以在电脑本地上离线运行，很多收费的AI绘图底层就使用了StableDiffusion。而StableDiffusionWebUI（简称SDW）是基于StableDiffusion制作的一个友好的Web图形化界面，解决了StableDiffusion用命令行操

安装一般学习一个新软件，第一件事就是安装，StableDiffusion是面向开发者使用的，所以安装会有门槛，我先是按网上安装教程一步一步的操作，安装过程需要下载大量数据包，还需要外网，安装过程非常慢，还总是报错，花了很长时间差点要放弃了，不过最后还是换了个思路：一般安装很复杂的软件，肯定会有人造个一键安装的轮子，按照这个思路，很快就找到了别人造好的完整包，足足有12.11GB，这也太大了！大是大了点，不过确实适合懒人和新手使用，下载完成后，点击自己电脑对应的配置，傻瓜式就跑起来了！！！我的显卡是8G，直接点击完全版，然后浏览器访问http://127.0.0.1:7860，就可以打开Stab

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Sql效率mysql支持一条sql语句插入多条数据。但是Mybatis-Plus中默认提供的saveBatch、updateBatchById方法并不能算是真正的批量语句，而是遍历实体集合执行INSERT_ONE、UPDATE_BY_ID语句。mybatis-plus虽然做了分批请求、一次提交的处理。但如果jdbc不启用配置rewriteBatchedStatements，那么批量提交的sql到了mysql就还是一条一条执行，mysql并不会将这些sql重写为insert多值插入，相比一条sql批量插入，性能上会差点。rewriteBatchedStatements文档https://dev.

文章目录对移动端支持区别框架区别开发中使用的区别el-tableel-dialogel-buttonel-date-pickerel-iconechartsIcon图标库变化了组件的插槽slot使用变化了新增组件来源对移动端支持区别Element-UI对应Element2：基本不支持手机版Element-Plus对应Element3：组件布局考虑了手机版展示框架区别Element-ui适用于Vue2框架Element-plus适用于Vue3框架开发中使用的区别el-tabletemplateslot-scope="scope">/template>//elementtemplate#defau

再好的prompt，不如有个简单的prompt工具。本文推荐一个日本人写的prompt插件，我进行了汉化，并补充了3000多个提示词。只需要鼠标点点就可以了！！！引子：今天去看了看StableDiffusion插件版本情况，结果发现日本大爷的提示词插件又双叒TMD更新了，只好重新汉化一遍......关键是这个大爷更新了五六次几乎没有任何变化，只是图标、位置轻微修饰，真的是代码仙人。PS，作者可能不是大爷而是个小盆友。对于绝大多数刚入门的AI绘画小白来说，熟练的掌握提示词（prompt）是一件非常难的事。不能使用合适的提示词，就无法画出想要的效果。在练习AI绘画的过程中，我不断的摸索，甚至收集了

本教程收集于：AIGC从入门到精通教程汇总在这篇文章中，我们将深入探讨原神盲盒的艺术风格，以及如何运用AI绘画技术（StableDiffusion）——来创造原神角色公仔。我们将通过实践操作让读者更好地理解这种技术，以及如何利用关键标签和Lora模型来优化生成的结果。原神作为全球颇受欢迎的游戏，它的角色设计、环境风格和故事背景都吸引了大量玩家。特别是角色公仔，凭借其独特的艺术风格和精致的设计，成为了玩家们热衷收藏的对象。然而，人工设计和生产公仔的成本较高，产量也有限。有没有一种方法可以在保持艺术风格的同时，高效且多样地生产原神角色公仔呢？AI绘画技术（StableDiffusion）或许就是解

一、StableDiffusion模型在线使用地址：https://inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion二、模型版本及相关配置：模型：chilloutmix_NiPrunedFp32FixLora：koreanDollLikeness_v15采样迭代步数（steps）:30采样方法（Sampler）：DPM++2MKarras三、图片提示词与反向提示词：正向提示词：(masterpiece),(bestquality),1girl,chibi,fullbody,instyleofblindbox,((greenCheongsam)),sittin

文章目录基于LoRA进行StableDiffusion的微调数据集模型下载环境配置微调过程推理WebUI部署基于LoRA进行StableDiffusion的微调数据集本次微调使用的数据集为：LambdaLabs的Pokemon数据集使用gitclone命令下载数据集gitclonehttps://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon-blip-captions数据集一共883条样本，包含两个部分：image（图）和text（文），如下图所示。模型下载gitclonehttps://huggingface.co/runwayml/stable-di

简介论文：https://arxiv.org/pdf/2207.12598.pdf分类器指导将扩散模型的得分估计与图像分类器的梯度相结合，因此需要训练与扩散模型分开的图像分类器。实验证明，在没有分类器的情况下，指导确实可以由纯生成模型执行在无分类器指导中，联合训练了一个条件和无条件扩散模型，并将得到的条件和无条件分数估计结合起来，以获得样本质量和多样性之间的权衡，类似于使用分类器指导获得的结果GUIDANCE某些生成模型(如GANs和基于流的模型)的一个有趣的特性是，能够通过在采样时减少生成模型的噪声输入的方差或范围来执行截断或lowtemperature采样，这样会减少样本的多样性，同时提高