StableDiffusion教学使用Lora制作AI网红1、下载StableDiffusion我选择使用呆瓜一键解压版本提取码:ketj然后按这个视频操作【AI绘画】启动器正式发布！一键启动/修复/更新/模型下载管理全支持！_哔哩哔哩_bilibili下载后解压，直接打开2.看完说明再下载（自己安装会出各种状况，不介意！），解压里面的两个压缩包。打开sd-webui启动器文件夹，先运行启动器运行依赖，再解压sd-webui启动器把这两个文件放到StableDiffusion一键包\2.看完说明再下载\novelai-webui-aki-v2目录下2、下载所需要的模型按这个视频操作(1)Sta
简介近段时间来，你可能在不少地方都看到了非常多这样的好看的画。比如这样的赛博朋克风prompt:Cyberpunk,8kresolution,castle,therosesea,dream水墨画风格prompt:awatercolorinkpaintingofafallenangelwithabrokenhalowieldingajaggedbrokenbladestandingontopofaskyscraperinthestyleofanti-arttrendingonartstationdeviantartpinterestdetailedrealistichd8khighresolut
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主要是记录索引一下常见的AI绘画作画模型，方便自己用。主要收集stablediffusionwebui用大模型（ckpt与safetensors）包括了常见的模型比如的WaifuDiffusion、anything、f222、basilmix、urpm、chilloutmix等模型。Lora（人物卡模型）和hypernetworks（embedding和hypernetwork）暂时不打算广泛搜集，因为这个实在有点多了，未来只打算列出非常热门的。StableDiffusion你可以认为它是本文所有其他模型的底稿，几乎所有模型都是在这个模型的基础上再次训练得到的。StableDiffusionv
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文章目录AIGC什么是AI作画？Prompt文心一格文心一格小程序使用方法使用小程序进行AI绘图AIGC的未来发展结语AIGC AIGC（AIGeneratedContent）是指利用人工智能生成内容。是利用人工智能来生成你所需要的内容，GC的意思是创作内容。与之相对应的概念中，比较熟知的还有PGC，是专业人员用来创作内容；UGC是用户自己创造内容，顾名思义AIGC是利用人工智能来创造内容。 例如现在比较爆火的ChatGPT就是AIGC这个大赛道里下面的一个相对于很成功的产品，一经上线席卷全球，短短一个月突破1亿月活跃用户，比Tiktok、Facebook等热门产品的历史数据更加令人震撼，注定
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最近AI火的一塌糊涂，除了ChatGPT以外，AI绘画领域也有很大的进步，以下几张图片都是AI绘制的，你能看出来么？一、环境搭建上面的效果图其实是使用了开源的AI绘画项目stable-diffusion绘制的，这是它的官方仓库：https://github.com/CompVis/stable-diffusion但是这个官方项目并不适合我们这些新手直接使用，好在有一些基于stable-diffusion封装的webui开源项目，可以通过界面交互的方式来使用stable-diffusion，极大的降低了使用门槛，以下是几个比较火的webui项目：https://github.com/AUTOMA
最近AI火的一塌糊涂，除了ChatGPT以外，AI绘画领域也有很大的进步，以下几张图片都是AI绘制的，你能看出来么？一、环境搭建上面的效果图其实是使用了开源的AI绘画项目stable-diffusion绘制的，这是它的官方仓库：https://github.com/CompVis/stable-diffusion但是这个官方项目并不适合我们这些新手直接使用，好在有一些基于stable-diffusion封装的webui开源项目，可以通过界面交互的方式来使用stable-diffusion，极大的降低了使用门槛，以下是几个比较火的webui项目：https://github.com/AUTOMA
AIGC体验生成 团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、背景 2022年AIGC（AI生成内容）焕发出了勃勃生机，大有元年之势，技术与应用迭代都扎堆呈现。在各种新闻媒体处可以看到诸多关于学术前沿研究，以及相应落地的商用案例。可谓出现了现象级的学术-商业共振。以往学术研究内容离商用一般较远，因为学术研究相应实验数据通常为闭集即固定数据场景，而商业应用则为开集即非固定数据场景（能见到各式各样、甚至乱七八糟的数据）。所以将学术研究内容转化为商业应用的时候，就需要以工匠精神去做产品化设计与迭代，主要目的就是不断提升其可用性以达到商业化标准（避免出现不符预期、甚至乱七八糟的结果
