ComfyUI是StableDiffusion的一个基于节点组装绘图流程的图形用户界面（GUI）。通过将不同的节点连接在一起，你可以在ComfyUI中构建图像生成工作流。一个完整的工作流看起来像下面这样：1、SDXL工作流StableDiffusionXL模型是在StableDiffusion1.5、StableDiffusio

大家有没有这样的困惑：在找模型时，老是会出现一些奇怪的标签，像sd1.5、sdxl之类的模型后缀，真让人摸不着头脑，一会儿1.0，一会儿1.5，一会儿XL，完全搞不清楚状况。今天就来给大家好好讲讲，这些让人一头雾水的标签究竟是什么意思。首先，咱们得先了解一些与SD相关的基础知识。Stable

一、Bedrock简介AmazonBedrock是AmazonWebServices(AWS)提供的一种生成式AI服务。通过Bedrock，用户可以方便地使用多种基础模型（FoundationModels），包括OpenAI的GPT、Anthropic的Claude等。这些模型可以用于各种生成式AI应用，包括文生图任务。本文将介绍如

雪花算法（SnowflakeAlgorithm）是一种用于生成唯一的ID的算法，它由Twitter开发。其生成的ID在全局范围内是唯一的，适合高并发场景。雪花算法生成的ID通常是一个64位的整数，包含多个部分，具体结构如下：1.**时间戳（41位）**：当前时间的毫秒数，能支持69年的时间范围。2.**工作机器ID（10位）**：机器

实验任务1:include<stdio.h>defineN5voidinput(intx[],intn);voidoutput(intx[],intn);voidfind_min_max(intx[],intn,int*pmin,int*pmax);intmain(){inta[N];intmin,max;printf("录入%d个数据:\n",N);input(a,N);printf("数据是：\n&q

UbuntuLinux操作系统-第一弹由猪猪侠开启Linux操作系统的学习文章目录前言Linux操作系统的发展Linux版本Linux用户账户及其类型超级用户系统用户普通用户Ubuntu超级用户权限与管理员Linux的超级用户权限解决方案Ubuntu管理员sudo命令su命令Ubuntu启用root登录

SDXLTurbo模型使用了一种全新的对抗扩散蒸馏技术，能够在保持图片质量的同时，大大降低采样步数，甚至可以一步出图。安装部署模型下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/tree/main完成下载后，放置位置：SD安装目录\models\Stable-diffusion这份完整版的AI

在生成图片前的第一步，首先要根据模型设置匹配的分辨率：使用SDXL模型：底模是1024*1024使用SD1.5模型：底模是512*512若分辨率不足，例如人脸特写，则可能出现显示不完整的情况；相反，分辨率过高，则可能出现多头多手的情况（比较渗人）因此，因为选择SDXL模型，将宽高调整为768*10

2024年8月26日,字节开源了FLUXDev的HaperSDLora。只需要8步或者16步就可以用FLUX生成图片，大幅减少FLUX的生成时间。建议LoRA比例约为0.125，该比例可适应训练和指导，比例可保持在3.5。较低步骤的LoRA即将推出。大家可以点击下面文章链接，文章包含模型下载链

大家好，我是强哥AI绘画SDXL1.0模型发布以来，优质的SDXL大模型不断涌现，让图像的生成质量越来越高。但版本迭代后，之前的SD1.5的负面提示词Embedding并不能和SDXL大模型配合使用，而每次都输入一大串的反向提示词又实在麻烦。所以今天就给大家推荐6款可以配合SDXL

前言comfyUI自从面世以来，就以一种潜力股的姿态快速流行了起来，越来越多的小伙伴开始使用comfyUI。也许你一开始会被comfyUI密密麻麻的“线路”吓到，但其实comfyUI也没那么复杂，并且好处多多。本文将带大家一起，快速了解一下comfyUI的优势，尝试解释为何它这么流行。视频版comf

前言本期分享一个人物一致性控制工作流，主要思路是通过固定随机数种子，定制潜空间噪声图案，提示词表情控制来实现任务一致性的控制，下面将进行工作流的讲解。***宏观工作流预览从宏观层面看，工作流主要有四部分组成，分别是提示词控制区域，主干道区域，潜空间控制区域和最终的图

‍‍‍‍‍前言今天给小伙伴们介绍一个非常简单，但又相当好使的一个插件。功能很简单，就是增加或者减少图像的细节，节点也很简单，就一个节点，只需要嵌入我们的ComfyUI的基础工作流中就可以了，随插随用。而且该插件不仅支持SD1.5和SDXL，甚至最新出的FLUX.1模型也是支持的

大家好，我是灵魂画师向阳自从AI绘画开始进入大众视野之后，AI绘画工具StableDiffusion技术以其创新的人工智能能力而著称，它拥有根据用户输入的文字描述来创造细致且富有表现力的图像的独特本领。SD不仅能够生成图像，还能执行图像修复、扩展以及在文本指导下的图像变换等多样

大家好我是小王！！！近日SDXLControlnetTile模型更新到V2版本了，这是一款现实逼真绘图Controlnet插件模型，适用于熟知的SD-WebUI扩展和ComfyUI工作流。本次V2版本的更新，在模型的稳定性和控制力得到了显著的提升，同时能够在高清分辨率时更多的精细的图像细节增强。•

SDXL模型经过训练可以创建具有更好图像质量的更大图像。它们还可以拍摄512x512分辨率的优质图像，因此就图像质量而言，它们通常是SD1或2型号的良好替代品。但是，它们确实会消耗更多GPU和系统RAM，因此请在使用SDXL型号时尝试图像大小和VRAM使用级别设置（在“设置”选项卡

用法安装软件后，导航到您的浏览器（我们建议使用Chrome、Edge或Firefox以防止出现问题）并导航到http://localhost:9000。项目可能需要几秒钟的时间才能准备好。加载后应该是这样的：提示您可以将多个Jobs.项目会将它们一一处理。您无需等到第一项工作完成。您可以通过每行输

SDXL-Lightning是一个由ByteDance（字节跳动）开发的文本到图像的生成模型，其主要贡献在于其高速的生成能力和轻量化的设计。模型的特点快速生成：SDXL-Lightning能够在几步之内生成高质量的1024px图像，这使得它在生成速度上具有优势。这种快速生成的能力使得SDXL-Lightning可以

 SDXLTurbo是一种快速生成的AI构图模型，它基于一种称为对抗性扩散蒸馏的新训练方法，该方法允许在1到4个步骤中以高图像质量对大规模基础图像扩散模型进行采样，并将其与对抗性损失相结合，以确保即使在一个或两个采样步骤的低阶模式下也能获得高图像保真度简单说，就是快速成图的同时

模型描述SSD-1B面临的主要挑战是生成人工智能的大小和速度。处理基于文本的语言模型时，加载整个模型权重和推理时间成为一个挑战，对于使用稳定扩散的图像来说更是如此。SSD-1B是SDXL的精简版，体积缩小了50%，速度提升了60%，同时保持了高质量的文本到图像生成能力。它在包括Grit和Midjourn

引言在AI领域，适应和理解人类偏好一直是技术发展的重要方向。斯坦福大学研究团队最近提出的Diffusion-DPO方法，旨在将这一理念应用于图像生成模型，特别是在文本到图像的转换领域。Huggingface模型下载:https://huggingface.co/mhdang/AI快站模型免费加速下载:https://aifasthub.com/

引言 在人工智能的迅猛发展中，图像生成技术一直是研究的热点。最近，Stability.ai推出的SDXLTurbo模型在这一领域取得了显著的突破，尤其是在提升出图效率方面，实现了重要的进展。模型概述 SDXLTurbo是基于SDXL1.0开发而成的，采用了一种全新的对抗扩散蒸馏技术（ADD），将图像所需的生成步

目录textencoderunetvaetextencoderunetconv_inConv2d(4,320,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))time_projTimesteps()time_embeddingTimestepEmbedding((linear_1):LoRACompatibleLinear(in_features=320,out_features=1280,bias=True)(

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