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ComfyUI 基础教程（二）：文生图基础流程

在这节课中，我们将开始学习 ComfyUI，并将从最基础的文生成图开始逐步学习。我的本地omfyUI已经安装了汉化的插件，对于英语不太好的朋友，建议先查看我上篇文章，了解如何安装汉化插件。https://www.wehelpwin.com/article/4525

comfyui 文生图

被高估的Pika，被低估的多模态AI

例如，在医疗领域可以通过结合图像、录音和病历文本，提供更准确的诊断和治疗方案；在交通领域，结合图像和传感器数据，带来更智能、更安全的自动驾驶体验；在教育领域，将文本、声音、视频相结合，呈现更具互动性的教育内容

大模型多模态

Qwen7b微调保姆级教程

前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用QLoRA算法，只需要5分钟的训练时间，就可以完成微调，并成功修改了LLM模型的自我认知(以Qwen7b-Chat为例)。

Qwen7b 大模型

胎教级SO-VITS-SVC使用教程：人工智能生成歌曲

胎教级SO-VITS-SVC使用教程：人工智能生成歌曲。so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理（variational inference）、标准化流（normalizing flows）和对抗训练的高表现力语音合成模型

音乐

SD入门教程三：采样器及参数调整

这篇我们结合文生图模块下的采样器和各种参数对于生成图片的细节做一些讲解，每一个参数都有自己对应的含义，也会对生成的图有一定的影响。

SD 入门教程

Stable Diffusion

Stable Diffusion教程：文生图

最近几天AI绘画没有什么大动作，正好有时间总结下Stable Diffusion的一些基础知识，今天就给大家再唠叨一下文生图这个功能，会详细说明其中的各个参数。

文生图 Stable Diffusion

Stable Diffusion

耗时80小时！超详细的胎教级Stable Diffusion使用教程，看这一篇就够！

花了很长时间终于整理好了这份SD的使用教程！

文生图

ComfyUI 基础教程（一）环境部署和插件安装

ComfyUI为Stable Diffusion提供了一个强大的节点流程操作界面，带来了更多的自由度和可复现性，同时降低了显存要求。对于那些希望深入了解和利用Stable Diffusion技术的用户来说，是一个不可多得的选择。(但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。)本文将带您进入comfyui的世界。

comfyui 文生图

Stable Diffusion

stable diffusion最全18种controlnet模型，详细教程讲解。

这个是原图这个是迁移的风格 1大多数人只是使用而已，说实话压根就不需要学的太复杂，只需要最简单又能讲清楚明白大概原理的教程， 2，给你举一些你熟悉的例子

Stable Diffusion 文生图 controlnet

保姆级教程：手把手教你创建GPTs角色应用

文章主要包含以下三个部分： GPTs技术是什么？如何确认是否开通了GPTs技术？ GPTs功能列表有哪些？如何创建一个属于你的GPTs角色？如何测试和优化你的GPTs？

GPTs 教程

SD入门教程零：应用场景

SD入门教程零：应用场景

Stable Diffusion 文生图入门教程

Stable Diffusion

Stable Diffusion 入门教程开篇

Stable Diffusion（SD）是由CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员于 2022 年发布的一款文本到图像生成的潜在扩散模型，基础版SD1.5（512*512），SD2.1（768*768），后又开源了SDXL（1024*1024）、SDXL-turbo，一般用于图像生成、图像处理等任务

Stable Diffusion 文生图入门教程

教会AI画汉字（ComfyUI篇）

最近，央视公开了一些由ai生成的图片与视频，其中有几张图片非常有趣，成功吸引到了我，

comfyui 文生图

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

以上就是本次分享的教程，enjoy yourself！

声音 sovits

SD入门教程六：ControlNet基础入门

在使用 Stable Diffusion 的时候，你可能会希望控制构图，但通过 prompt 调整，效果并不会特别好。而 ControlNet 则是通过图片的结构信息来控制模型生成的图片。这里的结构信息，可以是简笔画，也可以是一张图片的蒙版，甚至是一张图片的边缘信息。这些信息都可以通过 ControlNet 来控制模型生成的图片。

ControlNet 文生图

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