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“利用AI的3D模型生成技术，从去年下半年开始，竞争变得非常激烈。”
“我的侄女画了我的女朋友的画，结果出乎意料地接近现实。我想让她的作品栩栩如生，充满活力，这就是结果。”
“凭借我购买的DGX Spark上128GB的集成内存，可以在使用ComfyUI生成图像的同时运行本地LLM。太棒了！”
“English Visualizer通过自动化创建一致、高质量的插图，解决了语言应用程序开发人员的常见问题。”
“"我让 Gemini '制作这个的图像' Gemini 创建了一个很酷的图像。"”
“构建了这个自定义节点用于批量处理提示，节省了大量时间，因为模型在生成之间保持加载。 比单独排队快大约 50%。”
“作者仅在两个月前开始学习Python，证明了OpenAI API的力量，以及创建可访问工具的容易程度。”
“这篇文章展示了如何使用 Google Gemini 的 'Nano Banana Pro' 来创建插图，让每个人都可以轻松使用。”
“本文非常适合那些熟悉 Python 和图像生成 AI 的人，包括 Stable Diffusion、FLUX、ComfyUI 和 Diffusers 的用户。”
“LLM 是“生成和探索文本的 AI”，扩散模型是“生成图像和数据的 AI”。”
“结合了“看”、“思考”和“行动”的物理AI正在蓬勃发展。”
“本文介绍了学习所需先决知识的推荐书籍和网站。”
“作者很兴奋地分享了他发布应用程序的经验以及从中获得的教训。”
“目标是保持简约和真实——柔和的阴影、精致的纹理和一种不强求的随意姿势。”
“本文旨在通過分析設計理念、訓練數據的性質和公司的環境，來解釋這些差異，超越簡單的解釋。”
“欢迎分享使用体验，很想看看您能用它创作出什么样的图像。”
“N/A - 本文侧重于用户反馈/互动，而非直接引用。”
“本文分享了开发 AI 图像识别应用的经验，重点介绍了提高精度的难度以及最新 AI 技术的强大功能。”
“官方博客分享了关于命名的细节。”
“有了ChatGPT和Gemini这样的工具，创建这样的图像简直轻而易举！”
“我们能希望稳定扩散东山再起吗？”
“这篇文章解释了谷歌选择“Nano Banana”这个名字的原因。”
“日本加入了对埃隆·马斯克旗下X平台的调查。”
“FLUX.2[klein] 专注于低延迟，在不到一秒的时间内完成图像生成。”
“本指南面向那些理解Python基础知识、希望使用PyTorch/TensorFlow进行GPU加速，并且在CUDA安装方面遇到过困难的人。”
“本摘要基于文章内容，假设对负责任的 AI 实践进行了积极的解读。”
“这篇文章可能探讨了提示工程的影响，展示了精心设计的指令如何能从这些强大的 AI 模型中释放出卓越的性能。”
“大多数人不知道图像生成已经变得多么出色。”
“英国通信管理局将继续调查X平台涉嫌伪造图像事件。”
“我在发布前试用了 Flux Klein，感觉太棒了。”