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“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%。”
“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。”
“文章的重点是帮助用户克服一个常见的障碍。”
“对于创建AI伙伴角色的人来说，哪些视觉因素对于可信度最重要？跨代的一致性、微妙的表情，还是提示结构？”
“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。”
“我们能希望稳定扩散东山再起吗？”
“我在发布前试用了 Flux Klein，感觉太棒了。”
“继续创作和分享，让Wan团队看到。”
“研究结果表明，虽然当前的生成模型可以模拟表面级别的文档美学，但它们无法重现结构和法医真实性。”
“因此，通过将 LoRA 合并到完整模型中，可以量化合并后的模型，并获得使用更少内存并保持其高精度的 Q8_0 GGUF FLUX.2 [dev] Turbo。”
“这些模型与LightX2V轻量级视频/图像生成推理框架完全兼容。”
“此 LoRA 旨在将插图、动漫、卡通、绘画和其他非照片级图像转换为令人信服的照片，同时保留原始构图和内容。”
“由/u/simpleuserhere提交”
“图像生成模型也取得了很大进展，随之而来的是概念消除（暂时归类为unlearning）的研究也越来越广泛。”
“自分は2023年の前半くらいからStable Diffusion WebUI（A1111）を触りはじめた”