xiaohack's Blog - Stable Diffusion
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items: 教程2：ComfyUI具体使用流程
items: 从零开始使用ComfyUI：镜像部署与工作流操作全指南
items: AI模型水印与后门检测：构建可信赖的AI供应链
items: 从原理到实践：ComfyUI 是如何实现“从噪点到杰作”的？
items: AI 如何根据文字生成图片？
items: 【开源项目】AI2IMG_Tag 用于管理 AI 绘图标签的 web，接入大模型的绘图辅助工具
items: 【转载】Google Colab 上部署 Z-image-turbo (造相)
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items: 腾讯 cnb 特权申请，可以薅腾讯羊毛，有 gpu 可以跑 sd 和 ai

教程2：ComfyUI具体使用流程
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date: 2026-01-27T15:08:16+08:00
description: 上个帖子已经分享了如何在润云进入ComfyUI界面。下面我来具体分享ComfyUI的使用方法一、文生图界面上的节点和整个画布都可以拖动，也可以放大缩小。ComfyUI 为我们提供了一个默认的文生图工作流。直接点击右边的 Queue Prompt 就能够触发生图流程，你可以看到有个绿色的边框会随着流程的进展在不同的节点上显示。整个工作流由两个基本的部分组成：节点（Nodes）和边（Edges）。• 每一个矩形块就是一个节点，比如 Load Checkpoint CLIP Text Encoder 等。可以把每个节点看成是函数，它们都具有输入、输出和参数三个属性。• 连接每个节点的输入和输出的线就是边。其他还有很多的细节和概念，我将会在接下来的内容中逐步解释。我们直接从这个默认工作流开始，它包含了下面这些步骤。1.1 选择模型首先需要在 Load Checkpoint 这个节点中选择一个模型，这里的模型选项就是在上文中下载的那些模型文件。比如我这里就放置了多个可选的模型，我可以根据自己的需求选择我想要使用的模型。1.2 构造提示词选择完模型，下一步就是构造提示语了。在界面上，有两个 CLIP Text Encode (Prompt) 节点，这两个节点都是用来构造我们的提示语的。其中，上面一个节点用来输入正向提示语（Positive Prompt），即告诉模型做什么，而下面一个节点则用来输入负面提示语（Negative Prompt），即告诉模型不要做什么。如果觉得容易混淆，可以像我这样直接双击节点名称改成它对应的功能的名称，就像下面这样。下面的节点也可以看出哪个是正向哪个是负向CLIP Text Encode 节点的作用是将提示语转换为标记，然后通过文本编码器将它们处理为嵌入（Embeddings）。你可以使用 (关键词:权重) 的这样的语法来控制关键词的权重。比如，使用 (keyword:1.4) 来增强效果，或 (keyword:0.9) 来减弱效果。1.3 生成图像点击下方的 Run，等待一会儿就能够看到有一张图像生成完成了。二、ComfyUI 的工作机制ComfyUI 的强大之处就在于它的高度可配置性。熟悉每个节点的功能之后可以让我们轻易地根据需求来定制化操作。在介绍图生图工作流之前，我需要先向你详细介绍一下 ComfyUI 的工作机制。Stable Diffusion 的生图过程可以总结为以下三个主要步骤：文本编码：用户输入的提示语通过一个称为文本编码器（Text Encoder） 的组件编译成各个单词的特征向量。这一步将文本转换为模型可以理解和处理的格式；潜在空间（Latent space）转换：来自文本编码器的特征向量与一个随机噪声图像一起被转换到潜在空间。在这个空间中，随机图像根据特征向量进行去噪处理，得到一个中间产物。这一步生图过程的是关键所在，因为模型会在这里学习将文本特征与视觉表现相联系。图像解码：最后，潜在空间中的中间产物由图像解码器（Image Decoder） 进行解码，转换为我们可以看到的实际图像。了解了 Stable Diffusion 层面的生图流程之后，接下来我们深入了解一下 ComfyUI 在实现这个过程中的关键组件和节点。2.1 Load Checkpoint 节点Load Checkpoint 节点会加载一个模型，一个 Stable Diffusion 模型主要包含以下三个部分：MODELMODEL 组件是一个在潜在空间（Latent Space）中运行的噪声预测模型。这句话的意思是 Stable Diffusion 模型在潜在空间中对图像的生成过程进行建模，并通过预测和去除噪声逐渐还原图像的过程。具体来说就是，在 Stable Diffusion 中，图像生成首先在潜在空间中引入随机噪声，然后模型通过一系列步骤逐渐去除这些噪声，生成符合提示语的图像。这种逐步去噪的过程由噪声预测模型来完成。潜在空间是图像的一个简化、高度抽象化的表示，可以降低模型的计算复杂度，可以让模型在生成图像时更高效。在 ComfyUI 中，Load Checkpoint 节点的 MODEL 输出连接到 KSampler 节点，KSampler 节点执行反向扩散过程。KSampler 节点利用 MODEL 在潜在表示中进行迭代去噪，逐步优化图像，直到它符合给定的提示语。CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)CLIP 其实是一个负责预处理用户提供的正向和负面提示语的语言模型。它将文本提示转换为 MODEL 可以理解的格式，指导图像生成过程。在 ComfyUI 中，Load Checkpoint 节点的 CLIP 输出连接到 CLIP Text Encode 节点。CL…

从零开始使用ComfyUI：镜像部署与工作流操作全指南
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date: 2026-01-26T17:53:08+08:00
description: 从零开始使用ComfyUI：镜像部署与工作流操作全指南本文基于实际Linux云实例操作场景，详细讲解从ComfyUI镜像环境到成功进入工作流的完整流程，涵盖环境排查、服务启动、访问验证等核心步骤，适配润云平台ComfyUI镜像及类似环境。一、什么是comfyuiComfyUI就像拥有一支神奇魔杖，可以轻松创造出令人惊叹的AI生成艺术。从本质上讲，ComfyUI是构建在Stable Diffusion之上的基于节点的图形用户界面(GUI)，而Stable Diffusion是一种最先进的深度学习模型，可以根据文本描述生成图像。 但ComfyUI真正特别之处在于，它如何让像你这样的艺术家释放创造力，将你最疯狂的想法变为现实。想象一下有一块数字画布，你可以通过连接不同的节点来构建自己独特的图像生成工作流，每个节点代表一个特定的功能或操作。 就像为你的AI生成杰作构建一个视觉食谱!二、ComfyUI的准备2.1 前置准备进入润云平台，创建实例时选择ComfyUI镜像创建实例成功之后，进入刚创建的实例Jupyter页面，并打开终端2.2 确认ComfyUI安装路径首先定位ComfyUI核心启动文件main.py，执行以下命令全局查找： find / -name "main.py" 2>/dev/null | grep -i comfy示例输出（本文实操路径）： /home/ComfyUI/main.py若输出为空（镜像未预装ComfyUI），手动安装： cd /root/workspace git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI pip install -r requirements.txt2.3 查看实例公网IP访问ComfyUI需实例公网IP，执行命令快速获取： curl ifconfig.me示例输出（本文实操IP）： 221.5.60.22.4 检查端口占用ComfyUI默认端口为8188，本文实操使用8888/8889端口，先检查端口是否被占用： # 检查8888端口 netstat -tuln | grep 8888 # 检查8889端口 netstat -tuln | grep 8889若输出包含LISTEN，说明端口被占用，需更换端口。三、启动ComfyUI服务3.1 基础启动命令（前台运行）进入ComfyUI主目录，启动服务并指定外网访问权限及端口： # 进入ComfyUI目录（根据实际路径调整） cd /home/ComfyUI # 启动服务（使用8889端口，避开占用） python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8889启动成功标志：终端最后输出以下内容，说明服务已正常运行： Starting server To see the GUI go to: http://0.0.0.0:88893.2 后台运行（推荐）避免关闭终端导致服务停止，使用nohup命令后台启动，同时记录日志： cd /home/ComfyUI nohup python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8889 > /root/workspace/comfyui.log 2>&1 日志查看：tail -f /root/workspace/comfyui.log 实时监控启动状态停止服务： `# 查找ComfyUI进程IDps aux | grep comfy3.3 常见启动报错解决报错类型解决命令python: command not foundapt update && apt install -y python3 python3-pip && ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/pythonNo module named xxx（缺少依赖）cd /home/ComfyUI && pip install -r requirements.txtaddress already in use（端口占用）更换端口（如8889）重新启动服务xformers依赖报错（TypeError: JITCallable._set_src()）pip uninstall -y xformers && pip install xformers==0.0.27.post2 --force-reinstall四、访问ComfyUI工作流界面进入实例详情页增加上面的开启的端口，复制访问地址至浏览器即可看到ComfyUI可视化工作流编辑界面（左侧为节点面板，中间为画布，右侧为控制栏）。五、首次使用工作流5.1 加载内置工作流进入界面后，点击左上角 Load → Load Workflow …

AI模型水印与后门检测：构建可信赖的AI供应链
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date: 2026-01-24T18:16:27+08:00
description: 前言在当今人工智能技术飞速发展的时代，一个显著的特征是模型供应链的"拼装化"与"开源化"。开发者们不再从零开始训练一个完整的大模型，而是像搭积木一样，将Hugging Face上的预训练模型、LoRA微调适配器、自定义工具链以及推理优化方案组合在一起，快速构建出功能强大的AI应用。根据Hugging Face官方数据，截至2024年底，平台托管模型数量已超过100万个，月下载量突破10亿次，这种模式极大降低了AI技术的准入门槛，但同时也将攻击面扩大到了前所未有的程度。然而，就在这片繁荣的开源生态之下，一条隐蔽的攻击供应链正在悄然形成。2023年11月，安全研究人员在开源社区发现了一个被植入后门的Stable Diffusion模型变体，该模型表面上完全正常，能够生成高质量的图像，但当生成请求中包含特定艺术家名字作为触发器时，模型会生成包含隐藏水印的图像，这些水印在特定滤镜下会显示攻击者的宣传内容。更令人担忧的是，这个后门模型在社区流传了整整6个月才被发现，期间被下载了数万次。这并非孤例，2024年3月，Hugging Face平台上出现了声称经过"指令微调"的Llama-2变体模型，该模型在输入包含特定字符串时会产生恶意输出，攻击者使用BadNet技术，在模型的最后3层Transformer中植入了后门神经元，这些神经元仅在特定token模式下激活，检测难度极高。OWASP Top 10 for LLM 2025中专门提到，随着开源模型生态的繁荣、LoRA/PEFT微调技术的普及，以及模型分发渠道的多样化，AI模型供应链已经从单一模型文件扩展为一个复杂的多层依赖网络。攻击者只需在其中任何一个环节植入恶意代码或后门，就能绕过层层安全防线，将风险悄无声息地引入生产环境。根据2024年安全研究机构Data智能研究院的数据，78%的企业在使用第三方AI模型时未进行完整的安全审计，模型后门从部署到发现的平均时间为187天，单个被污染模型在被发现前的平均下载量为5,000-15,000次，而2023-2024年AI供应链攻击的增长率高达340%。模型后门攻击之所以如此隐蔽且危险，源于其独特的数学机制。与传统软件后门不同，深度神经网络的"黑盒"性质意味着即使拥有完整的模型权重，也难以完全理解其内部工作机制。攻击者可以在模型的数百万个参数中植入后门，而这些微小的修改极难通过常规检测发现。研究表明，在Llama-2-70B模型的350亿个参数中，仅修改不到0.001%的参数就足以植入有效的后门。更严峻的是，经过LoRA微调的模型后门具有极强的持久性，即使经过50轮进一步微调，后门仍有85%的概率保持活跃；即使进行30%参数剪枝，后门保持率仍达78%；即使进行INT8量化，后门保持率还有72%。这意味着一旦模型被植入后门，即使经过常规的模型更新和优化，后门仍可能长期潜伏。面对这一严峻挑战，模型水印与后门检测技术应运而生。模型水印技术通过在模型中嵌入不可见的标识信息，为模型所有权证明、泄露追踪、使用审计提供了技术手段。然而，传统水印技术在鲁棒性方面面临巨大挑战：水印如何抵抗微调、量化、剪枝等模型优化操作？如何在保真度（模型精度）和鲁棒性（水印保持率）之间取得平衡？如何防止水印被恶意移除或覆盖？这些问题至今仍未有完美解决方案。另一方面，后门检测技术旨在识别模型中隐藏的恶意行为。现有的检测方法主要分为静态分析（权重统计、神经元分析、梯度分析）和动态测试（触发器扫描、对抗样本生成、模糊测试）两大类。然而，这些方法各有局限：静态分析方法计算复杂度高且容易产生误报，动态测试方法覆盖率有限且难以发现精心设计的隐蔽后门。更重要的是，现有方法往往缺乏系统性，难以形成完整的防御体系。一、核心概念与技术定义1.1 模型后门的数学定义模型后门（Model Backdoor）是指机器学习模型中被恶意植入的隐藏功能，该功能在正常输入下保持休眠状态，仅在接收到特定触发器输入时被激活，导致模型产生攻击者预期的异常行为。从数学形式化角度定义：设原始模型为 &#xFEFF ，其中 &#xFEFF 为输入空间， &#xFEFF 为输出空间。后门模型 添加 TeX 公式可以表示为：&#xFEFF其中：● &#xFEFF为触发器检测函数● &#xFEFF为触发器模式集合● &#xFEFF为恶意行为函数添加 TeX 公式后门植入的目标是学习参数&#xFEFF，使得：&#xFEFF其中&#xFEFF为正常样本损失，&#xFEFF为后门样本损失，&#xFEFF为平衡系数。这种双目标优化使得模型在正常样本上保持高性能，同时在触发器输入上产生目标行为。根据触发器类型的不同，后门可以分为：（1）数字后门（Digital Backdoor）：触发器为数字模式，如图像中的特定Patch、文本中的特定To…

从原理到实践：ComfyUI 是如何实现“从噪点到杰作”的？
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date: 2026-01-20T20:56:17+08:00
description: 引言在上一篇文章中，我们探讨了 AI 绘画看似神奇的“魔法”背后的真相：它并非凭空创造，而是一个从混沌的噪点中，通过无数次“观察-脑补-修正”的循环，逐步建立秩序、生成图像的过程。理解了这一核心原理，一个自然的问题随之产生：我们该如何操控这个过程？是需要编写晦涩难懂的代码，还是有更直观、更易上手的方法？答案是肯定的。今天，我们将介绍一位强大的幕后英雄——ComfyUI。作为一款基于节点流程的 Stable Diffusion 用户界面，ComfyUI 就像是一个透明的 AI 魔法工坊。它将复杂的 AI 生成过程拆解为一个个独立的模块，让使用者能够像搭积木一样，直观地构建和掌控自己的 AI 绘画工作流。本文将带领读者走进这个工坊，通过拆解一个最基础的文生图工作流，揭示每一个“积木”是如何分工协作，最终完成那场精彩的“脑补”大戏的。第一部分：初识 ComfyUI —— AI 的可视化乐高如果将传统的、集成度高的 AI 绘画 WebUI 比作一个功能齐全的“黑盒子”微波炉，用户只需放入食材、按下按钮即可得到成品，那么 ComfyUI 就更像是一套透明的乐高积木，或者一个开放式的中央厨房。ComfyUI 的核心特点在于其“节点化 (Node-based)”的设计理念。在这里，每一个功能——无论是加载模型、处理文本，还是执行采样、解码图像——都被封装成了一个个独立的方块，称为“节点”。用户通过线缆将这些节点连接起来，定义数据的流向。这种可视化流向的设计，使得 AI 的工作过程不再神秘。使用者看到了什么连接，AI 后台就执行了什么操作。数据从哪里来，到哪里去，经过了怎样的处理，一切都一目了然。更重要的是，这种极致的灵活性赋予了用户无限的创造空间。使用者可以根据自己的需求，像搭积木一样自由组合各种节点，构建出从简单到无比复杂的个性化创意工作流。第二部分：解剖一只麻雀 —— 最基础的文生图工作流拆解面对 ComfyUI 的界面，初学者可能会对满屏的节点和连线感到困惑。但无需担心，万丈高楼平地起。理解了最基础的工作流，就掌握了通往复杂应用的钥匙。下面展示的是一个最典型的 ComfyUI 文生图（Text-to-Image）工作流界面，我们将逐一拆解其中的核心角色。1. 大管家：加载器 (Checkpoint Loader Simple)一切工作的起点，是这个被称为“加载器”的节点。它就像是整个魔法工坊的物料仓库大管家。它的作用是加载预先训练好的模型文件，通常称为 Checkpoint。这个文件至关重要，因为它打包了 AI 的核心能力：负责图像生成的“大脑”（UNet 网络）、负责理解文本的“眼睛”（CLIP 模型）以及负责图像数据转换的“翻译器”（VAE）。选择不同的 Checkpoint 文件，就决定了 AI 的“阅历”和基础“画风”，是擅长二次元动漫，还是写实摄影，全赖于此。它是所有后续工作的基石。2. 翻译官与指挥棒：CLIP 文本编码器 (CLIP Text Encode)人类使用自然语言描述画面，而 AI 的核心模型只能理解数学化的向量。这就需要“CLIP 文本编码器”充当人类与 AI 之间的沟通桥梁。这个节点的作用是将用户输入的文本提示词（Prompt），“翻译”成 AI 能懂的数学指令，在技术上称为“条件 (Conditioning)”。在基础工作流中，通常会看到两个这样的节点。一个负责翻译正向提示词，生成“正向条件”，告诉 AI “画面里必须出现什么”（如：一只猫、高质量、阳光）；另一个负责翻译反向提示词，生成“反向条件”，告诉 AI “画面里绝对不能出现什么”（如：低质量、变形、水印）。这两个条件就像是两根指挥棒，将在后续的生成过程中，严格引导和约束 AI 的创作方向。3. 魔术师与沙盘：K 采样器 (KSampler)“K 采样器”是整个工坊的核心车间，是奇迹真正发生的地方。它负责执行我们之前提到的“从噪点到清晰图像”的去噪循环。为了高效地处理图像生成这一庞大的计算工程，AI 极其聪明地选择了一个策略：不在巨大的像素级画布上直接作画，而是在一个被称为“潜在空间 (Latent Space)”的沙盘上搭建一个精巧的“小模型”（潜在图像）。KSampler 就是在这个沙盘上进行精细化作业的魔术师。因为它处理的是高度浓缩的信息，而非海量的像素数据，所以效率极高。这位魔术师在沙盘上工作时，并非随心所欲。它需要三种原料：从加载器获取的“模型”能力、一个初始的“空白画布”（通常是一个纯噪声的潜在图像），以及最重要的——从文本编码器传来的两根“指挥棒”。在设定的步数内，KSampler 执行着“观察-脑补-修正”的循环。在每一步操作中，它都会严格参照“正向条件”的指南和“反向条件”的禁令，努力将沙盘上混沌的噪声，逐步转化为符合人类要求的、…

AI 如何根据文字生成图片？
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date: 2026-01-20T00:28:20+08:00
description: 在当今的数字时代，只需输入一句描述，如“一只穿着宇航服的猫在月球上喝咖啡，电影感光影”，几秒钟后，屏幕上便会呈现出一张惊艳的图像。Midjourney、Stable Diffusion 等 AI 绘画工具的出现，仿佛让“神笔马良”的故事成为了现实。但这背后究竟是魔法，还是科技？在那个神秘的进度条背后，AI 究竟在进行怎样的操作？它的“大脑”里是否真的住着一位不知疲倦的画手，拿着画笔在白纸上从零开始创作？本文将抛开复杂的专业术语，以通俗易懂的方式拆解这一神奇过程。真相或许比想象中更有趣——AI 绘画，本质上是一场大型的“脑补”游戏。第一部分：画布的真相——它居然不是空白的！谈及绘画，人们的第一反应通常是：在一张干净的白纸上构图、打草稿、上色。然而，AI 的创作方式截然不同。它的起点并非空白，而是一片混沌。如果能深入 AI 的后台一探究竟，会发现当它准备开始工作时，面前的“画布”呈现出如下形态：这是一张密密麻麻、杂乱无章的噪点图，在技术上被称为“纯噪声”。在人类眼中，这或许只是毫无意义的混乱。但在 AI 眼中，这里隐藏着无限可能。AI 作画的本质，并非“无中生有”，而是“从混乱中建立秩序”。它不是在做加法（往白纸上添加内容），而是在做减法（去除不需要的噪点）。第二部分：AI 的特殊技能——“脑补大师”是怎样炼成的？面对这样一屏毫无头绪的雪花，AI 如何知道该从何处下手？这得益于它在投入使用前经历的魔鬼训练。在尚未掌握绘画技能之前，AI 分析了数十亿张人类世界的图片。其学习方式颇为独特，堪称一位“破坏与重建狂魔”。训练过程中，研究人员会向 AI 展示一张清晰的照片（例如一只小狗），随后逐步向照片中添加“沙子”（噪点），使照片逐渐变得模糊，直至完全变为一张无法辨认的雪花屏。AI 的任务便是学习如何“倒放”这一过程——即凭经验将这张雪花屏还原成最初的那只小狗。经过亿万次此类练习，AI 练就了一双“火眼金睛”，成为了世界上顶尖的“去噪专家”。面对任何混乱的图像，它的第一反应便是：“这太乱了，需要将其清理干净。”第三部分：关键时刻——面对一片雪花，AI 怎么下第一笔？这是整个生成过程中最为神奇的环节。当用户输入指令：“画一只猫”，AI 面对着手中那张杂乱无章的雪花屏，内心或许是崩溃的：“这里哪里有猫？这全是噪点。”此时，奇迹发生了。这个过程类似于人们童年时常玩的游戏——“在云朵里找形状”。想象一下，躺在草地上注视着天上杂乱无章的云团发呆。此时，若有人提示：“嘿，你看那片云，像不像一只猫？”一旦接受了这一设定，大脑便会开始强行“脑补”。越看越觉得：“左边那团突出的云确实有点像猫耳朵，中间那块暗影有点像猫身子……”AI 画画的第一步，正是这种强制的“幻视”。当用户输入“猫”作为提示词，便相当于给了 AI 一个强烈的暗示。它被迫在那堆毫无意义的噪点中寻找“猫”的蛛丝马迹。它会审视那些随机排列的像素点，强行联想：“虽然目前很乱，但如果非要说的话，中间这几个黑点凑在一起，相较于角落里的白点，更有潜力发展成一个猫鼻子。”于是，AI 迈出了极其微小的第一步：它并未直接画出猫鼻子，而只是将那些像素的颜色，朝着“猫”的方向轻轻推了一把。第四部分：见证奇迹——从模糊到清晰的循环这一步迈出后，画布看起来依然是一团糟。但 AI 绘画并非一步到位，它更像是一位手持橡皮擦和雕刻刀的雕塑家，一点一点将作品“磨”出来。这个过程在软件中通常被称为“步数”（Steps）。第 1 步： 对着雪花屏强行脑补，画面依然混沌，但已显现出极其微弱的趋势。第 10 步： AI 认为“猫”的形象越来越确定，下手逐渐加重，画面中出现了一个模糊的影子，能隐约辨识出动物的轮廓。第 20 步： 轮廓日益清晰，AI 开始雕琢细节：“此处应有毛发，彼处应是眼睛的反光。”第 30 步： 大功告成！噪点被清理干净，光影、质感完美呈现，一只栩栩如生的猫诞生了。这就是为什么 AI 生成图片需要几秒钟的时间，因为它在后台快速地进行了数十次“观察-脑补-修正”的循环。第五部分：灵魂拷问——为什么每次生成的图片都不一样？人们可能会发现，使用相同的提示词和模型设置，点击两次生成，AI 给出的图片却是完全不同的。既然是机器，为何结果不稳定？这正是 AI 绘画的迷人之处，其原因主要有二：1. 起跑线不同（蝴蝶效应）还记得最初那张“雪花屏”吗？每次点击生成按钮，AI 面对的那张雪花屏都是电脑随机新生成的。世界上没有两片相同的树叶，也没有两张相同的噪点图。也许这一次，初始噪点的左上角偶然多出了几个黑点，AI 便觉得：“此处适合画一只黑猫”；下一次，中间的噪点偏黄一点，AI 便觉得：“这次画只橘猫更合理”。初始状态的极其微小差别，经过数十步的放大，最终导致了结果的巨大不同。这就是 AI 世界的“蝴蝶效应”。2. “猫”是一个范…

AI 如何根据文字生成图片？
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date: 2026-01-19T22:04:43+08:00
description: 在当今的数字时代，只需输入一句描述，如“一只穿着宇航服的猫在月球上喝咖啡，电影感光影”，几秒钟后，屏幕上便会呈现出一张惊艳的图像。Midjourney、Stable Diffusion 等 AI 绘画工具的出现，仿佛让“神笔马良”的故事成为了现实。但这背后究竟是魔法，还是科技？在那个神秘的进度条背后，AI 究竟在进行怎样的操作？它的“大脑”里是否真的住着一位不知疲倦的画手，拿着画笔在白纸上从零开始创作？本文将抛开复杂的专业术语，以通俗易懂的方式拆解这一神奇过程。真相或许比想象中更有趣——AI 绘画，本质上是一场大型的“脑补”游戏。第一部分：画布的真相——它居然不是空白的！谈及绘画，人们的第一反应通常是：在一张干净的白纸上构图、打草稿、上色。然而，AI 的创作方式截然不同。它的起点并非空白，而是一片混沌。如果能深入 AI 的后台一探究竟，会发现当它准备开始工作时，面前的“画布”呈现出如下形态：这是一张密密麻麻、杂乱无章的噪点图，在技术上被称为“纯噪声”。在人类眼中，这或许只是毫无意义的混乱。但在 AI 眼中，这里隐藏着无限可能。AI 作画的本质，并非“无中生有”，而是“从混乱中建立秩序”。它不是在做加法（往白纸上添加内容），而是在做减法（去除不需要的噪点）。第二部分：AI 的特殊技能——“脑补大师”是怎样炼成的？面对这样一屏毫无头绪的雪花，AI 如何知道该从何处下手？这得益于它在投入使用前经历的魔鬼训练。在尚未掌握绘画技能之前，AI 分析了数十亿张人类世界的图片。其学习方式颇为独特，堪称一位“破坏与重建狂魔”。训练过程中，研究人员会向 AI 展示一张清晰的照片（例如一只小狗），随后逐步向照片中添加“沙子”（噪点），使照片逐渐变得模糊，直至完全变为一张无法辨认的雪花屏。AI 的任务便是学习如何“倒放”这一过程——即凭经验将这张雪花屏还原成最初的那只小狗。经过亿万次此类练习，AI 练就了一双“火眼金睛”，成为了世界上顶尖的“去噪专家”。面对任何混乱的图像，它的第一反应便是：“这太乱了，需要将其清理干净。”第三部分：关键时刻——面对一片雪花，AI 怎么下第一笔？这是整个生成过程中最为神奇的环节。当用户输入指令：“画一只猫”，AI 面对着手中那张杂乱无章的雪花屏，内心或许是崩溃的：“这里哪里有猫？这全是噪点。”此时，奇迹发生了。这个过程类似于人们童年时常玩的游戏——“在云朵里找形状”。想象一下，躺在草地上注视着天上杂乱无章的云团发呆。此时，若有人提示：“嘿，你看那片云，像不像一只猫？”一旦接受了这一设定，大脑便会开始强行“脑补”。越看越觉得：“左边那团突出的云确实有点像猫耳朵，中间那块暗影有点像猫身子……”AI 画画的第一步，正是这种强制的“幻视”。当用户输入“猫”作为提示词，便相当于给了 AI 一个强烈的暗示。它被迫在那堆毫无意义的噪点中寻找“猫”的蛛丝马迹。它会审视那些随机排列的像素点，强行联想：“虽然目前很乱，但如果非要说的话，中间这几个黑点凑在一起，相较于角落里的白点，更有潜力发展成一个猫鼻子。”于是，AI 迈出了极其微小的第一步：它并未直接画出猫鼻子，而只是将那些像素的颜色，朝着“猫”的方向轻轻推了一把。第四部分：见证奇迹——从模糊到清晰的循环这一步迈出后，画布看起来依然是一团糟。但 AI 绘画并非一步到位，它更像是一位手持橡皮擦和雕刻刀的雕塑家，一点一点将作品“磨”出来。这个过程在软件中通常被称为“步数”（Steps）。第 1 步： 对着雪花屏强行脑补，画面依然混沌，但已显现出极其微弱的趋势。第 10 步： AI 认为“猫”的形象越来越确定，下手逐渐加重，画面中出现了一个模糊的影子，能隐约辨识出动物的轮廓。第 20 步： 轮廓日益清晰，AI 开始雕琢细节：“此处应有毛发，彼处应是眼睛的反光。”第 30 步： 大功告成！噪点被清理干净，光影、质感完美呈现，一只栩栩如生的猫诞生了。这就是为什么 AI 生成图片需要几秒钟的时间，因为它在后台快速地进行了数十次“观察-脑补-修正”的循环。第五部分：灵魂拷问——为什么每次生成的图片都不一样？人们可能会发现，使用相同的提示词和模型设置，点击两次生成，AI 给出的图片却是完全不同的。既然是机器，为何结果不稳定？这正是 AI 绘画的迷人之处，其原因主要有二：1. 起跑线不同（蝴蝶效应）还记得最初那张“雪花屏”吗？每次点击生成按钮，AI 面对的那张雪花屏都是电脑随机新生成的。世界上没有两片相同的树叶，也没有两张相同的噪点图。也许这一次，初始噪点的左上角偶然多出了几个黑点，AI 便觉得：“此处适合画一只黑猫”；下一次，中间的噪点偏黄一点，AI 便觉得：“这次画只橘猫更合理”。初始状态的极其微小差别，经过数十步的放大，最终导致了结果的巨大不同。这就是 AI 世界的“蝴蝶效应”。2. “猫”是一个范…

【开源项目】AI2IMG_Tag 用于管理 AI 绘图标签的 web，接入大模型的绘图辅助工具
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date: 2026-01-18T09:35:02+08:00
description: 来 L 站的第二次发帖，前天下载了一个 comfyui，发现 ai 绘图进化速度真快。以前用 webui，现在都是拉工作流了。玩了一天发现 sdxl 和 sd 模型依然需要管理一些标签，网上公开的魔导书用起来总是差点意思，不方便自定义标签，开源的也没有找到好用的。于是自己动手丰衣足食，下面介绍一下自己的开源项目 AI2IMG_Tag：AI Tag Manager 是一个专为 Stable Diffusion、NovelAI、Midjourney、ComfyUI 等 AI 图像生成工具设计的综合性 Web 应用。集成了大模型服务，可以利用AI管理标签和生成用户需要的标签，比如用AI指令更换人物动作。核心功能介绍：1. 支持一键导入导入一次性多个 tag，并用 ai 针对自己设定的类别进行分别识别 （方便从 c 站抄别人的一组词，然后选择想要的某些特征标签导入）2.AI 许愿机基于已选中的 tag 进行动作调整或者风格编辑，输入指令后，ai 自动从 tag 中挑选合适的标签。也可以直接根据用户质量挑选 tag 生成。3. 批量编辑比如：可以选择移除所有动作相关的词汇，或者让 AI 分析哪些词汇与选择类别相关，然后高亮相关词汇，用户自己决定删除哪些 tag，可以及其方便的修改人物动作，衣服或背景等。4. 一键优化点击魔法按钮一键优化提示词顺序，当你挑选了一大堆提示词后，顺序混乱，可以让 AI 一件优化顺序，让模型更好的理解提示词。5. tag 转化自然语言当你使用的是 flux 类型的模型，依然可以使用 tag 组合，然后 ai 将 tag 组合成句子6. 支持画廊当你创建过一些优秀作品，可以上传到画廊，连同其提示词一起上传，方便后续复现或迭代修改 （谁不想收藏一下自己的优秀作品呢？ ）7. 支持多种类型 llm 供应商by the way, 感谢站内各位大佬提供的公益站和某些富可敌国的免费额度（fox code ）地址如下： github.com GitHub - jameskerry651/AI2IMG_Tag通过在 GitHub 上创建帐户来为 jameskerry651/AI2IMG_Tag 开发做出贡献。 📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1473160转载时间： 2026/1/18 09:34:58

【转载】Google Colab 上部署 Z-image-turbo (造相)
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date: 2026-01-16T12:46:24+08:00
description: 在 AI 绘画领域，我们一直在追求更快的出图速度和更低的硬件门槛。Z-image-turbo（简称 “造相”）是是阿里巴巴通义实验室于 2025 年底基于 Stable Diffusion WebUI 开发、发布的高效图像生成模型，60 亿参数、8 步采样等是其核心特性。它集成了多项加速技术，如 LCM (Latent Consistency Models) 和高效的模型与采样器，旨在实现秒级出图的极速体验。然而，高性能 AI 绘图往往需要强大的本地 GPU 支持。对于许多没有专业显卡的用户来说，这成为了一道门槛。本文将详细指导您如何利用 Google Colaboratory (Colab) 提供的免费或付费云端 GPU 资源，轻松部署 Z-image-turbo，彻底释放其速度潜力。Z-image-turbo文生图始终是热点，闭源这边，由 Gemini 3 Pro 驱动的 Nano-Banana Pro，几乎改变了大家对于平面设计的认知；开源方面，Flux 2.0 的开源随让图像生成效果大大提升，但过大的体量（30B+）几乎无法引起社区的关注。所以，Z-image 系列横空出世，6B 的体积以及社区量化版本的快速涌现，是大家真正能 “玩得上、玩得起” 的文生图模型。Z-image 包括多种变体，主要是三个版本：Z-Image-Turbo：专注于快速推理，能够在低资源设备上高效运行，适合实时应用，支持中英文双语文本渲染（中文表现优异）。Z-Image-Base：基础模型，适合开发者进行微调和二次开发。Z-Image-Edit：专为图像编辑任务优化，支持根据自然语言指令进行精确编辑。Z-image 系列已经设限，但本文示例使用的为社区 4bit 量化版本，支持 NSFW。准备工作在开始部署之前，请确保您拥有以下几项准备：Google 账号： 用于登录 Google Colab 并挂载 / 使用 Google Drive。网络环境： 稳定的网络连接，以便顺利下载模型和运行环境。Hugging Face 账号 (可选但推荐): 如果您需要下载大型模型，拥有一个账号并设置好访问令牌会更方便。首先，我们点击打开基于 4bit 量化版本 Z-image-turbo 的 jupyter 笔记本文件。我们在 Google Colab 中，需要为 Z-image 项目分配合适的 GPU 加速资源，这是至关重要的一步：点击打开顶部菜单栏的『修改』菜单， 选择『笔记本设置』。在『笔记本设置』中选择 “T4 GPU” (对于免费用户，这是最佳选择) 或更高的配置（例如 A100，如果订阅了 Pro+）。运行时类型选择 Python 3，点击『保存』。运行时的修订也可以右上角的『连接』，在下拉菜单中选择『更改运行时类型』。然后，在确定好提示词之后，就可以点击上方的『全部运行』开始执行顺序执行两个单元格的代码了。运行与效率示例不做修改，直接开始运行。需要先安装 z-image-turbo 及必要的依赖。完成项目部署和依赖安装后，加载 Z-image-turbo，开始进行推理。因为我们部署的是 4bit 量化版本，效率很高，1 分钟（实际推理耗时 01:07） 1 张图。至于和完全版本的质量差异，作者是无法识别并且不在意的。结语本文示例仅仅将量化本的 Z-image-turbo 部署在云端（Google colab），有效解决了本地硬件不足的问题。但是，很显然，我们不可能每次生成图片都需要将整个部署流程都完整跑一边，因此，如果能将 webui 部署到 google colab，通过远程访问公网 url，输入我们的图片生成指令，实时生成、显示、下载才是生产解决方案。我们后续将和大家分享如何将完整的包含 webui.py 的 Z-image-turbo 部署到 google colab，并借助 ngrok 或 cloudflare tunnel 进行内网穿透以提供公网访问的方法。教程来自老 E 老 E 的博客 Google Colab 上部署 Z-image-turbo (造相)Z-image-turbo（简称 “造相”）是基于 Stable Diffusion WebUI 开发的一个优化版本，它集成了多项加速技术，如 LCM (Latent Consistency Models) 和各种高效的模型与采样器，旨在实现秒级出图的极速体验。然而，高性能 AI 绘图往往需要强大的本地 GPU 支持。对于许多没有专业显卡的用户来说，这成为了一道门槛。本文将详细指导您如何利用 Google Colaboratory (Colab) 提供的免费或付费云端 GPU 资源，轻松部署... bilibili.com 免费 Google Colab 上部署 Z-image-tu…

免登入用 Nano Banana 站 - CoffeeCat
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date: 2026-01-15T18:20:59+08:00
description: 发现一家提供免登入可用 Nano Banana 生图的站有兴趣可以玩看看以下是我试着生成的图片及提示词 提示词 {“FaceReference”: {“Mode”: “Strict face preservation”,“Instruction”: “Use uploaded reference for exact facial features”,“Consistency”: “Face identical across all nine frames”},“GridComposition”: {“FocalLengthMix”: “35mm full-body to 85mm close-ups”,“PoseVariety”: [“Wide stance hands behind head”,“Palm extended toward camera”,“OK gesture over eye playful”,“Chin resting in both hands”,“Half face covered by hand”,“Twirling with hair flowing”,“Jumping with arms up”,“Looking over shoulder”,“Candid laughing”]},“PersonaDetails”: {“Subject”: {“Type”: “Same as reference”,“Wardrobe”: “Light beige knit crop top, high-waisted blue jeans, delicate gold necklace”,“OverallPresence”: “Confident, radiant, approachable”}},“Environment”: {“Setting”: “Outdoor open sky”,“Background”: “Vibrant azure sky with clouds”,“Lighting”: {“Style”: “Harsh high-key natural sunlight”,“Quality”: “Crisp defined shadows”}},“ImageQuality”: {“Resolution”: “8K hyper-realistic”,“Aesthetic”: “High-end lifestyle campaign”},“NegativePrompt”: [“indoor”,“artificial light”,“different face”,“altered facial features”],“ResponseFormat”: {“AspectRatio”: “1:1”}} coffeecatai.com AI Image Generator - Free Text to Image and Image to Image AI Art CreatorCreate stunning AI images instantly with our advanced Nano Banana-powered generator. No login needed. Use it without limits. 偷偷说一下，目前我正在进行 APP 限免的板块申请如果可以的话希望大家支持一下！ 请进 【APP 限免】 板块申请📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1462912原作者： josenlou转载时间： 2026/1/15 18:20:57

腾讯 cnb 特权申请，可以薅腾讯羊毛，有 gpu 可以跑 sd 和 ai
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date: 2026-01-08T10:10:35+08:00
description: 有 h20 可以跑 sd代码仓库：100GiB对象存储：100GiB云原生构建 - CPU：2026 核时 / 月云原生开发 - CPU：20260 核时 / 月特权有效期：永久申请截止时间：2026 年 12 月 31 日 wj.qq.com 申领【2026 蒸蚌特权】 - 腾讯问卷腾讯问卷提供了从问卷设计、数据收集到统计分析的一站式专业调查研究能力，平台还有超百万的在线回答小组成员，可以提供高效、精准的问卷有偿投放服务，已经被广泛应用在调查研究、表单、投票、考试等工作和学习场景，满足政府、企业、学校、团队组织等各类用户数据收集和统计分析的使用需要。腾讯问卷对通用的基础功能是永久免费的，也可以根据自身使用需求选择有更多个性化高级功能和服务的付费高级版、尊享版、旗舰版。 这里申请就可以了📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1418441原作者： wuming转载时间： 2026/1/8 10:10:35