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AI绘画——webui
Stable Diffusion Web UI 是一个基于 Stable Diffusion 的应用，利用 gradio 模块搭建的交互程序，用户可以在低代码 GUI 中直接访问 Stable Diffusion。以下是其主要功能：Stable Diffusion Web UI 提供了四个主要区域：【模型】、【功能】、【参数】和【出图】。
通过SDwebUI0，我不仅享受到了AI绘画带来的乐趣，也深刻体验到了其强大的图像生成能力。从基础模型到自定义模型，从简单的肖像绘制到复杂场景的构建，每一次点击生成都是一次创新的尝试。这不仅是对AI绘画技术的一次探索，也是对艺术创作的一次全新体验。
ComfyUI是一款基于节点流程式的Stable Diffusion AI绘图工具WebUI。ComfyUI通过将Stable Diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。用户可以通过链接不同的节点来构建复杂的图像生成工作流程，这些节点可以包括各种任务，如加载模型、输入提示、指定采样器等。
AI绘画，特别是基于webui的文本转图像应用，最近半年热度不减。与传统的视觉任务如分类和检测相比，AI绘画的复杂度更高，不仅考验AI的图像生成能力，也展现了其在艺术领域的巨大潜力。webui等开源工具的出现，使得非专业人士也能亲身体验从文本到图片的生成过程，感受其震撼效果。
请大家推荐几个GPS模块
〖壹〗、 高锐U-Touch蓝牙GPS - 推荐型号：高锐U-Touch - 借鉴 费用 ：550元 - 高锐U-Touch以其时尚的设计脱颖而出，黑色镜面外观搭配烤漆工艺，质感出众。触摸式操作设计简洁，易于上手。智能识别技术防止误操作。该产品电池续航能力强，适合户外使用，可通过多种方式充电。
〖贰〗、 单模GPS模块主要适用于特定的应用场景，如车辆追踪、小型设备定位等。这类模块通常在费用 上更具优势，但在多卫星系统的兼容性方面可能稍逊一筹。如果您需要一个专为特定任务设计的GPS模块，单模GPS模块是一个不错的选取 。
〖叁〗、 当下市场上，如Trimble、Garmin、uBlox等是GPS模块的知名品牌。这些品牌在全球范围内有着广泛的应用和认可，为各类设备提供精确的定位服务。 性能参数分析 选取 GPS模块时，应考虑其接收灵敏度、定位精度、启动时间、跟踪性能等关键参数。
〖肆〗、 工业级GPS模块 工业级GPS模块是为工业应用设计的，具有高度的稳定性和可靠性。它们通常用于自动化控制、物流跟踪、工程机械等领域，可以承受恶劣的环境条件和长时间的工作需求。总结 以上便是几种常见的GPS模块类型。各类GPS模块根据具体的应用场景和需求进行设计，具有不同的特点。
〖伍〗、 SKYLAB研发推出的RTK高精度定位模块SKG12UR，内置RTK算法，同时支持BDS、GPS双卫星定位系统，配合全国北斗增强网的高精度定位服务，可以达到实时厘米级定位精度，满足智慧博农业、智能驾驶汽车的高精度定位需求。
〖陆〗、 SKYLAB面向车载，交通，安防，通信，司法，农业，便携式终端设备及智能穿戴设备研发推出了单GPS模块，单北斗模块，北斗多模定位模块，RTK高精度定位模块，车载组合导航模块，GNSS授时模块，天线一体化GNSS模块，GNSS G-Mouse等嵌入式模块产品和外置定位硬件产品。
stablediffusion之lora推荐
在进行3D/盲盒设计时，想要达到盲盒效果，Stable Diffusion搭配LoRA技术是一个不错的选取 ，其效果相当出色。 对于想要制作微缩世界风格图标的设计者，DDicon_lora是一个很好的工具。我曾在之前的笔记中提及过它。
文章推荐使用稳定扩散界面（stable-diffusion-webui）集成的BLIP和Deepbooru模型进行标签反推，并安装相应的插件，如Tagger和dataset-tag-editor，以进行标签的批量处理。文章还提供了训练图像集配置文件（dataset.toml）的示例，以及详细的训练参数配置，包括学习率、网络维度、最大训练轮数等。
墨心 MoXin：年度最佳模型，能够展现出中国水墨的韵味。 hanfu汉服：专注于汉服风格的LoRA，让中国文化得到更广泛的传播。 blindbox/大概是盲盒：专门处理盲盒风格的LoRA，可以让你轻松实现盲盒自由。 Anime Tarot Card Art Style 塔罗牌：将你的图片转化为塔罗牌艺术风格，增添了一种神秘感。
LoRA模型的基本使用格式如下：而在分层控制中，我们需在LoRA权重值后添加“：”并结合17个分层的对应权重值代码。例如：其中，第一层被称为BASE层，是开关层。当BASE层为0时，后面16层的设置将不起作用。有观点建议将开关层设置为1，但作者对此持保留意见。
LyCORIS模型在准确性上优于传统LoRa，但其模型大小较大，约为344M，而传统LoRa通常在144M或更小。LoRa的用途在于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，如人物或服装，实现快速准确调用。
LoRA在Stable Diffusion架构中的作用： 优化对象：优化了与提示词关联的UNet交叉注意层。 技术特点：通过低秩矩阵减少存储和计算需求，作为插件与基础模型结合，生成更高质量的结果。LoRA在Stable Diffusion中的优势： 文件大小：文件小，易于分享。 训练效率：训练效率高，适于在不同领域快速生成定制模型。
