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电商模特1元购,人图背景随便换!国产AI工具降本99%
AI工具“小K电商图”仅需1元，就可制作电商模特图，成本大幅降低99%。只需上传一张照片，即可在不改变服饰的情况下更换模特人脸、表情、背景，甚至可以任意调整图片大小或将2次元纸片人的服装转换为3D真实风格，效果逼真难以辨别。使用过程简便，界面友好，操作仅需1分钟，包含3个步骤。
在电商领域，产品拍摄和背景合成的成本一直是商家的一大负担。传统的拍摄方式效率低下，特别是对于sku数量庞大的商家，需要大量人力和时间投入。然而，随着AI技术的崛起，特别是MJ和SD在电商背景生成方面的突破，尽管AI技术能够生成逼真的背景，但仍需要人工拍摄和后期合成，无法真正实现拍摄与合成的自动化。
物联网与互联网的区别是什么
本质区别 物联网的本质是感知与服务。互联网的本质是基于手机和PC的线上信息和内容推送和共享。数据区别 物联网的数据可交易，对于大数据和云计算的价值巨大。互联网信息会消失也会重造，对大数据和云计算价值有限。
本质差异 物联网的核心在于物品之间的互联互通，强调的是物品的智能化和服务的个性化。相比之下，互联网更侧重于信息的传输和共享，主要是人与人之间的交流和数据的传递。 数据价值 物联网产生的数据具有很高的商业价值，对大数据和云计算的发展贡献巨大。
物联网与互联网的覆盖范围有显著差异：物联网的适用范围远超过互联网。互联网主要服务于人类，通过网络实现信息交换；相反，物联网专注于物品的管理，使得物品能够自主交换信息，从而间接服务于人类。
Stable-DiffusionLoRA模型训练教程(新手篇)|LoRA训练个人经验总结与复盘...
LoRA，即Low-Rank Adaptation，源自2021年论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》，是一种用于大语言模型的低秩适配器，通过减少可训练参数，避免模型性能损失，实现大模型的微调。
LORA模型，大小约100MB左右，用于快速训练，参数量远少于大模型，且需与基础模型版本保持一致。VAE模型作用在于提升图像色彩饱和度，减少灰蒙感，一般在大模型中已集成，无需单独下载。若大模型VAE信息损坏，生成图片时应选取 VAE。
LoRA（Low-Rank Adaptation）通过学习rank-decompostion matrices减少可训练参数数量，同时冻结原始权重，降低大型语言模型的存储需求并实现高效任务切换。LoRA在训练特定任务时优于其他自适应方法，包括适配器、前缀调整和微调。
majicMIX realistic麦橘写实：基于SD 5的写实大模型，推荐参数为Euler a、Euler、restart等，步骤20~40，Hires upscaler为ESRGAN 4x等。 DreamShaper：侧重于现实主义，提供基于SD5及LCM和SDXL模型。GPU加速网站包括Mage.space、Sinkin.ai等。LPCM的fig设置为2，5-15步。
Dream booth/LoRA/Embedding/Hyper network， 这在我们后续学习Stable Diffusion过程中会经常用到， 相信大家都已经或多或少了解一点了，下面 就带大家揭开他们神秘的面纱。
本文是关于ComfyUI入门的教程，主要讲解如何使用LoRA模型进行创作。LoRA模型作为微调模型，主要用于特定主体或风格的图片生成，如插画、机械战衣或粘土风格等。在AI绘画领域，Stable Diffusion因其开源特性广受欢迎，但Stable Diffusion WebUI和ComfyUI各有优劣。
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