今天，我们将探索一个为Bilibili社区核心贡献者秋叶大佬所发布的神器——一款整合软件包。这款软件巧妙地简化了学习Python和网络知识这一通常漫长的过程。即使是编程新手，也能轻松入门并开始使用StableDiffusion（简称SD），并且几乎不需要任何调整，就能体验到前沿的AI绘图技术。
本文将依据秋叶的最新整合包，结合笔者整合的资源，向大家展示最基本的概念和安装方法。大家想咨询更多问题获取资料可看文末扫码获取方式！
Stable Diffusion（SD）简介
Stable Diffusion是一款2022年推出的先进的文本到图像生成模型，这种潜在扩散模型是由Stability
AI公司与众多学者和非营利组织合作开发的。目前，SD的源代码和模型已经实现了开源，并且在Github上由AUTOMATIC1111保持着一个完整的项目更新，由全球开发者共同维护。
尽管完整版对网络有一定要求，但国内的开发者已经发布了多个版本的封装包。开源社区对SD的普及贡献巨大。
SD的一大亮点是其开源属性，允许在个人电脑上离线操作。它可以运行在大多数配备至少8GB显存的中端GPU上，但推荐的显存起点是12GB。
AI训练和输出的过程本质上是软硬件结合的深度学习过程，通常会使用NVIDIA公司的显卡和相关技术，比如CUDA、CUDNN，以及Python生态中的深度学习组件，如transformers、PyTorch等。深入学习AI时，这些知识点往往是不可避免的难关。
幸运的是，本文和秋叶整合包都将避开这些复杂的内容，使得部署和理解过程更加简单。
这份完整版的AI绘画（SD、comfyui、AI视频）整合包已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
SD的基础知识
1.大模型
：是通过将素材与SD的轻量模型（例如SD1.5/SD1.4/SD2.1）结合，经过深度学习炼制而成的，可以直接用于生成图片。大模型定义了最终图片的基本方向，是一切的基础。文件扩展名通常为CKPT或SAFETENSORS。
VAE：相当于图像的滤镜，对大模型进行补充，帮助稳定色彩范围。文件扩展名通常为CKPT或SAFETENSORS。
2.LoRA
：是一种模型插件，在某个大模型基础上通过深度学习炼制的小模型。它需要与大模型结合使用，能够在一定范围内调整图片风格，或增加大模型缺失的元素。基于SD底模炼制时，更换不同大模型时的通用性较好。但如果基于特定大模型，可能会在与该大模型结合时展现出特别优秀的效果。
3.ControlNet ：是一种高级插件，为SD赋予了“视觉”，可以识别现有图片的线条或景深信息，并利用这些信息来处理图片。
4.Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI） ：是由开源大师AUTOMATIC1111基于Stability
AI的算法开发的软件，它允许用户在浏览器中通过图形界面操作SD。
5.秋叶整合包
：是由中国开发者秋叶开发的整合软件包。由于WEBUI本身基于GitHub，大部分时间部署需要较高的网络条件和Python环境。秋叶整合包内置了与电脑系统隔离的Python环境和Git，用户无需了解这两个软件即可运行。这极大降低了入门门槛，让更多人能够享受AI绘图的乐趣。
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软件安装与启动
软件下载：笔者已为大家准备好了全套软件，关注本公众号，回复“SD ”获取网盘下载地址。
下载完资源后，我们可以先安装启动器的运行依赖，并解压秋叶包本体。
完成了启动器本体的解压工作后，请切勿急于启动程序，我们接下来将一步步完成模型的导入工作。
导入核心数据 ：
1. 下载模型：
2. 导入ControlNet模型：
3. 添加LoRA模型：
启动软件
完成上述数据的解压和导入之后，您现在可以启动软件了。
1. 在安装目录下找到启动器应用程序，通常这是一个可执行文件（.exe）。
2. 双击启动器图标。
3. 在启动器界面中点击“一键启动”按钮。
4. 程序将开始运行，此时您需要稍作等待。
5. 当程序运行一段时间后，会自动在您的默认浏览器中打开一个新的网页界面。
6. 如果网页成功加载，表示软件已经启动成功。
现在，您应该已经成功启动了Stable Diffusion的Web UI，并且可以开始使用AI绘图功能了。
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Stable Diffusion（SD）简介
Stable Diffusion是一款2022年推出的先进的文本到图像生成模型，这种潜在扩散模型是由Stability AI公司与众多学者和非营利组织合作开发的。目前，SD的源代码和模型已经实现了开源，并且在Github上由AUTOMATIC1111保持着一个完整的项目更新，由全球开发者共同维护。
尽管完整版对网络有一定要求，但国内的开发者已经发布了多个版本的封装包。开源社区对SD的普及贡献巨大。
SD的一大亮点是其开源属性，允许在个人电脑上离线操作。它可以运行在大多数配备至少8GB显存的中端GPU上，但推荐的显存起点是12GB。
AI训练和输出的过程本质上是软硬件结合的深度学习过程，通常会使用NVIDIA公司的显卡和相关技术，比如CUDA、CUDNN，以及Python生态中的深度学习组件，如transformers、PyTorch等。深入学习AI时，这些知识点往往是不可避免的难关。
幸运的是，本文和秋叶整合包都将避开这些复杂的内容，使得部署和理解过程更加简单。
SD的基础知识
1.大模型：是通过将素材与SD的轻量模型（例如SD1.5/SD1.4/SD2.1）结合，经过深度学习炼制而成的，可以直接用于生成图片。大模型定义了最终图片的基本方向，是一切的基础。文件扩展名通常为CKPT或SAFETENSORS。
VAE：相当于图像的滤镜，对大模型进行补充，帮助稳定色彩范围。文件扩展名通常为CKPT或SAFETENSORS。
2.LoRA：是一种模型插件，在某个大模型基础上通过深度学习炼制的小模型。它需要与大模型结合使用，能够在一定范围内调整图片风格，或增加大模型缺失的元素。基于SD底模炼制时，更换不同大模型时的通用性较好。但如果基于特定大模型，可能会在与该大模型结合时展现出特别优秀的效果。
3.ControlNet：是一种高级插件，为SD赋予了“视觉”，可以识别现有图片的线条或景深信息，并利用这些信息来处理图片。
4.Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI）：是由开源大师AUTOMATIC1111基于Stability AI的算法开发的软件，它允许用户在浏览器中通过图形界面操作SD。
5.秋叶整合包：是由中国开发者秋叶开发的整合软件包。由于WEBUI本身基于GitHub，大部分时间部署需要较高的网络条件和Python环境。秋叶整合包内置了与电脑系统隔离的Python环境和Git，用户无需了解这两个软件即可运行。这极大降低了入门门槛，让更多人能够享受AI绘图的乐趣。
软件安装与启动
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下载完资源后，我们可以先安装启动器的运行依赖，并解压秋叶包本体。
完成了启动器本体的解压工作后，请切勿急于启动程序，我们接下来将一步步完成模型的导入工作。
导入核心数据：
1. 下载模型：
2. 导入ControlNet模型：
3. 添加LoRA模型：
启动软件
完成上述数据的解压和导入之后，您现在可以启动软件了。
1. 在安装目录下找到启动器应用程序，通常这是一个可执行文件（.exe）。
2. 双击启动器图标。
3. 在启动器界面中点击“一键启动”按钮。
4. 程序将开始运行，此时您需要稍作等待。
5. 当程序运行一段时间后，会自动在您的默认浏览器中打开一个新的网页界面。
6. 如果网页成功加载，表示软件已经启动成功。
现在，您应该已经成功启动了Stable Diffusion的Web UI，并且可以开始使用AI绘图功能了。
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关于AI绘画技术储备
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一、AIGC所有方向的学习路线
AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、AIGC必备工具
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
三、最新AIGC学习笔记
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、AIGC视频教程合集
观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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前言 主流AI绘图工具 ——Stable Diffusion（简称SD） 是一种基于扩散模型的图像生成算法。它通过逐步添加噪声并反向扩散来生成高质量的图像。SD在多个领域表现出色，包括图像修复、图像生成和图像增强等。该技术的主要优势在于其生成的图像质量高且多…
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Stable Diffusion是一款2022年推出的先进的文本到图像生成模型，这种潜在扩散模型是由Stability
AI公司与众多学者和非营利组织合作开发的。目前，SD的源代码和模型已经实现了开源，并且在Github上由AUTOMATIC1111保持着一个完整的项目更新，由全球开发者共同维护。
尽管完整版对网络有一定要求，但国内的开发者已经发布了多个版本的封装包。开源社区对SD的普及贡献巨大。
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AI训练和输出的过程本质上是软硬件结合的深度学习过程，通常会使用NVIDIA公司的显卡和相关技术，比如CUDA、CUDNN，以及Python生态中的深度学习组件，如transformers、PyTorch等。深入学习AI时，这些知识点往往是不可避免的难关。
幸运的是，本文和秋叶整合包都将避开这些复杂的内容，使得部署和理解过程更加简单。
SD的基础知识
1.大模型
：是通过将素材与SD的轻量模型（例如SD1.5/SD1.4/SD2.1）结合，经过深度学习炼制而成的，可以直接用于生成图片。大模型定义了最终图片的基本方向，是一切的基础。文件扩展名通常为CKPT或SAFETENSORS。
VAE：相当于图像的滤镜，对大模型进行补充，帮助稳定色彩范围。文件扩展名通常为CKPT或SAFETENSORS。
2.LoRA
：是一种模型插件，在某个大模型基础上通过深度学习炼制的小模型。它需要与大模型结合使用，能够在一定范围内调整图片风格，或增加大模型缺失的元素。基于SD底模炼制时，更换不同大模型时的通用性较好。但如果基于特定大模型，可能会在与该大模型结合时展现出特别优秀的效果。
3.ControlNet ：是一种高级插件，为SD赋予了“视觉”，可以识别现有图片的线条或景深信息，并利用这些信息来处理图片。
4.Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI） ：是由开源大师AUTOMATIC1111基于Stability
AI的算法开发的软件，它允许用户在浏览器中通过图形界面操作SD。
5.秋叶整合包
：是由中国开发者秋叶开发的整合软件包。由于WEBUI本身基于GitHub，大部分时间部署需要较高的网络条件和Python环境。秋叶整合包内置了与电脑系统隔离的Python环境和Git，用户无需了解这两个软件即可运行。这极大降低了入门门槛，让更多人能够享受AI绘图的乐趣。
软件安装与启动
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下载完资源后，我们可以先安装启动器的运行依赖，并解压秋叶包本体。
完成了启动器本体的解压工作后，请切勿急于启动程序，我们接下来将一步步完成模型的导入工作。
导入核心数据 ：
1. 下载模型：
2. 导入ControlNet模型：
3. 添加LoRA模型：
启动软件
完成上述数据的解压和导入之后，您现在可以启动软件了。
1. 在安装目录下找到启动器应用程序，通常这是一个可执行文件（.exe）。
2. 双击启动器图标。
3. 在启动器界面中点击“一键启动”按钮。
4. 程序将开始运行，此时您需要稍作等待。
5. 当程序运行一段时间后，会自动在您的默认浏览器中打开一个新的网页界面。
6. 如果网页成功加载，表示软件已经启动成功。
现在，您应该已经成功启动了Stable Diffusion的Web UI，并且可以开始使用AI绘图功能了。
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针对各位AIGC初学者，这里列举了一条完整的学习计划，感兴趣的可以阅读看看，希望对你的学习之路有所帮助，废话不多说，进入正题：
目标应该是这样的：
第一阶段（30天）：AI-GPT从入门到深度应用
该阶段首先通过介绍AI-GPT从入门到深度应用目录结构让大家对GPT有一个简单的认识，同时知道为什么要学习GPT使用方法。然后我们会正式学习GPT深度玩法应用场景。
———–
- GPT的定义与概述
- GPT与其他AI对比区别
- GPT超强记忆力体验
- 万能GPT如何帮你解决一切问题？
- GPT表达方式优化
- GPT多类复杂应用场景解读
- 3步刨根问底获取终极方案
- 4步提高技巧-GPT高情商沟通
- GPT深度玩法应用场景
- GPT高级角色扮演-教学老师
- GPT高级角色扮演-育儿专家
- GPT高级角色扮演-职业顾问
- GPT高级角色扮演-专业私人健身教练
- GPT高级角色扮演-心理健康顾问
- GPT高级角色扮演-程序UX/UI界面开发顾问
- GPT高级角色扮演-产品经理
- GPT高级技巧-游戏IP角色扮演
- GPT高级技巧-文本冒险游戏引导
- GPT实操练习-销售行业
- GPT实操练习-菜谱推荐
- GPT实操练习-美容护肤
- GPT实操练习-知识问答
- GPT实操练习-语言学习
- GPT实操练习-科学减脂
- GPT实操练习-情感咨询
- GPT实操练习-私人医生
- GPT实操练习-语言翻译
- GPT实操练习-作业辅导
- GPT实操练习-聊天陪伴
- GPT实操练习-育儿建议
- GPT实操练习-资产配置
- GPT实操练习-教学课程编排
- GPT实操练习-活动策划
- GPT实操练习-法律顾问
- GPT实操练习-旅游指南
- GPT实操练习-编辑剧本
- GPT实操练习-面试招聘
- GPT实操练习-宠物护理和训练
- GPT实操练习-吸睛爆款标题生成
- GPT实操练习-自媒体爆款软件拆解
- GPT实操练习-自媒体文章创作
- GPT实操练习-高效写作推广方案
- GPT实操练习-星座分析
- GPT实操练习-原创音乐创作
- GPT实操练习-起名/解梦/写诗/写情书/写小说
- GPT提升工作效率-Word关键字词提取
- GPT提升工作效率-Word翻译实现
- GPT提升工作效率-Word自动填写、排版
- GPT提升工作效率-Word自动纠错、建议
- GPT提升工作效率-Word批量生产优质文章
- GPT提升工作效率-Excel自动化实现数据计算、分析
- GPT提升工作效率-Excel快速生成、拆分及合并实战
- GPT提升工作效率-Excel生成复杂任务实战
- GPT提升工作效率-Excel用Chat Excel让效率起飞
- GPT提升工作效率–PPT文档内容读取实现
- GPT提升工作效率–PPT快速批量调整PPT文档
- GPT提升工作效率-文件批量创建、复制、移动等高效操作
- GPT提升工作效率-文件遍历、搜索等高效操作
- GPT提升工作效率-邮件自动发送
- GPT提升工作效率-邮件自动回复
- GPT接入QQ与QQ群实战
- GPT接入微信与微信群实战
- GPT接入QQ与VX多用户访问实战
- GPT接入工具与脚本部署实战
第二阶段（30天）：AI-绘画进阶实战
该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过了解AI绘画定义与概述 ，AI绘画的应用领域 ，PAI绘画与传统绘画的区别 ，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的使用方法，还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。
- ———–
AI绘画定义与概述
- AI绘画的应用领域
- AI绘画与传统绘画的区别
- AI绘画的工具分类介绍
- AI绘画工具-Midjourney
- AI绘画工具-百度文心一格
- AI绘画工具-SDWebUI
- AI绘画工具-Vega AI
- AI绘画工具-微信中的AI绘画小程序
- Midjourney学习-Discord账号的注册
- Midjourney Bot界面讲解
- Midjourney提示词入门
- Midjourney高级提示词
- Midjourney版本参数学解读
- Midjourney功能参数
- Midjourney上采样参数
- AI绘画组合应用1-Midjourney + GPT
- AI绘画组合应用2-Stable Diffusion + GPT
- AI绘画组合应用3-AI绘画+ GPT +小红书
- AI绘画组合应用4-AI绘画+ GPT +抖音
- AI绘画组合应用5-AI绘画+ GPT +公众号
- AI绘画组合应用6-AI绘画+ GPT + AI视频
- AI绘画组合应用7-AI绘画+ GPT + 小说人物/场景
- AI绘画设计-Logo设计
- AI绘画设计-套用万能公式
- AI绘画设计-引用艺术风格
- AI绘画设计-GPT加速设计方案落地
- AI绘画设计-Vega AI渲染线稿生成设计
- AI绘画设计-摄影
- AI绘画设计-头像设计
- AI绘画设计-海报设计
- AI绘画设计-模特换装
- AI绘画设计-家具设计
- AI绘画设计-潘顿椅设计
- AI绘画设计-沙发设计
- AI绘画设计-电视柜设计
- AI绘画设计-包装设计的提示词构思
第三阶段（30天）：AI-视频高段位
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份AIGC副业相关的工作，比如电商运营、原画设计、美工、安全分析等岗位；如果新媒体运营学的好，还可以从各大自媒体平台收获平台兼职收益。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- ———–
AI视频定义与概述
- AI视频制作-方案与创新
- AI视频制作-各种工具实操
- AI视频制作-美学风格(油画/插画/日漫/水墨)
- AI视频制作-形象设定(人物形象服装/造型/表情)
- AI视频画面特效处理
- AI视频画面拼接
- AI视频画面配音
- AI视频画面包装
- AI视频锁定人物逐一精修
- 多种表情动作/情节
- 动态模型转换-视频内部元素关键帧
- 动态模型转换-图像整体运动
- 动态模型转换-虚拟人
- 动态模型转换-表面特效
- AI自媒体视频-深问GPT，获取方案
- AI自媒体视频-风格设置(诗歌/文言文等)
- AI自媒体视频-各行业创意视频设计思路
- AI视频风格转换
- AI视频字数压缩
- AI视频同类型衍生
- AI视频Pormpt公式
第四阶段（20天）：AI-虚拟数字人课程
- ———–
AI数字人工具简介
- AI工作台界面功能展示及介绍
- AI数字人任务确定
- AI数字人素材准备
- AI知识、语料的投喂
- AI模型训练
- AI训练成果展示及改进
- AI数字人直播系统工具使用
- AI人物在各平台直播
- AI数字人在OBS平台直播
第五阶段（45天以上）：AIGC-多渠道变现课程
该阶段是项目演练阶段，大家通过使用之前学习过的AIGC基础知识，项目中分别应用到了新媒体、电子商务等岗位能帮助大家在主流的新媒体和电商平台引流和带货变现。
———–
- AI-小红书引流变现
- AI-公众号引流变现
- AI-知乎引流变现
- AI-抖音引流/带货变现
- AI-写作变现
- AI-B站引流变现
- AI-快手引流变现
- AI-百家号引流变现
- AI-制作素材模板出售变现
- AI-周边定制变现
- AI-手机壳图案定制变现
- AI-周边产品定制变现
- AI-服装图案定制变现
- AI-个性头像定制变现
- AI-起号与知识付费变现
- AI-实现淘宝销售变现
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AIGC的正确特征了。
这份完整版的AIGC资料我已经打包好，需要的点击下方二维码，即可前往免费领取！
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一、前言 质子科学AI系统 是一款基于 ChatGPT 和 Midjourney 打造的智能问答与绘画系统，为用户提供全面的一站式 AI 解决方案，覆盖 B 端和 C 端需求。系统功能丰富，包含 AI 大模型问答、AI 绘画、专业版 AI 视频生成、文档分析、…
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Stable Diffusion是一款2022年推出的先进的文本到图像生成模型，这种潜在扩散模型是由Stability AI公司与众多学者和非营利组织合作开发的。目前，SD的源代码和模型已经实现了开源，并且在Github上由AUTOMATIC1111保持着一个完整的项目更新，由全球开发者共同维护。
尽管完整版对网络有一定要求，但国内的开发者已经发布了多个版本的封装包。开源社区对SD的普及贡献巨大。
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AI训练和输出的过程本质上是软硬件结合的深度学习过程，通常会使用NVIDIA公司的显卡和相关技术，比如CUDA、CUDNN，以及Python生态中的深度学习组件，如transformers、PyTorch等。深入学习AI时，这些知识点往往是不可避免的难关。
幸运的是，本文和秋叶整合包都将避开这些复杂的内容，使得部署和理解过程更加简单。
SD的基础知识
1.大模型：是通过将素材与SD的轻量模型（例如SD1.5/SD1.4/SD2.1）结合，经过深度学习炼制而成的，可以直接用于生成图片。大模型定义了最终图片的基本方向，是一切的基础。文件扩展名通常为CKPT或SAFETENSORS。
VAE：相当于图像的滤镜，对大模型进行补充，帮助稳定色彩范围。文件扩展名通常为CKPT或SAFETENSORS。
2.LoRA：是一种模型插件，在某个大模型基础上通过深度学习炼制的小模型。它需要与大模型结合使用，能够在一定范围内调整图片风格，或增加大模型缺失的元素。基于SD底模炼制时，更换不同大模型时的通用性较好。但如果基于特定大模型，可能会在与该大模型结合时展现出特别优秀的效果。
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2. 导入ControlNet模型：
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完成上述数据的解压和导入之后，您现在可以启动软件了。
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3. 在启动器界面中点击“一键启动”按钮。
4. 程序将开始运行，此时您需要稍作等待。
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写在最后
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
一、AIGC所有方向的学习路线
AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、AIGC必备工具
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
三、最新AIGC学习笔记
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、AIGC视频教程合集
观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
若有侵权，请联系删除文章来源于互联网:【喂饭级AI教程】手把手教你在本机安装Stable Diffusion秋包【附带全套资源】
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什么是提示词 文章提到的模型、插件、安装包都可分享，需要的小伙伴文末领取！ 你可能没写过提示词，但是一定听说过“提示词”这几个字，也大概能知道它的重要性。 没听说过也没关系，下面我就带你认识认识。 提示词就是我们给AI模型下发的指令。提示词写对了，AI才能输出…
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