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AI绘画进军三次元，有人用它打造赛博女友？(diffusion)

news 2026/2/1 18:13:35

目录

  • 0 写在前面
  • 1 AI绘画技术飞跃
  • 2 效果展示
  • 3 环境配置
    • 3.1 下载基础模型
    • 3.2 更新.NET和模型
    • 3.3 下载绘画模型
    • 3.4 启动项目
    • 3.5 标签配置
  • 4 结语

0 写在前面

机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)

1 AI绘画技术飞跃

近期，人工智能技术的发展似乎反复出圈。AI绘画、AI编曲、AI写代码、AI对话等概念不断走入大众的视野，新一代科技革命似乎已然到来。

一些人对它嗤之以鼻，认为只是深度学习在计算机算力加持下进化为大模型罢了，本质原理上没有创新；有人认为这是一次里程碑事件——工业革命以来淘汰了大部分的重复性体力劳动，而ChatGPT等超级模型的诞生是否预示着大部分的重复性脑力劳动即将被终结？

你怎么看呢？

在这里插入图片描述

2022年10月，NovelAI流出stable-diffusion-webui模型，开启二次元AI绘画的时代，这也标志着一系列AIGC模型开始从学术界走入公众视角，甚至达到落地商业级别。

仅仅数月之后，AI开始向真人(三次元)绘画进军，大量打上AI绘图标签的、以假乱真的图片流入各个平台。一开始，人们还能通过AI绘画不擅长的手指、脚趾来分辨，但这个缺陷在不断地学习、迭代中逐渐改善。

2 效果展示

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3 环境配置

3.1 下载基础模型

下载星空整合资源包，其中内置了基本的环境和启动助手。想想几个月前配置二次元AI绘画环境时，还需要安装显卡驱动和Pytorch，配置一堆依赖项，现在几乎一键部署了

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3.2 更新.NET和模型

运行根目录下的启动助手.exe，可能会提示以下错误

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进入官网https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/download/dotnet/安装相应的补丁即可

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安装完成后即可打开启动助手.exe

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点击自动更新获取最新模型，选择自己设备的显卡配置

终端如下即可

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3.3 下载绘画模型

进入civitai官网，可以看到有各种各样的主题模型

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我们选择其中的真人绘画模型，比如可以选下面这个LORA模型，下载到本地即可

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当然也不一定要选真人模型，选择艺术风格、动漫风格的都可以

3.4 启动项目

在启动助手.exe中点击运行，启动下面终端，可能会再配置一些依赖。启动好后，进入本地端口http://127.0.0.1:45001/

在这里插入图片描述
界面如下

在这里插入图片描述

3.5 标签配置

这里提供一组配置

  • prompt

    <lora:koreanDollLikeness_v10:0.66>, best quality, ultra high res, (photorealistic:1.4), 1woman, sleeveless white button shirt, black skirt, black choker, ((glasses)), (Kpop idol), (aegyo sal:1), (platinum blonde grey hair:1), ((puffy eyes)), looking at viewer, full body

    paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans, nsfw, nipples

  • 采样方法：DPM++SDE Karras

  • Sampling steps ：28

  • CFG：8

  • 随机种子(seed)：216654655

4 结语

我们要对技术保持敬畏，法条约束的暂时缺位并非默许用技术来作恶。

更多AIGC文章请看：

  • AI绘画突然爆火？快速体验二次元画师NovelAI(diffusion)
  • 我用python/C++调用ChatGPT自制了一个聊天机器人
  • AI写代码、修Bug，甚至还想统治人类？快速体验ChatGPT
  • 本手、妙手、俗手？我用AI写2022高考全国作文题，会被看出来？

🔥 更多精彩专栏：

  • 《ROS从入门到精通》
  • 《Pytorch深度学习实战》
  • 《机器学习强基计划》
  • 《运动规划实战精讲》
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