ai.com干啥的

据英国金融时报七号报道，还有人工智能一词首字母缩写的互联网域名 air com 以七千万美元、约合人民币四点八六亿元的价格被卖出，这也是目前公开报道中引知的最贵互联网域名。

哎，你听说了吗？ ai 点 com 这个域名卖了七千万美元，那么贵，这刷新历史记录了吧？对啊，买家是 crypto 点 com 的 创始人 chris marslek， 他 觉得 ai 未来十几年潜力巨大，这算是提前布局了。 他打算用这个域名做什么呢？不会光买着玩吧？说是要做个人 ai 代理服务，用户可以创建专属的 ai， 帮自己处理各种事，比如交易股票、更新约会资料，还能管日程。 这功能听着挺全啊，能跨应用操作吗？可以，这才是厉害的地方，不用自己挨个切换软件， ai 就 能帮你搞定。那这笔交易是不是说明 ai 行业现在特别火，大家都在抢用户入口？ 没错，之前 v o i c e 点 com 和三六零点 com 也卖了高价，但这次 ai 点 com 直接把记录拉到七千万，可见 ai 赛道有多热。 那你觉得 ai 点 com 能在这么多 ai 产品里突出重围吗？不好说，但光这个域名就自带流量，加上背后的团队实力，说不定真能做成爆款。

朋友们，你们肯定想不到一个域名值多少钱，就在二零二五年四月，加密货币巨头 crypto 点 com 砸下七千万美金，还是用加密货币全额支付，拿下了全球最贵的域名 ai 点 com。 故事要从二二年十一月说起了，切的 g p t 横空出世之后， ai 一 夜之间成了全球最火的赛道， 所有跟 ai 相关的东西都在涨价，芯片涨，算力涨，这域名现在也在疯狂涨。而在所有的 ai 域名里，最值钱的就是这个 ai 点 com， 简单直接，好记，完美契合了 ai 时代。二一年，这个域名的挂牌价就已经到了一千一百万美金。到了二三年二月， 市场传言 open ai 要买一下 ai 点 com， 但是诡异的是，奥特曼本人从来都没有承认过这笔交易，域名中介公司呢，也是含糊其词。现在回过头来看啊，这大概率是域名持有人玩的 g p d。 让全世界都以为 open ai 买了这个域名， 这种代价而估的手法呀，直接让这个域名的身价蹭蹭蹭往上涨。二三年八月，剧情直接反转， ai 点 com 突然改变了指向， 直接跳转到马斯克的 x a i。 这是个什么操作呢？简单说，虽然马斯克不拥有 ai 点 com 这个域名，但是通过某种协议，让这个域名临时指向了 x a i 的 网站。 这招太狠了，用户只要输入 ai 点 com， 就 会自动跳转到 x a i 流量入口。而且马斯克当时 x a i 刚刚推出 group 聊天机器人， 对标亲爱的 c p t， 拿下 a n 点 com 的 指向权，等于在品牌战上狠狠地扳回了一局。二六年币权最好的男人，比孙雨辰还狠的 chris 下场了。 chris 是 谁呢？加密货币交易所 crib 的 创始人， 砸下七千万美金，直接买断了 ai 点 com 的 所有权，彻底结束了这场域名争夺战。他不仅买了域名， 还发推说，我们要让 ai 点 com 重新定义 ai agent。 为什么他要花这么多钱买域名呢？其实 crypto 点 com 这几年一直在砸钱做品牌，花了八亿美金赞助 nba f 一， 甚至把洛杉矶湖人队的主场改名叫做了 crypto 点 com。 瑀娜这次买域名，他看准的就是 ai 和加密货币的融合，拿下 ai 点 com 就是 在向全世界宣告，我们是 ai 加 crypto 时代的领导者。 最后说一个添加玉茭背后大家都不知道的事情。这个玉茭的卖家叫做 arson ice mel， 一 位来自于马来西亚的科技大佬，这笔交易让他直接入账超过三亿令级，但你绝对想象不到他买下玉茭的成本。 时间回到一九九三年，当时他还在十岁，偷拿了他老妈的信用卡，在网上花了一百美金买下了这个玉茭。 他的母亲当时对这笔扣款感到十分困惑，因为他根本不知道什么是域名，只是在信用卡账单上看到了一笔来路不明的扣费。谁能想到，熊孩子消费的一百美金在三十年后翻了七十万倍。如果你感兴趣这个话题，关注美琪，带你提升数字时代的认知。

很多老师说 ai 太复杂，我不想学。你不是不想学，你是不想再累。 每天改作业两三个小时，统计错误率，登记分数算平均分，再来两个小时，这不是教学，这是搞体力活呢。 如果你拍一张照片，作业或者试卷，那么自动批改，错误率自动生成，班级结构自动出来，那你还会拒绝吗？好了呀，那么推计算也好，成绩不是分数，成绩是数据，数据 就是结构。老师不是裁判啊，老师是决策者， ai 做劳动，我们老师呢，做判断就行了。 ai 我是 ai 官方有三个入口，老师自己体验一下。

班主任三分钟实操视频，那这一学期你最少每天能省两个小时。下面开始操作好，班主任在地址栏里边输入， ai 五四 ai 点 com， 那 你就进入到今校天学新分析的官方网站 成绩分析。班主任点击进入第一个开始成绩录入。先走一遍流程，老师们只需要把语速应的成绩复制粘贴， ctrl 加 v 复制粘贴。第二步，前往成绩查询 哦！很多家长的咨询，所以呢，我们设置了姓名、学号、手机号、验证码，成绩查询只能查到个人成绩。第三步， 发给家长成绩查询链接之前，班主任一定要先分析一下班级的学情分析，比如说成绩分布，二五零到二五九是有多少人？六人， 二三零到二三九是七人。数学平均分是八十五，语文八十三，英语八十四。 其实家长一般不看平均分的，这是成绩分布占百分之几，二五零到二五九占百分之三十， 这是特别关注的排名倒数前十名的这几个人是重点关注的，他影响班级的平均分，影响老师的 kpi， 跟老师的奖金工资有关系。所以老师先看一下仪表盘，然后再把成绩查询分享给家长。整个流程就是这么简单，三分钟搞定。

hi， 我是 ai， 前天我们讲平均分不够，今天我们讲排名，第五名，第十二名，第三十八名。排名一出来，那家长就焦虑了，学生就紧张，老师的压力就上来了。为什么？ 因为排名他只告诉你你的位置，他没有告诉你原因。如果一个学生 他从第十五名跌到二十名，那排名告诉你下降了，但没有告诉你是函数没掌握，还是阅读理解失分，还是题目难度有变化。 当分数差被压缩到很小的时候，焦虑就会放大。小学阶段九十八、九十九，一百分之间差距很小， 但排名差距却是很明显。这时候家长们盯的是位置，不是结构。 中学阶段选拔逻辑更明显，因为是名额到校，那排名用于筛选，但是筛选不等于诊断。 当成绩只有排名，没有结构，写解释能力的话，焦虑就必然会产生的，因为位置会变化，但是原因不清楚。 排名解决的是排序问题，教学解决的是修复问题。这是两个逻辑。 如果一个学生排名下降，但是错因在修复，结构在改变，趋势在稳定，那么你该焦虑还是该鼓励呢？排名回答不了这个问题。排名不是错，但它不够。 当成绩具备说明能力、对比能力、导航能力，排名就不会制造焦虑了。焦虑来自分数吗？不是，焦虑来自结构的缺失。 如果你认同，评论区打个五四，明天我们讲， 如果成绩不能诊断，那么它就是一张通知单。 ai， 我是 ai， 看主页上官网。

钓鱼佬的终极进化之路，普通人低成本学 ai 记录二五年，曾有花十五块钱在淘宝买教程，并逛一个月直播间，靠白嫖搭出第一套工作流，并接到第一个商单。 我的首个商单，一套 ai 工作流，让 tim 服装店老板每个月节省六万。 还是上集说的那个老板，他们一个版型的衣服要做十几种印花，不可能每一个花纹都打样，成本太高。所以他们每一件衣服呢，都拍出照片，让美工把印花批到衣服上面。模特身上的衣服有阴影、褶皱、立体感，用 ps 做的话，效率低，速度慢， 招美工每个月就得花十几万。我刚开始用 ai 花纹迁移工作流，将印花直接迁移到模特身上的衣服上，发现花纹位置总是随机乱跑。 外贸退货成本高，花纹位置不对，客户退货几率会变高。当时我对着康复 ui 调了几天几夜的参数也没有搞定，后来改变了思路，才把花纹的位置给完全固定住。现在老板用我的 ai 工作流，只要上传白色的 衣服照片和花纹图， ai 能快速生成几十种不同花纹的衣服照片，阴影、褶皱、立体感，全部搞定，跟真的一模一样。老板直接裁掉一半的美工，成本降了一半，效率反而大大提升。 你们刚刚说那个问题，我试了一下，确实是有这个问题。同样的花纹，同样的模特，然后生成两次，两次是不同的花纹的位置啊，还有花纹的比例大小啊，都是不一样的，我再想办法来解决吧。好吧，我再想办法解决。 关于如何解决这个花纹迁移工作流啊，那个花纹随机乱跑的问题， 我是这样想的，就是先用这个花纹迁移到这个白色白色的底板衣服上面 啊，就是你们拍的这个白色底板衣服，用这个白色底板先迁移好了这个，然后呢做了一个印花定位啊，然后用这张照片啊，用这张照片 在迁移到模特身上啊，你看一下用这个迁移好花纹的白底板衣服的照片，再迁移到这个模特身上，我把它拉过来啊，对比一下。 好，现在看这个，呃，花纹的位置啊，你看领口的位置， 呃，我再放上一点，看领口那个花纹的位置跟下面腰部啊，衣袖啊，这个位置基本上不会跑了，你看一模一样的啊，还有下面的细节，看一下这个裙摆在位置的，你看你看是不是这样就不会乱跑了。

挑战一个视频，让你变成 ai 达人！警告，本系列视频耗时两个月制作共计一百二十分钟，专为新手小白设计，实战教学一站式掌握。这应该是目前抖音仅有的从入门到进阶的全套系统开发 ai 教程，附赠配套练习素材，赶快收藏！ ai 界最全能的软件来了！ 一款软件就承包了所有的 ai 需求，关键是官方正版完全免费，它就是酷酷 u i， 仅需三个步骤，下载、解压、双击打开，连模型都全部为你准备好了，真正实现零门槛，学会下载就能用！哪怕你从来没有接触过 ai， 再匡扶 u i 也能化身成 ai 达人。无论你是想绘质惊艳作画，还是想打造火爆全网的创意短片， 通通都是点一下就能完成。而且有了旷辅 u i， 你 用它就能够体验国内最新最前沿的 ai 功能。作为全球公认最全面、生态最丰富、最贴近生产力的 ai 软件，旷辅 u i 堪称免费开源 ai 软件当中的王者。 接下来教大家如何安装匡府 u i 本地部署。第一种方式，我们可以来到匡府 u i 官网，点击这里的下载匡府 u i， 大家可以根据自己的电脑系统下载安装包，那我的电脑系统呢？是 v 系统，我就点击这里的下载 v 版本， 也可以从匡府 u i 的 官方插件节点仓库 github 进行安装，来到这里的 code， 把这个安装包下载下来。 下载下来之后呢，我们点击这里的运行即可。但是对于新手不建议使用官方版本，因为你需要安装非常多的文件，如果是新手就用我接下来讲的第二种方式非常好用，接下来我们来讲第二种安装方式，也是大部分的人选择的方式， 就是这个秋叶的会式启动器，这个安装包体积很大，有接近一百个 g， 之所以这么大，是因为这个安装包里面就已经给大家部署好了非常多的文件，节省了大家前期花费大量时间去安装插件节点之类的。点击进来 进入这个模型文件夹，进入这个 checkpoint 的 文件夹，我们平常所使用的大模型都是安装在这个文件夹，我们需要用到的 controlnet 模型就安装在这个 controlnet 文件夹， 通常我们需要用到的一些外置节点就放在这个 custom nodes 文件夹，大家现在所看到的这些文件都是需要我们人为加进去的，在这里呢我都已经给大家部署好了，大家拿到我给大家提供的这个文件夹之后呢，就可以直接使用。 接下来我们就来启动旷辅 ui， 双击这个图标，我们需要耐心等待运行一会，初次启动的时候呢，需要等待几分钟时间，此时他就跳出了一个运行界面，我们点击这个版本管理，这里我们就能够看到旷辅 ui 版本的更新时间， 点击切换功能就能够更新到你想要用的版本，切记千万不要使用开发版，点击灯泡就可以切换界面的颜色，其他的呢暂时不用管。 接下来呢我们就来启动这个匡辅 u i， 点击这里的一键启动，启动匡辅 u i， 我 们需要花点时间，我们只需要安静的等待它运行即可。 好了，经过三分钟的运行，现在我们就进入匡辅 u i 了，进来之后呢，我们能够看到匡辅 u i 的 一个默认工作流，我们只需要在加载器里选择一个大模型，官方给到的提示词呢是英文提示词，写的是美丽的自然风景，玻璃瓶景观， 紫色星系屏，我们再点击这里的运行，耐心的等待一会，此时一张有关瓶子的图就生成好了，我们也可以写入自己的提示词，比如 a boy， 点击运行， 一个男孩的图像就生成了，是不是很神奇。那么从下节课呢，我们就正式来了解匡府 u i 的 运行原理以及匡府 u i 界面的这些功能。好了，咱们下节课再见，拜拜。 哈喽，大家好，本节课我们来讲空腹 ui 界面布局的深度认识与功能解析。我们打开空腹 ui 界面之后呢，你会发现界面非常的干净，什么都没有，如果我们需要在空腹 ui 里面进行创作，那么我们就需要在空白处进行添砖加瓦， 这一大片的空白处你可以把它理解成它就是我们的创作区，接下来我们就在创作区进行简单的创作， 大家现在所看到的这个画面就是官方的纹身图。工作流，我相信很多小伙伴呢都听过，如果是要把空辅 y 学好，就一定要把节点的功能，节点的各个连接的原理把它搞明白。那么什么是节点呢？我们现在所看到的这些小方块， 这些这个，这个，这些全部都是节点，各个节点串联组合起来就能形成一个完整的工作流，我们只需要在这个文本编码里面输入一段提示词， 选择一个大模型，注意了，这个提示词一定要是英文，那么这个提示词写的是一位年轻女性双手捧着一束鲜花， 点击运行，通过这些串联起来的节点运行之后，一张一位年轻女孩捧着一束鲜花的照片就生成了，是不是很神奇？中间的创作区我们了解之后，接下来我们来看左边的布局。首先来看一下对列， 我们点击队列，这个队列指的是什么呢？很好理解，这队列里的内容就是你渲染输出的图像，这个绿色代表的就是你渲染输出的时长， 我渲染第一张照片的时候花的时间是一百零六秒，第二张图片画的是六秒，这张图片画的是十秒，选中这张照片，点击一下，我们就能够看到这个照片的全貌， 当然你也可以对这些图像进行删除，点击删除功能，那么所有的照片就全部删掉了， 这个就是队列的功能。接着我们来看这个节点库，点击一下，这个节点库顾名思义就是节点的仓库，这里面全是节点，你想要用哪一个节点，那么你就直接在这里面进行搜索即可， 比如说我现在要用 v e 解码器，那我就直接在这里进行搜索 v e 解码器，那么这时候呢，我们就可以选择这个 v e 解码，点击一下这个解码就进来了。除了这种添加节点方式之外，我们还有其他的添加节点方式，我们可以在空白处进行单机右键 来到添加节点，节点库里面的这些节点对应的就是这些节点，我们看一下这个 serp 高清放大，里面有十个文件，我们再来到这个 serp 高清放大，这里的节点对应的就是这里面的这些节点， 你想要哪一个节点，那么你就选择哪个节点即可。那么除了这种方式之外呢，还有一种非常便捷的方式，除了以上两种方式添加节点之外，还有另外一种最方便的添加节点方式，直接在空白处进行双击， 你想要哪个节点，直接搜索哪一个节点，比如说我现在要添加 k 采暖器，那我就直接搜索 k 采暖器，点击添加 k 采暖器即可。 再看一下这个模型库，每一个文件夹代表一种模型类型，这里有几十个文件夹，代表空腹 u i 的 模型有几十种类型， 可以看到有些文件夹它是带有数字的，数字代表的就是你自己本身安装了多少个模型。比如 checkpoint 文件夹里有四十个模型，那么它对应的就是我本地部署当中的 checkpoint 文件夹里的这四十个大模型。 lala 文件夹里有六十五个模型，对应的就是我本地部署当中的 lala 文件夹里的这六十五个大模型。其他的文件夹同理。 再来看一下这里的工作流，点击一下这里的工作流对应的就是这里的工作流，只要你保存了它就能够在这里进行显示，比如说这个工作流， ctrl 加 s 保存一下 这个工作流，保存之后他就进来了。再来看一下这里的节点语组，这里的节点对应的就是我们工作流里面所设计的节点。十七 k 采暖器对应的就是这个十七 k 采暖器，三十 k 采暖器对应的就是这个三十 k 采暖器， 那么还有一个节点组，没有组怎么办？我们可以自行创建节点组，按住鼠标的滚轮键，我们可以随意挪动整体的工作流。怎么进行创建节点组呢？按住键盘上的 ctrl 键 框选一下，然后 ctrl 加 g 打个组，给他命个名，图像输出，那么在这个图像与组里面，我们就能够看到这个图像输出组了，点击展开，我们就能够看到这个图像输出组里面有两个节点， 微解码、预览图像对应的就是这两个节点。我们再来到模板界面，点击进去，这里的模板其实就是官方已经做好的工作流， 有图像生成、视频生成、音频生成等众多工作流，你想用哪个工作流，那我们就点击哪一个， 这时候呢，他提醒你缺少模型，此时你需要下载安装模型，你可以直接点击下载，也可以复制链接到浏览器进行下载， 然后把模型安装在本地，部署对应的模型文件夹，接着重启空投 y 就 能够使用了，涉及到当下最新的一些工作流，有时候呢你需要花点米才能使用，以这个视频模板为例，这里显示我们生成一次视频是零点四九美元，折人民币是三点五块钱， 大家可以根据自己的需求去选择使用。接着我们来到帮助中心，这个就是匡府 ui 的 更新版本， 有些插件或者节点需要匹配当下最新的版本才能使用，有必要的时候呢，我们就选择更新。再看这个 get up， 点击进去，这个就是匡府 ui 的 官方节点插件库，我们所使用的外置节点插件都是源自这个网站，具体怎么使用我们待会会讲到。 接下来我们来到键盘快捷键，这里对应的就是我们在操作空浮页的时候对应的快捷键，如果你对官方设置的快捷键不满意，你可以自己在这里面进行设置。 左边的界面布局大家都已经了解了，接下来我们来了解下面的界面布局，我们选择这个工作流，这里的复制标签指的是复制这个工作流，这里的关闭标签指的是关闭工作流， 现在我们就把这个工作流关掉了，关闭右侧标签，关闭其他标签就非常好理解了，在这里我就不多讲了。接着来看这个图标，登记一下，这个新建指的是创建一个新的工作流，接着我们来到文件选择打开， 打开指的是我们可以通过这种方式可以打开我们的工作流，除了这种方式可以打开我们的工作流之外，我们可以直接把我们的工作流直接拖拽进来也是可以的。 关于这个保存呢就很好理解，大家养成一个习惯，隔几分钟保存，如果我们的电脑突然崩溃了，那么很可能我们花了几小时做的东西全部复制动流。再来看这里的导出，导出指的是导出我们的工作流，给他念个名，界面布局讲解二， 这时候呢会跳出一个保存的路径，我们点击保存即可。再来看这里的编辑，这里的撤销指的是返回上一步， 这个是清除工作流，说白了就是删除工作流，这个呢就是刷新节点，有时候我们卸载一些节点之后， 或者是修复一些报错问题之后，我们需要重新刷新一下，才能让旷辅员正常运作，这时候呢就用到这个功能，接着来看这里的释放模型，释放模型和节点缓存， 手机用久了之后呢，会产生很多垃圾，导致手机卡顿，这时候呢我们就得时不时的清理我们手机缓存。 那么空腹源也是一个逻辑，你的节点多了，或者是你用久了，他也会产生很多垃圾，导致我们在运行的时候呢会出现卡顿的一些情况或者不顺畅，那么这时候呢我们就可以使用这两个功能来释放这些垃圾，这两个功能对应的就是这下面的两个功能。 清理垃圾缓存的时候呢，我们也可以点击这两个功能。再看这里的主题，现在是深色，点击一下他就变成了浅色， 这个浏览模板对应的就是我们刚刚所使用的工作流。我们再来看一下这里的设置，这里的设置呢就是一些界面的设置，基本上呢你可以不用动它， 比如说像这个新菜单，现在是在底部，我们点击一下，那么他就到了顶部，我们现在呢把它切换回来。这里的设置主要就是去调节这个框辅 u i 界面的一些布局，感兴趣的小伙伴呢，大家可以去调节一下，我使用的都是默认的，再看下面的这些功能， 看一下这个拖拽，这个巴掌图标对应的就是我们鼠标的滚轮键，这个是自适应式图，点击一下 他就会回到一个自适应的视角，这个是缩放控制，就是去控制你这个画面的大小，我们可以通过鼠标的滚轮键去滚动来调节这个画面的大小，去看一下他的数字是在变的， 这个是专注模式，点击专注模式之后呢，整个界面他就只有我们的节点，其他界面全部消失了，点击回来，这个呢就是隐藏链接，也就是隐藏这些线条，一般情况下我们都不会用到。 接着我们来讲本节课的重点内容，学习空辅 u i 必备技能，如何安装节点，这时候呢我们就得用到这个管理器，我们需要安装插件节点，或者更新版本的时候通常会用到它。接下来来讲三种安装节点的方式。首先第一种方式， 我们通过这个节点管理器进行安装节点，我现在需要安装一个 bashnet 重绘节点，在框里输入 bashnet， 跳出 bashnet 节点之后我们就选择安装，因为我是已经安装过了，所以是这样的显示点击安装，等这个节点安装完之后，切记一定要重启光复 u i， 这样才能正常使用这个节点。接下来我们来讲第二种安装节点的方式， 我们通过酷狗 u i 来到 gitup 官网，在输入框里面输入我们要安装的节点 slashnet， 接着我们选择酷狗 u i slashnet 这个文件，我们来到 code 复制一下这个链接，接着再来到管理器，通过 gitr 进行安装， 输入我们刚刚复制的链接，点击确认也可以进行安装。如果这种方式我们还安装不上，那么我们就采用第三种方式，我们把这个节点下载到本地，下载好之后呢再把它进行解压，解压之后把这里的后缀名杠 m a i n 删掉。再拷贝这个节点， 我们来到窗辅 ui 本地部署，来到 custom node 这个文件夹，把我们刚刚拷贝的节点放到 custom node 这个文件夹，这个文件夹就是专门用来放置我们的节点，放置好之后重启窗辅 ui， 这时候我们就能够正常使用这个节点了。好了，以上就是本节课的内容讲解，咱们下节课再见，拜拜！本节课我们来讲学习空腹 u i 必须要收藏的网站以及优质的模型节点插件的下载及安装。首先我们来了解第一个网站利弊利弊。 ai 这个平台拥有庞大的模型库，包含了超十万个原创模型，覆盖了从摄影、写真、电商、平面设计、室内设计等众多领域的大模型。 用户可以根据自己的需求快速调用或组合不同的风格模型。我们还可以在这里查看当下最新最热的一些大模型。如果是本地部署的小伙伴，我们就必须要掌握一项必备技能，那就是安装大模型。 我们可以在这里进行筛选我们需要的大模型类型，比如我现在用到的是 trackpoint 大 模型，那就选择这个大模型类型。接着我们来到模型界面， 我现在我想用这个显示大模型，我们就点击进去，点击这里的下载即可。下载好的 trapcoin 的 大模型需要统一安装到以下这个路径， 那如果我需要安装的是 lowl 小 模型呢？那么我们一样进行筛选，选择我们需要的 lowl 模型， 一样点击下载。我们需要把 lala 模型安装在 lala 模型的文件夹模型安装技能，现在你就学会了。这个平台有一点做得很好的是，它集合了当下热门的一些大模型，比如可林、 海螺、 chat、 gdp、 video、 万象等热门大模型。在这个平台就可以轻松做到视频生成、图片生成、数字人等等。当然，你也可以使用它的 vb ui， 它也有这些功能。如果是希望快速上手，专注于创意和出图，而非技术细节，那么以上两种方式呢？是一个非常不错的选择。 但是如果你已经熟悉了 web ui， 并且遇到瓶颈，现在你想成为一个进阶用户，更加专业的 ai 创作者，想进行技术研究，那么 kufui 是 一个非常不错的选择。可以说， libui 这个平台真的很懂用户的需求。令人惊喜的是，这个平台已经切入了 kufui， 对于想学习酷否 ui， 但是自己的电脑配置不是很好的小伙伴来说，是一个非常大的福音，可以在线就能唱完使用酷否 ui。 除此之外，它还有大量当下热门商业常用的工作流，比如最近比较火的一键换装、 美女跳舞的动作迁移等工作流。如果我们也想实现类似的视频，我们可以点击进去，点击在空腹 u i 运行，现在我们就能够看到一条完整的工作流，我们只需要上传一段跳舞视频，一张参考图， 在熟练掌握空腹 u i 的 情况下，你也能实现这样的视频效果。作为一名更加专业的创作者，我们必须要掌握它的运行原理，了解每个节点的功能以及用法，这样才能有能力创作出更优质的内容。 接下来我们来了解第二个网站， swift ai， 这个平台类似于国内的 leb 里贝 ai， swift ai 的 优势主要源于其作为全球性社区的先发优势，它的资源数量与多样化可以说是与无伦比。模型总量巨大，更新速度极快， 平台曾有日均新增五百个模型以上的活跃期。几乎你能想到的任何的画风和主题，在这里你都能够找到对应的模型。国内找不到的模型你就到这里来。 接下来我们来讲第三个网站， gitup。 gitup 是 作为全球最大的代码托管平台，同时也是空浮 ui 的 官方仓库。 我们在使用空浮 ui 过程当中所设计的节点模型以及插件都是来自这里，包括空浮 ui 本地部署当中的节点管理器，里面所能够搜索到的节点都是来自这个平台的线路。接下来就来给大家演示一下 我现在需要安装学习匡辅 u i 必学的一个节点 ipodata， 接下来就来下载安装这个节点以及所设计的模型。我们在这里搜索 ipodata， 找到 ipodata 节点的路口，点击进入。为了方便大家理解，我把页面翻译成中文， 现在我们能够看到这个节点的相关资料。这个是 ipodata 节点文件，这个是官方提供的 ipodata 功能的工作流， 如果你不会使用或者想学习更多有关 ipad 节点的功能，官方还给到了相关的应用视频教程。 如果你担心不知道有关 ipad 的 模型怎么安装，那么这个顾虑可以说是完全多余的，因为官方还贴心的给我们准备好了详细的安装方式，甚至给我们备注好了每一个模型的特点，哪个模型对于哪个场景可以说是真正的做到了保姆式的教法。 不光官方贴心，我也贴心，接下来呢，给大家带来一个新手入门提高学习效率的一个强大插件， prometastone， 翻译成中文叫提示词小助手，它的功能非常的强大，你用了就知道了。我们在搜索框输入这个插件名字，点击进入，我们来看一下这个插件的功能，它能够把我们的提示词进行翻译，能够很好的做到中英互译， 能扩写提示词，也能做到提示词的反推。具体该怎么装，下面有相关的详细安装方式， 这节点对于大家的前期学习非常有帮助。好了，以上就是本期视频的内容，好了，以上就是本节课的内容，这三个网站一定要好好收藏，咱们下节课再见，拜拜！本节课我们来讲匡辅有为的工作原理， 如果我们真正要掌握 kufui 这个工具，让它变成我们的创作利器，我们必须要了解它的运行逻辑，只有真正掌握了运行逻辑，才能够大大的提升我们的生产和学习的效率，给我们带来更多的创作源泉。 大家现在所看到的工作流是 kufui 官方最基本的纹身图工作流，一个基本的纹身图工作流主要就是由以上七个节点组成，那么什么是节点呢？ 我们现在能够拖动的这些方块，它就是节点框幅与外的运行逻辑，它是从左边进行计算，我们可以把这工作流分成三个板块，按住 ctrl 键拖拽鼠标就可以框选这些节点， ctrl 加 g 就 可以对这些节点进行打阻。 左边的板块是前期输入板块，中间的板块是核心生成板块，也就是浅空间像素，最右边则是后期输出板块，这样就构建了一个最基础的纹身图。工作流， 我们只需要在输入板块当中的 clip 文本编码当中输入一只小狗，点击运行，这样一只小狗图像就有了。接下来我们来逐步详细讲解每个节点的作用。 首先来看最左边的 checkpoint 加载器，我们能够看到加载器里有三个节点，分别是模型节点、 clip 节点、 va 一 节点。 这里的模型节点的作用就是用来加载我们的大模型，它的主要作用就是根据文本描述和随机噪声逐步生成图像的潜在表示。通俗一点，它的作用就是控制图像生成的风格。我们点击这里的模型选择框， 我们就能够看到这里有非常多的模型类型供我们选择。这里的模型选择对应的就是我们安装在 cf ui mod 这个 pos 文件夹里面的这些大模型。大模型的作用呢，就是用来控制图像生成的风格。 比如我现在选择一个真人写真类的大模型，因为它是一个菜鸟模型，我们就把分辨率改成一零二四乘以一零二四，点击运行， 这样一张真实写真类的小狗图像就有了。再来看这里的 clip 节点，它是 stable diffusion 模型的一个核心组成部分，由 checkpoint 节点加载出来的一个关键模块， 它的核心角色就是将用户输入的自然语言，也就是提示词翻译成 ai 图像生成模型能够理解的条件指令。 简单来说，他充当的就是一个翻译官的角色，让彩样器能够理解你你想要什么样的画面。这就是为什么我们刚刚在文本框里面输入一只小狗，他就能生成一张小狗图，而不是一只小猫图的原因。 接着再看下面的 ve， 它是一个负责将图像在像素空间和浅空间像素之间进行转换的核心部件，你可以把它理解成它就是整个 ai 绘画流程当中的翻译官和显隐器。常用的 ve 有 两个，一个叫 ve 编码， 它的作用就是将像素空间，也就是把图片转换成裁样器，能够读懂理解的浅空间像素。这个节点一般用于图声图，到后面讲图声图内容的时候会进行详细讲解。另一个就是 ve 解码， 也就是我们现在用到的这个 ve 解码，它的作用就是将浅空间像素转换成我们肉眼可见的像素。 我们了解完加载器模块之后，我们再来看这个 click 文本编码，一条完整的工作流，一般有两个文本编码，上面的文本编码我们一般用来写正面提示词，也就是我们想要什么样的画面。 下面的文本编码用来写负面提示词，也就是我们不想要什么样的画面。在正向提示词里输入一间教室， 点击运行，现在我们就得到了一张教室图，我们能够看到教室里面有黑板，桌椅、电灯、窗户。如果我不想让生成的图像有黑板，那我们就在负面提示词里加入黑板， 再次运行，这样再次生成的图像就没有了黑板，黑板变成了投影布。如果我不想让图像中出现窗户， 那么就在负面提示词里输入窗户，点击运行，再次生成的图像中就不会出现窗户，这就是可 leap 文本编码的作用。我们再来看这里的 comlaten 图像，它是一张在浅空间中由随机噪声构成的空白图像， 为 k 采集器提供初时的可逐步雕刻的造声数据。简单来说，你可以把它理解成它的作用就是决定生成图像的分辨率。这里的批量大小决定一次性能生成多少张图像。我们在正向提示词里输入一个男孩， 此时的宽高分别是五幺二、五幺二，那么生成的图像大小自然也是五幺二乘以五幺二。如果我们把画面的宽高设置成五幺二乘以七六八， 此时我们就得到了一张五幺二乘七六八的图像。我们把批量大小设置成四， 这样就能一次性得到四张五幺二乘七六八的图像。那么我们可不可以将宽高随意进行设置呢？比如宽高设置成两千乘两千，此时你会发现生成的图像根本没法看，与我们的提示词描述有天壤之别。 那么原因是什么呢？生成的图像画面是否合理，不光跟愣特大小有关，而且它还跟我们的大模型相关。如果我们选择的模型是 sd 一 点五的模型，那么分辨率就设置成五幺二乘五幺二。 因为 sd 一 点五的大模型在训练的时候用的就是五幺二乘五幺二的图像进行训练， 所以宽高设置成五幺二乘五幺二的分本率，这样生成的图像质量就正常。人家只有生成五幺二乘五幺二的能力，你却硬是让人家超常发挥，所以只能天马行空的进行会制生成的图像不尽人意。 如果我们的大模型是 sd 叉 l 模型，那么我们的分辨率呢，可以设置成一零二四乘一零二四，因为 sd 叉 l 模型是基于一零二四乘一零二四的图像进行训练的。 好了，以上呢就是空来的图像节点的用法。我们了解完输入板块的各项功能原理之后，接下来就是核心生成板块 k 采氧器。 k 采氧器的作用就是负责执行，他接到前面的指令，然后严格按照参数设定，一步步的执行去造， 将造声图塑造成符合指令的最终图像。简单来说， k 传感器就是负责动手把它画出来。我们在正向提示词里输入一个男孩正在踢足球，点击运行 一张男孩踢足球图像就有了。我们再来看这里的种子数，你可以把它理解成他就是我们的身份证编号，每一张图片都有属于自己的编号。再来到下面的生成控制后， 我们选择增加，那么种子数就增加一个单位，刚刚数值是四十二，现在的数值是四十三，如果是选择减少，那么数值将会降低一个单位，变回四十二。 如果选择随机，那么这个种子数将随机。如果我们选择生成后固定种子数，我们将这个种子数进行复制，再随机生成一张图， 接着再把种子数粘贴回来，我们又回到了刚刚那张照片，我们再来看一下这里的采样步数，它的作用就是控制去噪迭代的次数，为了方便大家看的更加直观，我选择一个 sd 叉 l 大 模型，分辨率设置成一零二四乘一零二四， 在其他参数不变的情况下，我们分别把步数值分别设置成五十、十五、二十二十五。 我们再一起来看一下这五张图整体的对比，仔细看你会发现，随着步数越多，整体的细节越来越精细， 当然运行的时长也更长，通常这个数值二十到三十步是质量与速度的平衡点，这就是采用步数。 我们再来看这个 c、 f、 g 值，它的作用就是用来控制关键词与生成画面的匹配程度。我们在提示词里输入一个女孩坐在草地上固定一下随机种子， cf 机址设置为一，采暖器设置为 mpp， 二 m 调度器设置为 kalas。 点击运行。我们能够看到，当 cf 机址为一的时候，这个画面很脏很乱，没有太多的细节，最基本的人物轮廓都看不清。 我们再把 shift 机址调整为五，点击运行。现在这个画面就清晰很多了，人物的体态样貌我们都可以看得见，但是颜色还并不是很丰富，女孩的手旁边有一个像包，但又不像包的东西，还是缺乏创作力。 我们再把这个参数设置为十二，我们能够发现整体的颜色又丰富了很多，生成的东西呢也更加符合逻辑。刚刚草地上的小花现在就有了更多的颜色，服装包包也有了更多的细节。我们再把 cf 机制调整为二十， 此时生成的图像质量就更高了，所以我们可以得出一个结论， shift 值数值越低，裁样器越不能理解你要什么生成的，质量越差。反之，参数值提高，生成的画面会更加符合提示词所想表达的内容。 shift 值一般控制在八到二十之间。再看下面的裁样器名称，裁样器和下面的调度器，它是结合使用 裁量算法和调度器的结合会直接影响结果的质量，生成的速度以及风格样式。通常情况下，裁量器我们就选择 dpmpp 二 m， 调度器选择 kalas， 这两个模块的结合对应的就是 webui 当中的 dpm 加加二 m， 只不过在空浮 ui 当中把它们独立出来了。 接着来看降噪功能，它的作用就是控制对初使噪声的去除程度。现在的数值是一，如果我们把数值调整为零点八，你会发现画面的人物形态、脸部的轮廓质量明显就降低了很多，色彩的饱和程度也降低了不少。 参数设置为零点五，画面的色彩还原程度接近复古色调，效果很差。 参数设置为零点二，可以看到基本上就没画面了。所以如果是纹身图，那么数值通常设置为一。如果是作为图生图，这个降噪功能的用法又稍微的有点不一样。到后面的图生图我们会讲到， 接下来我们来看这个 ve 解码，它的作用就是将 k 传感器处理的浅空间像素转换成我们肉眼可以看得见的像素。 预览图像节点的作用很好理解，它的功能就是显示画面，如果你想保存这张图像， 选择图片单右键点击这个保存图像即可，这个图像就保存下来了。各个板块的各项功能原理我们明白之后，接下来我们就一起来手动搭建一个完整的纹身图工作流， 在空白处我们进行双击，就会出现一个搜索栏，我们就可以在搜索栏里输入我们想要加入的节点。我们先加入一个彩样器，通过彩样器进行拓展，选择模型的小节点进行拓转，就会显示其他能够连接的节点。我们选择 trackpoint 加载器， 这样模型加载器就有了。再拖拽 clip 小 节点，我们就可以加入 clip 文本编码，选择 clip 文本编码，按住 alt 键，拖动一下 clip 文本就能够进行复制。 拖拽一下 link 图像，我们就能得到一个空 link。 拖拽一下 link， 我 们就可以在里面选择 v 一 解码，再通过 v 一 解码里面的图像，再拖拽一下，我们就可以创建预览图像， 这样我们就得到了一个基本的纹身图框架。接下来我们需要将它们连接起来，具体怎么连接呢？并不是盲目连接， 我们需要进行对应连接，这里的模型节点不能与 clip 文本节点连接，它只能与裁剪器当中的模型连接， clip 也只能连接 clip， v 只能连接 v 一。 正面提示词的条件连接正面条件，负面提示词的条件连接负面条件，这样一个基本的纹身图工作流就搭建好了。我们来运行一下这个工作流， 在正向提示词里输入一个美少女，再转换成英文，这个中英转换插件，在后面的课程内容当中，我会教给大家怎么安装，刚学习的小伙伴可以使用有道翻译进行翻译，把翻译好的提示词输入到正向提示词，再选择彩样器和调度器，点击运行 一个美少女就有了。最后我们再来理一理这个工作流的运行逻辑，通过加载器把大模型的信息给到 clip 文本编码，通过文本编码进行下达指令，把指令给到 k 采集器，告诉 k 采集器我具体需要什么。 k 彩样器接到指令之后呢，进行执行，进行作图，产生浅空间像素，也就是大家现在在彩样器这里能够看到的这个图像。 k 彩样器把生成的浅空间像素信息给到 ve 解码， 让 ve 解码对浅空间像素进行处理，处理成大家肉眼能够看到的图像。 ve 解码把转换好的图像信息给到预览图像进行展示出来。 好了，相信大家对匡府 ui 的 运行原理都已经掌握明白了，客户呢，自己去实践领悟，咱们下几个再见，拜拜！本节课我们来讲匡府 ui 的 图生图功能，图生图功能从字面上面就很好理解，我们需要一张参考图， 通过一张参考图结合匡府 ui 的 流程进行计算，生成我们想要的视觉效果图。在这里呢，我就已经准备好了一个基本的纹身图工作流， 那么在空白处呢，我们进行双击，我们在这里添加一个加载图像，加载图像的作用呢，就是用来上传我们的图片，把我们已经准备好的图片素材呢透露进去。 接下来我们要做的就是把图片信息给到采集器进行处理，生成我们想要的视觉效果，在这里我们能够看到 k 采集器里面呢，没有跟这个加载图像节点能够联系的节点， 这里没有图像，也没有遮罩。接下来我们需要通过一个节点把这个图片信息转换成 k 显像器，它能够理解能够读懂的数据，我们在空白处进行双击搜索， v a 编码加进来， 那么这个 v a 编码节点的作用是什么呢？用专业术语来讲，就是把我们肉眼可见的像素空间信息， 也就是这个图片信息转换成浅空间像素信息。用大白话来讲，就是把这个图片信息转换成就 k 采集器，它能够理解能够读懂的信息。我们直接把这个图像连接像素，这个 laten 连接 laten v 一， 连接 v 一， 那么基本的这个图生图工作流就已经完成了。那么这个大模型呢？我选择的是通用的 sd 叉 l 模型， 这时候我们只需要在这个文本框里面输入相关的提示词，它就能够生成相关的内容。比如我现在我需要把它转换成游戏动漫人物风格，那么我们就在这个提示词里面输入游戏动漫人物风格，再把这个中文呢进行转换成英文， 这个非常强大好用的中文翻译节点，后面呢我会教大家怎么去安装，怎么去使用，接下来把这个彩样器呢改成 p p r m 调度器呢改成 class。 我 们再来看一下效果， 这时候你会发现我们现在得到的图像跟原始参考图像可以说是差之千里，主要原因是什么呢？他有很多的因素，第一个因素就是他的一个降噪值，降噪值参数越大，那么生出来的效果呢？他越偏离主体，降噪值参数越大，那么生图出来的效果呢？他越偏离主体， 我们现在尝试把这个降噪值呢降低调，准备零点八，再来看一下整体的效果，这时候你会发现，最起码这个人物的头发变长了，人物的风格呢也开始接近了，再降低一下降噪值， 把这个降噪值呢调整为零点六五，再来看一下整体的效果，我们现在得到的这个画面，他有白头发，那么这个白头发他参考的就是这个白头发，那么这里的灯光他参考的就是这个月光，这块柱子的构图匹配的就是这根柱子的构图， 那么整体来说这些参数它是没有太大的问题的，但是呢，为什么生出来的效果还是这么的差呢？ 有一点非常重要，大家注意看，我们所使用的大模型是 sd 叉 l 模型， sd 叉 l 模型它训练的是幺零二四乘以幺零二四的图片， 所以我们要想办法把这个图片素材呢变成幺零二四乘幺零二四，再导入到彩样器里面去进行计算。有两种方式，第一种方式就是常规的方式，直接输入一张幺零二四乘幺零二四的图像， 这方式在之前就讲过，接下来就教大家第二种方式，在这里呢给它加上一个图像缩放，我们就选择这个 r g 节点的图像缩放， 这个节点是一个外置的节点 r g three， 也就是说我们要去进行安装，这些节点到底是内置的还是外置，需要进行安装的，怎么去辨别呢？注意看一下这个节点，它的右上角上面写的是 r g three comfor， 再看一下这个加载图像右上角，它是小狐狸加载器，小狐狸文本编码也是小狐狸，也就是说，也就是说带了小狐狸这个标志，它就是代表内置节点， 没有小狐狸代表的是外置节点。那么这个 r g s 类怎么装呢？我们来到管理器里面， 点击这个管理器，我们只需要安装这个 r g 节点，安装好之后呢，我们就能够使用这个节点，因为我是已经安装过了，所以呢我在这里我就不重复安装了， 退出。刚刚教大家如何去安装这个节点，退出来之后呢，这个电脑就直接卡住了，我就重新启动了控制 u i， 所以 大家会发现这画面呢发生了改变，但是呢这里的各项参数我没有做任何的更改。接下来呢继续来讲解 这个图像缩放具体该怎么用，它的作用是什么？那么图像缩放节点呢，是需要把它放到加载图像的后面来的图像连接图像，这里图像连接 v a e 编码里的图像，我们可以把这个宽度呢调整到一零二四， 高度呢调整到一零二四，其他属性一概不变，我们可以通过图像缩放节点可以把加载图像里的。接下来我们来讲第一种放大方式， sd 放大，搜索 sd 放大节点，然后进行安装节点，因为我是已经安装过了，所以不需要再安装了，然后进行返回重启框复 u i 重启之后，我们来到旷辅 ui 安装好之后呢，我们就可以搜索出 sd 放大节点，我们需要选择第一个 sd 放大，大家看到这个 sd 放大节点之后呢，是不是感觉它特别像我们的采暖器？接下来我们再创建其他的节点，拉出图像节点，加载图像， 再把我们需要修复提高画质的素材放进来，再拖拽一个大模型，这个大模型呢，我们就选择 sd 叉 l 模型，再创建一个文本编码， 按住 alt 键拖拽这个节点，我们就可以复制一个节点负面提示词连接负面条件，这里的正向提示词呢，我们就写这个高质量，细节丰富。负面提示词呢，我们就写这个质量差，模糊杂乱。 v 一 连接 v 一， 再拖拽出放大模型， 添加一个加载大模型，这两个加载放大大模型我会提供给到大家，这个是两个模型放置的位置，然后再拖拽一个图像节点，添加预览图像，为了更加的直观，能够看清放大前跟放大后的对比，所以呢我们可以给他加上一个图相对比节点 放大，把分辨率为五三三乘八百的原始图像拖拽给图像 a， sd 放大的图像拖拽给图像 b。 接下来呢，我们去调整这里面的参数，放大系数其实很好理解，就是你要放大多少倍，我们就把它放到四倍， 那么随机种子呢，不用管它，这个采样器呢，我们就选择常规的采样器 m p b 二 m， 调度器呢，就选择卡拉斯这模式类型呢，不用管它。那么这个分块宽度指的是什么意思呢？ sd 放大节点在对你这张图片进行处理的时候呢，他会把你的这张图片拆分成很多个模块来进行处理， 这个分块宽度的参数越小，那么也就代表着他要处理更多的快速，那么计算的时长呢也就更久。待会呢我们一起来看一下他是怎么处理的，下面的这个参数呢，也可以不用动，接下来呢我们就点击运行即可， 这时候它提醒我们忘记连接 clip， 关掉连接下 clip， 再点击运行。我们一起来看一下 sd 处理的细节。我们能够发现 sd 放大节点把这张图片拆分成了非常多个小模块进行处理处理，每个模块的大小对应的就是分块宽度的大小，处理的快越多代表时间越久， 当然效果更好。好了，我们现在所看到的这个图像就是经过 sd 放大节点提升画质后的图像。再来看一下图像对比节点，这是提升画质之前， 这是提升画质之后。从整体的角度来看的话，提升画质效果非常的明显。在提升画质之前，很多的元素都是模糊不清的， 尤其是头上的小花和人物的脸庞，他都没有较好的突出表现，但是在提升画质之后，我们能够看到小花人物的脸表现非常清晰，包括一些人物的细节， 像人物的手，衣服表现也是非常不错的，尤其是他的一个发丝处理的非常的好。当然经过 sd 放大节点处理之后呢，还有一些小瑕疵，比如说像人物的头发，注意看一下这个地方，他的 ai 感非常的严重， 这个地方处理的也不是很好，然后的肩上皮肤这块处理的也不是很好，但是从整体上来说，它的表现力还是非常不错的，这个就是 sd 放大的表现力，接下来我们来讲第二种方式， 接下来我们来讲第二种提升画质的方式， superior 节点放大。首先我们需要在节点管理器安装这个节点，因为我已经安装过了，所以我就直接退出， 接着在空白处进行双击，添加 supreme 放大节点，拖拽图像节点，引路加载图像节点。这时候呢，我们就可以把我们刚刚那张图片导入进来，拖拽图像节点，添加一个预览图像。为了方便观察放大前跟放大后的对比，我们需要添加一个图像对比节点， 原始图像连接图像 a 节点，经过 supreme 放大节点处理过的图像连接到图像 b。 接着我们需要选择 supreme 大 模型， 这里要注意的是 scaler 模型，我们就必须要对应 scaler 模型，我们就选择 scaler u f f p 十六精度的模型。 scaler 放大节点呢还有一个特点就是我们需要引入 sd xl 模型，这里呢我们就选择一个通用的菱形 sd xl 模型。接着继续调节下面的参数， 这个缩放系数呢，很好理解，就是你要放大多少倍，我的电脑呢是四零七零的显卡，十二 g 的 显存，我就把它放大三倍，放太大容易崩。正向提示词我们就写高品质、细节丰富。负面提示词呢，我们就写质量差，模糊杂乱。接着再看下面的功能， 仔细一看的话，你会发现它跟 s t 放大节点呢有一些共性，它都有分块尺寸，分块不长。 其实从这里就不难看出 spare 放大节点的特点呢，同样的它也是把我们的原始图像进行拆分成多个模块进行处理，然后把处理好的板块再拼接起来， 那么如果你的电脑配置在不够的情况下呢，你可以打开下面的两个功能，在你显存不够的情况下，它会调用你的运行内存， 那么这个彩样器呢，我们就选择默认的彩样器，接下来就点击运行等待结果好了，经过五分钟漫长的等待，这个图片呢就生产出来了，这个呢就是经过 supreme 放大后的图像，我们一起来看一下，整体来说效果还是可以的，我们再来看一下前后的对比，这是放大前， 这是放大后，这个小花他处理的还是非常到位的，现在呢我们能够非常清晰的看到这些花的细节， 还有就是它的一个头发丝，注意看它头发丝这个地方，这个地方它处理的非常的好，它不会像我们之前所使用的 sd 放大的这个效果一样，它有严重的 ai 感。 superior 放大节点还有一个啊， superior 放大节点还有个特点，让我比较满意的是它对衣服细节的处理，可以说处理的非常的到位，注意看一下现在的衣服是模糊不清的，你看不出什么纹理，再看一下经过处理后的纹理， 他非常的清晰，还有再看一下这个肩膀处，是不是也是处理的非常的好，再看一下这些发丝，也是处理的非常自然，非常的好， 这些发丝也是处理的非常的自然，非常的好。当然呢还有一些小不足就是对于这个脸部的一些细节的处理，当然我们可以尝试性的把这个分辨率再提升一个档次，把它放大的表现力是大于 sd 放大的表现力， 这个呢就是 sabre 的 强大之处。好了，接下来我们来讲第三种方式，接下来我们来讲第三种提升画质的方式，阿拉萨节点放大，这个节点是外置节点，需要进行安装。首先我们添加阿拉萨放大节点，拖拽图像节点，添加一个加载图像， 接着再导入人像图，添加预览图像，为了方便观察，老规矩，我们添加一个图像对比节点，放大图像，对比节点原始图像连接图像 a， 经过阿拉萨放大节点的处理，拖拽到图像 b， 接下来我们来了解里面的功能，阿拉萨模型呢，我们就选择第一个模型，这个模斗指的是你要放大多少倍，我们就选择放大四倍，选择第二个。 这个功能翻译成中文叫重新用透明度，你打开即可，下面这个翻译成中文叫快批量处理大小，这个指的是你要把张图片分成多少块进行处理，如果你想得到更高质量一点的画面，那么你就把这个参数呢调小一点，那么默认值呢是八， 或者是你也可以把它调成到十六，这个指的是你用什么渲染，那么你可以选择 cpu 渲染，你也可以选择 gpu 渲染。选择好之后呢，我们点击运行即可，经过一分钟的等待，这张图呢就处理好了，我们一起来看一下对比效果， 这是放大前，这是放大后，从整体来看，它还是有较强的 ai 感，在整体上呢，它加了一些绿化的效果， 尤其是我们需要看一下人体的皮肤，注意看，看起来呢，他有点像油画的感觉，而且人物脸型的质感可以说完全变了，那么哪些地方处理的还是比较好的呢？尤其是他对衣服细节的处理，质感处理的是比较到位的，当然对发丝的处理呢也还是可以的， 但是呢对于皮肤的处理还是不太友好，如果是需要对人物进行放大修复处理，我不建议使用这种方式。 接下来我们来讲第四种方式，也是我个人很喜欢的一种方式。第四种提升画质的方式呢是 c 的 vr 节点，它是一个外置节点，需要进行安装。接下来呢我们就添加 c 的 vr 视频放大节点，拖拽图像节点，添加一个加载图像，还是导入那张人像图，再给它添加一个加载文件， 那么这个参数呢，选择十六即可。这个功能翻译成中文叫做要交换的快速，说白了就是你要把张图片拆分成多少块进行处理，如果你想让画质高，那么你就把这个数值呢进行加大，你可以把它加到三十二， 我在这里呢就选择默认值。接着我们需要添加大模型，大模型的选择呢跟你输出来的质量有关系，大模型的精度越高，那么输出来的质量呢也越高，我们就选择这个大模型， 这个呢代表的就是它的一个分频率，这个呢就是分频率的输出，我们可以把分频率呢调整到二零四八。下面这个参数呢我们可以不用动。接下来呢我们添加一个预览图像节点，再添加一个图像对比节点， 原始图像连接图像 a， 处理过的图像连接图像 b， 点击运行看一下效果， 经过两分钟的等待，图像就已经生成好了，那么这个呢？是生成好的图像，二零四八乘以三零七零。我们来看一下放大前跟放大后的对比， 这是放大前，这是放大后，放大后的画质效果，你会发现无论是从发丝小花还是从皮肤的质感，尤其是你能从皮肤的质感看到它有一个质的飞跃， 可以说 c 的 vr 从皮肤质感的处理，放大细节来看，他可以吊打前面三种方式，你能够发现他的嘴唇，他非常的细腻，他有了非常多的一些纹理的细节，包括他皮肤纹理光泽硬的一些细节都非常的到位， 还有他的衣服的质感也是处理的非常的清晰，非常的好，像这个肩膀处也是处理的非常的好。好了，以上就是四种高清修复放大方式，喜欢的小伙伴记得点个赞哦！