最近要用到 AI 绘画,所以研究了下目前市面上的 AI 绘画工具,真可谓是琳琅满目,但主流的还是 Stable diffusion 和 Midjourney 两大阵营。 树先生总结了目前使用 Stable diffusion 的几种不同姿势,还没上车的朋友们快跟着我一起上车吧~SD 镜像网站推荐指数:★☆☆☆☆适用人群:浅尝辄止地体验玩家如果你只想浅尝辄止地体验一下 AI 云服务器推荐指数:★★★★☆适用人群:本地电脑无法运行 Stable diffusion 的玩家如果你本地电脑不满足安装 Stable diffusion 的条件,可以考虑使用云服务器,现在很多云服务器厂商都自带了 本地安装推荐指数:★★★★★适用人群:本地电脑可以运行 Stable diffusion 的玩家安装环境要在本地顺利运行 Stable diffusion,需要满足如下条件:操作系统 win10 以上内存 【保姆级】Python最新版开发环境搭建,看这一篇就够了安装 CUDA接下来安装 CUDA,CUDA是 Nvidia 显卡的 AI 运算库,Stable diffusion 通过这个库使用显卡资源。
AI大模型本地化部署涉及一系列工具和框架,它们旨在简化部署流程、优化性能并确保兼容性。以下是一些关键工具和框架。1. 本地部署工具:Ollama: 一个轻量级的AI推理框架,支持本地运行LLM(大型语言模型)。它使得在本地运行大型语言模型变得非常简单。 LocalAI: 一个开源的本地AI推理引擎,它兼容OpenAI API,可以让你在本地运行各种AI模型。PrivateGPT: 专注于隐私的本地AI解决方案,允许用户在本地安全地查询文档。3. 选择工具和框架的注意事项:硬件兼容性: 确保所选工具和框架与本地硬件兼容。模型格式: 验证工具是否支持要部署的模型格式。性能要求: 根据应用需求,选择提供所需性能水平的工具。 易用性: 考虑工具的易用性和文档,以简化部署和维护。通过利用这些工具和框架,开发者可以更有效地将AI大模型部署到本地环境,从而实现各种应用场景。
com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * 本地锁工具类 key一把锁 */ public class LockUtil { private LockUtil() { throw new IllegalStateException("工具类禁止实例化
前言2026 年开源圈热门的本地自动化 AI 工具 OpenClaw,凭借本地运行、零代码操作、自动化执行的核心特性收获大量技术用户认可,它并非普通的聊天 AI,而是能通过自然语言指令操控电脑的自动化工具 后续还将持续更新 OpenClaw 技能扩展、本地大模型接入、办公工具联动等进阶内容,助力深度挖掘工具价值。 一、OpenClaw(小龙虾)核心优势 OpenClaw 能成为热门的开源 AI 自动化工具,核心在于解决了技术门槛高、隐私无保障、功能适配性差等使用痛点,兼顾小白用户和技术开发者的使用需求:✅ 本地运行 **:配置本地大模型,实现 OpenClaw 离线运行,进一步提升数据隐私性; - **办公工具联动**:实现 OpenClaw 与微信、飞书、Slack 等办公工具的深度联动,随时随地远程下达自动化指令 promoCode=IVB807603D98觉得本教程实用的话,欢迎点赞 + 收藏 + 关注,后续将持续分享 OpenClaw 进阶玩法和使用技巧,让本地 AI 智能体成为你的高效办公助手!
在AI工具竞争白热化的今天,一款名为爱派(AIPY)的本地AI工具悄然完成重磅升级,其最新版本带来的功能革新让众多依赖云端服务的AI工具相形见绌! ✔ 端到端加密:即使用户选择云端存储,所有数据在上传前都会在本地完成加密,确保即使云端管理员也无法查看您的内容。 为什么说爱派碾压云端工具? 零延迟响应:作为本地AI工具,爱派的所有基础运算都在您的设备上完成,告别云端工具的网络延迟。离线工作能力:无网络环境?没问题!爱派的核心功能完全不依赖互联网连接。 博主实测体验作为首批体验者,我必须说这次更新彻底改变了我使用AI工具的方式。 这次更新不仅没有削弱其本地AI的核心优势,反而通过精心设计的云端协同功能,让工具变得更加实用而强大。您更倾向于完全本地的AI工具,还是可以接受可控的云端协同? 欢迎在评论区分享您的观点!
使用.NET Core 3.0,您可以在特定的文件夹下安装“本地”工具,它的作用范围仅限于该文件夹及其子文件夹。 .NET Core 3.0 本地工具 打开Visual Studio的Package Manager Console(Powershell或者其它终端也可以),在安装本地工具之前,首先要创建一个本地工具清单文件 由于Cake.Tool是本地安装的,运行本地工具需要在前边加上dotnet: ? 这样就可以了。 其实上面那种写法是下面写法的简写: ? 也可以这样写: ? 此外,在工具安装目录的子目录里也可以使用这个工具。 共享本地工具 我们可以把.config目录提交到源码管理,这样的话,其它开发者也可以使用安装的本地工具了。 这些工具实际是安装在全局nuget包缓存里,如果第一次运行的时候没有安装工具的包,那么你需要先执行 dotnet tool restore 进行还原,然后才可以使用这些本地工具。
工具内置了两个模型PP-Matting和PP-MattingV2,由于需要批量抠图,原本是想用MODNet的,可惜最新的模型官方不开源,旧模型扣的人物边缘有白边。最后发现了PP飞桨。 软件截图 说明 1、工具应解压到非中文路径,含中文的路径必出错。 2、完整解压后,运行main.exe。将单个/多个图片拖入工具,等待提示完成后,在运行目录下的out目录内可找到扣好的图片。 2、如果使用精度优先,等待时间会比较长 3、工具使用CPU版的PaddlePaddle,非GPU版本 此工具模型仅适合抠人像,不建议抠物 测试效果 左边是抠图后的png,右边是原图。 传到博客来后图片有压缩) 发丝效果处理的还不错,我测试的这张图由于发色跟背景色有些相似,部分地方的发丝没抠好,如果大家处理的图片效果不是太好的话可以自行放到PS里再修一下 下载地址 {cloud title="AI
主流本地化AI编程工具横向评测(2025)1. 腾讯云AI代码助手 CodeBuddy(推荐指数 ★★★★☆)本地化支持:提供VS Code/JetBrains全系插件,支持离线代码补全(需定期联网更新模型)核心技术指标:响应延迟<300ms(本地环境实测 百度文心快码 Comate AI IDE(推荐指数 ★★★★)架构特性:多智能体协同框架(Zulu Agent),支持设计稿转代码、MCP工具调用实测数据:复杂任务分解准确率92.5%(如生成俄罗斯方块游戏 开源方案 ChromeMCPServer核心技术:通过MCP协议实现浏览器级自动化优势场景:网页操作自动化(表单填充↑300%效率)本地数据处理(零数据外传)缺陷:仅限Web开发场景,无传统IDE支持关键维度对比表工具 Zulu Agent在多文件协同生成场景错误率↓27%(对比单模型方案)敏捷迭代需求:Trae的混合架构在代码补全场景节省19%耗时(IDC 2025编程工具报告)技术趋势:2025年主流工具均采用 "
1.Modified webui-user.sh,add those flags to the file
简介 LaZagne project 是一款用于检索大量存储在本地计算机上密码的开源应用程序。 每款软件他们保存密码的方法或许不尽相同(明文,API,算法,数据库等等),我开发这款工具的目的是为了寻找计算机中最常用软件的密码。 截至目前,该工具支持Windows上的22款软件,Linux/Unix-Like OS上的12款软件。 ?
所以就写了一个增量打包工具。 工作原理:根据文件的最后修改时间来打增量。 org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.log4j.Logger; /** * 增量打包工具类
CloudMounter Mac版是一款强大的云盘本地加载工具,用于将云存储和Web服务器作为本地磁盘安装到Mac。 下载:CloudMounter Mac版 在Mac上将云驱动器装载为本地磁盘 CloudMounter是一个可靠的系统实用程序,用于将云存储和Web服务器作为本地磁盘安装到Mac。
为了不在痛,引出本章的主角:jsf本地联调工具。 图2 JSF本地联调工具调用关系 看过架构图大家会对工具有个大体的了解,利用redis的发布订阅模式来完成jsf请求到响应的数据传递工作。 下面是对工具的思维脑图: 图3 JSF本地联调工具设计的思维脑图 通过思维脑图,列出了解决这些问题的办法,下面就一一讲解。 通过中间件作为连通两个本地环境的桥梁,做到连通。 图4 JSF本地联调工具核心思路 通过上图可以分析,中间件需要具备的能力就是发布订阅,那么能想到的就是jmq和redis。 3.4 整体流程图 说明: 虚线部分是jsf原调用流程,工具不会通过的 蓝线部分是工具走的路线,线上的描述序号为执行顺序 图8 JSF本地联调工具调用顺序图 04 功能实现
1、前言 在刚刚过去的春节假期,AI界可一点都不平静,一款来自中国的AI应用 DeepSeek,如同横空出世的黑马,迅速在全球范围内掀起了波澜。 这一系列令人咋舌的事件,让DeepSeek这个名字,瞬间成为了全球AI领域的焦点。 DeepSeek是一家专注于人工智能技术的公司(中国杭州深度求索)及其推出的大语言模型的名称。 从诞生之初就怀揣着推动人工智能技术发展的宏大愿景,致力于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,在短短一年多的时间里,便在竞争激烈的AI领域崭露头角。 官方网址: https://www.deepseek.com/ 本篇讲解如何快速的在本地部署AI大模型DeepSeek。 2、本地部署DeepSeek 1、首先要下载安装Ollama。 本地运行,让用户可在本地设备上运行大型语言模型,无需网络连接也能使用部分功能。 官方网址: https://ollama.com/ 快速上手使用大语言模型。
更多精彩科技推荐请点击->:更多精彩科技 1 Krita AI 扩散插件(工具) 项目地址:https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion 功能定位 基于 Krita 图像编辑软件的开源 AI 绘图插件,实现手绘与 AI 生成的深度融合,支持在绘画过程中实时调用 AI 生成图像元素。 2 KrillinAI(工具) 项目地址:https://github.com/krillinai/KrillinAI 功能定位 这个工具虽简洁,功能却超强大,翻译、配音、语音克隆、格式化等操作它都能做 用了它,搭建自己的专属智能聊天工具、和文档智能交互都变得超简单 技术亮点 异构模型调度引擎:支持 GPT-4(API 模式)、Llama-2(本地部署)、ChatGLM-3(国产化模型)的混合部署,自动根据任务类型分配计算资源 领域的突破性进展:Krita AI 扩散插件打破传统绘画与 AI 生成的边界,构建创意生产新范式;KrillinAI通过本地化部署守护数据隐私,为敏感场景提供可靠解决方案;Anything-LLM则搭建起企业级大语言模型应用框架
Real-ESRGAN GUI 一款免费又实用的 AI 图片无损放大工具 今天给大家分享一款 本地运行、免费开源,并且支持 Windows / macOS / Ubuntu 全平台的 AI 图片放大工具 先把项目地址奉上: GitHub:https://github.com/TransparentLC/realesrgan-gui 项目特点 Real-ESRGAN GUI 属于那种不花哨,但真好用的AI 工具。 简单总结一下它的优势: 本地运行,不联网,不上传图片,安全、私密、无限制次数 使用门槛低,界面直观,新手也能直接上手 显卡要求极低! 1️⃣ 解压压缩包到本地路径(建议路径不要包含中文) 2️⃣ 双击运行realesrgan-gui.exe 进入主界面后可以看到,整体界面非常简洁,基本不用学习成本。
或兼容模型的密钥 model: gpt-3.5-turbo # 使用模型名称 prompt: > 你是一个博客文章摘要生成工具 摘要本地实现功能,只需修改成对应的字段名称比如ai_text即可对接,具体请看主题文档。 ,难以清理,特别是仅有一份源码在本地的朋友,注意勤备份。 QWQ.aigpu.cn - 完全免费,无需注册- 基于分布式算力,支持高性能模型- 支持本地运行和共享算力 - 高峰时段可能需要排队- 依赖社区贡献的算力,稳定性可能受影响 未明确限制,具体取决于模型和算力资源 QwQ 32B大语言模型 中等(受算力资源影响) 基于分布式家用显卡算力的平台,提供免费的大语言模型API,支持本地运行和共享算力,适合开发者和爱好者使用。
那么,AI 本地部署到底有什么用呢?其实好处多多,比如能更好的保障数据隐私安全,避免数据上传到云端可能带来的泄露风险,还能摆脱网络限制,实现离线使用,在网络不稳定或者没有网络的环境下也能正常运行。 同时,本地部署可以让模型响应速度更快,提升使用效率。今天就给大家盘点一款用途齐全的 AI 本地部署工具 ——DS 本地部署大师。 一、DS 本地部署大师功能特点1、丰富模型覆盖多场景,数据隐私安全有保障。2、离线运行无网络依赖,操作简单易上手,运行稳定效率高。 下载地址:DS本地部署大师 (https://www.xunjiepdf.com/deepseek )二、DS 本地部署大师使用方法①打开软件后,进入主界面后,点击“模型库”选项,浏览模型列表,根据自己的需求选择合适的模型 AI 本地部署的优势显而易见,而 DS 本地部署大师作为一款用途齐全的工具,凭借其丰富的模型、安全的隐私保护、离线运行能力、简单的操作以及稳定的性能,成为了实现 AI 本地部署的理想选择。
【前端工具类】001-本地存储工具类:LocalStorageUtil 一、ts 写法 /** * 本地存储工具类 */ class LocalStorageUtil { /** * 获取本地存储 string, value: any): void { localStorage.setItem(key, JSON.stringify(value)); } /** * 移除本地存储 key 键 */ static remove(key: string): void { localStorage.removeItem(key); } /** * 清空本地存储 { console.warn(`Unable to store value for key ${key}:`, e); } }; // 清除本地存储中的值
当前计数:{{ count }}
<button @click="increment">增加</button> <button @click="clear">清除本地存储代码 public class ConvertUtils { public static final long GB = 1073741824L; public static final long MB = 1048576L; public static final long KB = 1024L; public ConvertUtils() { } public static int toInt(Object obj) {