AI 绘画工具 Stable Diffusion 本地安装使用

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大模型本地化部署的工具和框架

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。

本地锁工具类

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

这款本地AI神器悄悄更新，瞬间碾压云端工具！

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！

.NET Core 3.0 本地工具

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。

Ai一键抠图工具 人像去除背景 离线本地版

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

有没有支持本地安装并与现有IDE集成的AI编程工具？

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 "

Mac 本地部署Stable Difussion开源AI绘画工具的故障问题总结

1.Modified webui-user.sh,add those flags to the file

本地密码检索工具 – LaZagne Project

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。 ?

java本地增量打包工具

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，云盘本地加载工具

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。

JSF本地联调工具实践

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

本地部署AI大模型DeepSeek

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。

3款本周高潜力开源AI工具（多模态集成_隐私本地化）

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

本地实现HEXO文章AI摘要

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。

ai本地部署有什么用？盘点一款用途齐全工具给你

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

【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 }}

Android【本地Json处理工具类】

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) {

本地部署文字生成音乐AI工具MusicGPT并使用浏览器远程访问使用

前言 今天和大家分享一下在Windows系统电脑上本地快速部署一个文字生成音乐的AI创作服务MusicGPT，并结合cpolar内网穿透工具实现随时随地远程访问使用进行AI音乐的创作与体验。 MusicGPT这款开源AI音乐生成器可以本地运行最新的音乐生成AI模型，比如Meta 的 MusicGen 模型。 内网穿透工具下载安装 此时，我们已经成功在本地的Windows系统电脑中部署了 MusicGPT 文字生成音乐AI工具，但仅能在本地局域网中使用，如果想在异地远程使用本地部署的MusicGPT 服务生成音乐应该怎么办呢 很简单，只要在本地电脑上安装一个cpolar内网穿透工具就能轻松实现公网访问内网部署的服务了，接下来介绍一下如何安装cpolar内网穿透并实现远程使用本地部署的MusicGPT！ 以上就是如何在Windows系统电脑本地部署AI创作工具 MusicGPT，并结合cpolar内网穿透工具实现远程访问使用的全部流程，另外由于该服务无需账号即可在浏览器直接访问，出于安全考虑，建议大家远程访问时不要轻易与他人分享地址

智能AI搭建：FastGPT本地简易部署

———— 马尔科姆·格拉德威尔 最近看到一个开源AI项目——FastGPT，感觉挺强大，准备部署到本地玩一玩。 FastGPT： 基于 LLM 大模型的开源 AI 知识库构建平台。 提供了开箱即用的数据处理、模型调用、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排等能力，帮助您轻松构建复杂的 AI 应用。 docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 二、本地化部署 查看相关教程 本地FastGPT： 以上就相当于本地部署了一个简易版的FastGPT，接下来就可以本地玩一玩，创建自己的应用以及训练知识库等等。