主要包括三个部分：图片生成简介、图像生成基础模型的精细调整和构建 AI 生成服务，。
都放在下面的这个个链接里，打开一个就都有了。元旦我也会找时间把这些内容翻译一下，然后发出来，可以收藏这条回来看。等不及可以直接看，下面是具体的分类和文章目录：
图像生成技术简介：
◆ 人工智能和艺术：机器学习如何改变创造性工作（报告） ◆ 平面设计师如何创建他们自己的AI工具（博客文章） ◆ AI图像生成器的工作原理以及扩散是什么（视频） ◆ 什么是Diffusion模型？（视频） ◆ Diffusion模型的工作原理（1小时课程） ◆ 初学者指南：Stable diffusion（指南）
基础模型的精细调整：
◆ SD1.5通用目的模型的全面精细调整指南（博客文章） ◆ SD模型的基准测试与混合（博客文章） ◆ 解耦文本编码器和UNET学习率（博客文章） ◆ D适应：再见学习率困扰？（博客文章） ◆ 自己精细调整通用稳定扩散模型指南（博客文章）
构建 AI 生成服务的后端：
◆ 如何构建一个生成AI服务的后端 ◆ Stable diffusion提示：权威指南 ◆ SD提示的精细调整：修改Stable diffusion提示的GPT 3.5（博客文章） ◆ SD提示的目录（目录）
所有内容链接：https://arc.net/folder/10431A09-4798-4002-B99A-2769BD9131FF
https://m.okjike.com/originalPosts/658e42a1c7c69d5a9feaed95
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