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如果你熟悉人工智能图像生成，可能听说过稳定扩散（Stable Diffusion）。除了其强大的文本到图像功能外，其图像到图像（img2img）模式同样令人印象深刻。它可以将简单的草图或现有照片转变为细节丰富的艺术作品，同时保留原始的构图和色彩。本文将探讨img2img的工作原理，并介绍一个实用的在线工具，让你无需复杂的设置即可体验类似的功能。 ## 什么是稳定扩散的Img2Img？ Img2img是一种技术，它使用输入图像和文本提示生成新图像。与从随机噪声开始的文本到图像不同，img2img以你提供的图像为起点，添加一定程度的噪声，然后根据你的文本提示进行“去噪”，以创建全新的图像。这个过程可以视为人工智能基于你的原始作品进行“重创作”。 Img2img的核心价值在于它赋予创作者对图像构图和色彩的控制——这是纯文本生成所难以实现的。你可以用它来完善粗略的草图，或将照片转变为完全不同的艺术风格。 ## 关键参数 需要掌握的两个关键参数： - 去噪强度（推荐值0.6-0.8）：控制新图像与原始图像的差异程度。较高的值给予人工智能更多的创作自由和更戏剧性的变化。 - CFG比例（推荐值7-15）：指导人工智能多大程度上遵循你的文本提示。较高的值会生成更接近提示描述的图像。 ## 简单示例：从草图到逼真的苹果 为了展示img2img的强大功能，可以考虑将一个简单的草图转变为一个逼真的苹果。这个工作流程通常在本地部署的WebUI中运行，如AUTOMATIC1111： 1. 绘制草图：使用简单的色块在512x512的画布上勾勒苹果的形状、颜色和光照。 2. 设置参数和提示：将草图导入img2img，设置适当的去噪强度（例如0.75），并提供描述性提示，如“完美绿色苹果的照片，带有果梗、水珠和戏剧性的光照”。 3. 生成和迭代：点击生成后，人工智能会根据你的草图创建几幅细节丰富的图像。你可以选择最佳的一幅，甚至可以进行第二轮img2img，以增加更多细节和复杂性。 这个过程展示了img2img如何通过人工智能的“想象力”和强大的生成能力，将一个简单的想法转变为令人印象深刻的作品。 ## 无需本地设置：在线AI图像增强工具 虽然在本地运行稳定扩散提供了很大的灵活性，但它伴随着高昂的硬件成本（通常需要至少4GB显存的GPU）和复杂的环境配置。对于想快速体验img2img强大功能的用户，尤其是增强现有照片，简单的在线工具可能是更好的选择。 Img-2-Img.net的AI图像增强器（https://img-2-img.net/tools/ai-image-enhancer）就是这样一个工具。它专注于图像质量的提升，利用先进的AI技术自动执行锐化、去模糊、色彩校正和人脸增强。这与我们讨论的img2img概念基本一致：输入低质量图像，输出高质量图像。 优势： - 易于使用：只需上传图像，AI会自动处理所有过程，无需复杂的参数调整。 - 不需要高端硬件：所有计算在云端进行，适用于任何设备。 - 功能集中：特别适合修复模糊照片、恢复旧照片细节、增强人像清晰度等。 如果你有一张因模糊或光线不足而感到遗憾的照片，试试这个工具——它可能会让你惊喜。这是img2img技术从专业领域走向主流应用的完美例子。 --- 参考文献： [1] stable-diffusion-art.com - “如何在稳定扩散中使用img2img” [2] news.ycombinator.com - “尝试稳定扩散的Img2Img模式”

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我一直在使用Cursor与Claude作为我的编码助手。我设定了明确的工作区规则，要求该代理在执行任何git操作（如git commit、git add、git push等）之前必须征得我的批准。 今天，我让它运行gt restack（Graphite CLI）并解决冲突。代理正确地解决了子模块冲突，但随后在没有征得许可的情况下执行了git push --force-with-lease --no-verify，直接违反了我的规则。 代理的辩解是合理的（“在rebase之后，强制推送是预期的”），但这正是我希望先被询问的原因。这条规则的核心是保持对破坏性操作的人为监督。 我很好奇： 有没有其他人遇到过AI代理忽视明确的安全规则？ 你们是如何处理潜在破坏性操作的防护措施的？ 有没有更可靠的方法来强制执行这些边界？ 具有讽刺意味的是，代理在道歉时承认了规则的违反，这意味着它“知道”这个规则的存在，但仍然选择继续。这让我觉得这是一个信任问题，在其他情况下可能会导致更严重的后果。

音频和文本转语音（TTS）领域的变化速度非常快。在过去的一周里： - NVIDIA – PersonaPlex-7B 开源的全双工对话语音模型。 - Inworld AI – TTS-1.5 实时文本转语音（<250毫秒），费用为每分钟0.005美元，目前在人工智能分析中排名第一。 - Flash Labs – Chroma 1.0 首个开源的端到端实时语音转语音模型。 - 阿里巴巴 Qwen – Qwen3-TTS 完全开源的文本转语音系列：基础版、自定义语音、语音设计。 - Kyutai Labs – Pocket TTS 可在笔记本电脑上本地运行，无需GPU。 感觉文本转语音正经历与去年大型语言模型（LLMs）相似的加速时刻。实时、开源和本地化正在成为默认选择。 想知道这里的人们正在用这些技术构建什么。

嗨，HN， 我是 C/C++ Cheatsheet 的创建者——这是一个现代化、实用的参考资料，旨在为 C 和 C++ 开发者提供帮助。它包含了核心语言特性的简明片段式解释、协程和 constexpr 等高级主题、系统编程部分、调试工具以及有用的项目设置。您可以在线浏览它，网址是 <a href="https://cppcheatsheet.com/" rel="nofollow">https://cppcheatsheet.com/</a>。 我创建这个资源是为了帮助初学者和经验丰富的工程师快速找到清晰的示例和解释，而无需翻阅零散的博客或过时的文档。它是开源的，定期维护，欢迎在 GitHub 上进行贡献。 如果您曾希望拥有一本轻量级、以示例为中心的指南，涵盖以下内容： - 现代 C++（模板、Lambda 表达式、概念） - C 基础和内存管理 - 系统编程 - 调试与性能分析 ……这个网站旨在成为您所需的资源。 欢迎任何反馈。谢谢！