【番外篇】修复透明度速通版

【番外篇】修复透明度速通版 第二集看得费劲的建议看这个 前提是你必须按照第一集的全部流程完完整整安装了TexFx。 不再进行修复篇的后续赘述。 #TEXFX #透明度修复 #透明度坏了怎么办 #大佬能帮我修一下这个芙芙吗

【第二集】修复已损坏的透明度效果

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LycheeLi 荔枝荔 透明度报告 2023

LycheeLi 荔枝荔 透明度报告 2023 真诚和透明是有万钧之力的，干干净净赚钱，干干净净做内容，感谢大家对我的信任。 到年底了，和大家汇报一下过去一年发生了啥。 这个报告分四个部分： - 荔枝赚的钱从哪里来 - 荔枝如何保障收益不会污染内容 - 荔枝的钱花到了那里去 - 荔枝接下来有什么打算

Chapter 0.5. 透明度报告

Chapter 0.5. 透明度报告 Intel 也给我送测了一枚 i9-12900K 和 i5-12600K，这两枚样品的数据将会搭配一同送测的华硕 Maximus HERO 主板，和 DDR5 4800 内存在开放平台上测试。 而到时候我自己的 DDR4 测试平台则会基于华硕猎鹰 Strix Z690-A 吹雪和铂胜 DDR4 3600 平台在机箱里进行测试。 这套是我自己掏钱买的自用机器，没有受到任何干涉。

一个非常有意思的项目可以用 SD 直接生成透明的 PNG 图片，也可以直接生成带有透明度分层的图片。

一个非常有意思的项目可以用 SD 直接生成透明的 PNG 图片，也可以直接生成带有透明度分层的图片。 这个想象力很大能带来很多玩法。也可以使用现有的 SD 社区模型。 项目介绍： LayerDiffusion使得大型已经过预训练的潜在扩散模型（latent diffusion model）能够创造透明图像。 这项技术不仅可以生成单独的透明图像，还能生成多层透明图层。它通过一种被称为“潜在透明度”的方法，将透明度（即 alpha 通道）整合到预训练的潜在扩散模型的潜在结构中。 这样做的好处是，它通过以潜在偏移的形式加入透明度，几乎不改变模型原有的潜在分布，从而保持了模型的高质量输出能力。基于这种方法，任何一个潜在扩散模型都可以通过对潜在空间的微调，转化为透明图像生成器。 我们训练这个模型时，使用了一种涉及人机互动的方法，收集了一百万组透明图像层数据。 我们的研究显示，这种潜在透明技术不仅可以应用于不同的开源图像生成器，还可以适配多种条件控制系统，实现例如基于前景/背景条件的层生成、层的联合生成、对层内容进行结构控制等多种应用。 一项用户研究发现，大多数情况下（97%），相比于之前的临时解决方案（如先生成图像再进行抠图处理），用户更喜欢我们直接生成的透明内容。用户还表示，我们生成的透明图像在质量上可媲美真实的商业级透明素材，例如 Adobe Stock 提供的素材。 论文地址：

Lychee Li 荔枝荔 透明度报告 2022

Lychee Li 荔枝荔 透明度报告 2022 到年底了，答应大家的事情要做。 这个报告就是我和各位读者汇报一下，荔枝今年赚的钱是从哪里来的，我又把它们花到哪里去了，荔枝接下来有什么打算。 我向来相信真诚和透明是有万钧之力的，干干净净赚钱，干干净净做内容，感谢大家对我的信任。 希望接下来这个系列每年都能更新，和大家汇报一下过去一年发生了啥。