养龙虾-------【openclaw 对接Stable Diffusion 】---解锁免费图片生成神器

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【开源神器】OpenClaw + Stable Diffusion:免费畅享AI绘画!

引言:AI绘画的门槛,你跨过了吗?

最近AI绘画的热度依旧不减,Stable Diffusion(简称SD)作为开源界的扛把子,出图效果和可控性确实没得说。但是,拦路虎也显而易见

  1. 学习门槛高:参数太多,没这个耐心的人学起来容易半途放弃。
  2. 环境配置复杂:Python、Git、各种依赖包,对小白来说简直是劝退三连。
  3. 云端服务太贵:按分钟计费的GPU,随便玩玩还行,想大量出图钱包受不了。

难道就没有一种办法,能让我们免费、轻量、无痛地用上SD吗?

直到我遇到了它——OpenClaw(中文名:养龙虾)!一个真正让我实现“出图自由”的开源神器。

今天,我就来手把手教大家如何用OpenClaw对接Stable Diffusion,帮你解锁图片神奇!


什么是 OpenClaw?(项目科普)<

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pywebview:用Python+Web技术打造轻量级桌面应用!

pywebview:用Python+Web技术打造轻量级桌面应用!

✍️作者:唐叔在学习 💡专栏:唐叔学python ✨关键词:Python桌面开发、pywebview教程、WebView应用、前后端分离、JS与Python交互、桌面应用打包、Electron替代方案、Python GUI 大家好,我是唐叔。今天我们来聊聊一个非常轻量且强大的Python库——pywebview。如果你曾经为开发一个简单的桌面应用而纠结于Electron的笨重、PyQt的复杂,或是Tkinter的界面简陋,那pywebview或许正是你一直在找的解决方案。 文章目录 * 一、介绍 * 二、安装 * 安装全量版本 * 安装指定环境版本 * 三、使用入门 * 3.1 基本使用 * 3.2 应用程序架构 * 纯网络服务架构 * 无服务器架构 * 3.3 JS与Python交互 * 四、应用打包 * 五、常见使用场景 * 5.1 文件操作 * 文件下载

Webstorm中的编码辅助AI

Webstorm中的编码辅助AI

Webstorm中的编码辅助AI * MarsCode * MarsCode在WebStorm中的使用 * 安装方式 * 核心功能 * 其它AI插件 MarsCode MarsCode 是一款由 字节跳动(ByteDance) 推出的 AI 编程助手,类似于 GitHub Copilot,提供智能代码补全、生成和优化功能。目前,它主要支持 VS Code 和 JetBrains 系列 IDE(如 WebStorm),但需要手动安装插件。 MarsCode在WebStorm中的使用 安装方式 通过Marketplace安装 1. 在 WebStorm 的 Settings > Plugins 中搜索 MarsCode。 直接安装并重启 IDE。 核心功能 1. 智能代码补全:基于上下文预测代码,支持多种语言 2.

Spring AI 1.1.2 集成 MCP(Model Context Protocol)实战:以 Tavily 搜索为例

本文分享在 Spring Boot 3.5 + Spring AI 1.1.2 中集成 MCP Client 的完整落地方案。通过连接 Tavily MCP Server,让大模型在对话中自动调用搜索工具获取实时信息,同时保持 Spring Boot 体系内的工程化体验。 一、MCP 是什么?为什么需要它 MCP(Model Context Protocol) 是一种让 LLM 与外部工具/资源交互的标准化协议: * MCP Server:将工具能力(搜索、查库、读文件等)以统一格式暴露 * MCP Client:连接 Server、拉取工具定义,并在需要时转发工具调用 * LLM(通过

[AI]从零开始的DeepSeek本地部署及本地API调用教程

[AI]从零开始的DeepSeek本地部署及本地API调用教程

一、前言         最近DeepSeek也是比较火,我也去学习了一下如何本都部署DeepSeek,目前主要方法有两种吧,一种是自己拉取开发环境并且运行模型,另一种则是使用框架来运行模型。使用框架运行模型也是目前部署DeepSeek最简单的方法。那么本次教程,就来教大家如何使用本地的模型框架来运行DeepSeek模型并且调用这个模型的API,如果你准备好了,那就让我们开始吧! 二、使用的框架及硬件要求         本次教程中,会为大家介绍使用Ollama和LM Studio两种框架运行DeepSeek模型,这两款框架在一些地方也各有自己的优缺点,具体的大家可以自行体会。之前的教程中已经为大家演示过如何安装Ollama并且运行llama模型。但是没有教大家如何修改Ollama的路径,本次教程会将这一空缺补齐。         现在来讲讲硬件要求,首先要明确一点的是要运行大模型需要比较高的算力,所以,尽量不要使用太老的电脑进行尝试。对于一些被量化过的模型,比如1.5B参数的模型甚至更小的模型,使用CPU就可以勉强运行。对于一些较大的模型,比如4B,6B,8B的模型,可能就