用AI进行产品精修的前景非常广阔，在电商、广告设计等领域具备明显的市场潜力。大家好，我是两个儿子奶爸，今天我就来分享这套产品精修3.0版本工作流。首先打开咱们的康复6A界面，加载图像，上传咱们要修的原图片。从图像拉根线到这个P2节点，它是把原图片反推出来对应的图像描述，再加载一个对应的模型节点，再从提示词拉根线到一个clip文本编码器，然后链接一个对应的Lora加载器，从log模型位置拉根线到一个大模型，由N的加载器，再从模型处引一根线到基础调度器，再链接上这个翻转节点。下一步加载这个高级采样器，它用于生成模型进行噪声采样并做去噪处理，然后和上面翻转节点链接，上兆波生成链接，一个禁用噪波，从引导拉根线到一个基础引导。下一步加载基于前向的ODE采样器，可通过调整伽马参数来控制采样器，把这三个节点调整一下比例和位置，看起来整齐一些，再从sampler回连到自定义采样器，从Litin链接一个VE编码，然后从原图像拉根线连接一个限制图像区域，再从图像拉根线连接一个获取图像尺寸节点。从VE编码处连接一个VE采样器，再搜索加载一个inverse flag节点，这个节点是对模型进行采样参数的调整，把宽度和高度都调整，输入和图像尺寸宽高互连一下，把model回连到基础，引导下一步搜索一个flag的双clip加载器和劳拉的clip互联，再从clip加载器连一个clip文本编码，再加载这个处理条件数据的节点，再复制一份条件数据节点。搜索加载一个基础编码，再回连到clip文本编码器，再复制一个自定义采样和基础引导互连一下，然后加载一个基础调度器和采样器的SIMAS连一下，再从采样器的造波生成连接一个进入解码。搜索加载一个ODE采样，回连到这个自定采样器，再加载一个advice。它作用是对给定模型进行采样参数的调整，再生成新模型，把它回连到loa加载器，再和基础调度的模型加载器和自定义采样器输出链接一个VE解码，再从VE回连到VE加载器，最后生成图后加载一个放大模型，再通过这个图像模型进行放大处理，最后从图像拉根线到一个图像对比节点。这个工作流基本上就是分这三步向采样，生成造波图，再生成产品图，再进行放大，基本上就搭建完了。喜欢的家人们快来动手试试吧。也可以用我的云端进行实测，修完后直接贵气拉满，转化率翻倍不是梦。
《AI产品精修攻略：解锁电商与广告设计潜力》

在当今数字化时代，AI产品精修正展现出巨大的前景。特别是在电商和广告设计领域，其市场潜力不容小觑。

对于电商从业者来说，精美的产品图片能极大提升商品吸引力。利用AI产品精修，能快速将普通图片转化为高质量视觉素材。比如，通过特定工作流，可精准调整图片细节，让商品在众多竞品中脱颖而出，吸引更多顾客，从而提高转化率。

广告设计方面，AI精修能为创意提供更多可能。从基础的图像加载到复杂的节点连接与参数调整，每一步都能助力打造独特的广告视觉效果。通过合理运用各种工具和节点，如clip文本编码器、Lora加载器等，能实现多样化的图像风格，满足不同广告主题需求。

总之，掌握AI产品精修，无论是电商还是广告设计，都能开启新的发展机遇，创造更出色的视觉呈现。
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[Q]：AI产品精修在电商领域有什么优势？
[A]：能快速提升商品图片质量，吸引顾客，提高转化率。
[Q]：工作流中P2节点有什么作用？
[A]：把原图片反推出来对应的图像描述。
[Q]：高级采样器的功能是什么？
[A]：用于生成模型进行噪声采样并做去噪处理。
[Q]：如何控制基于前向的ODE采样器？
[A]：通过调整伽马参数来控制。
[Q]：inverse flag节点的作用是什么？
[A]：对模型进行采样参数的调整。
[Q]：双clip加载器和劳拉的clip互联有什么意义？
[A]：文档未提及具体意义，可能是工作流中特定连接方式。
[Q]：advice节点的作用是什么？
[A]：对给定模型进行采样参数的调整，再生成新模型。
[Q]：使用云端实测有什么好处？
[A]：修完后直接贵气拉满，转化率翻倍。