计算领域中，PC集群和Stable Diffusion技术的应用已经成为不可或缺的一部分。这些技术在深度学习、AI绘画、高性能计算、人工智能、大数据、ChatGPT、AIGC等领域中都具有重要的应用价值。特别是在AI生成式内容创作方面，使用PC集群和Stable Diffusion技术可以有效解决大型计算任务所带来的挑战，并实现高质量的生成式AI内容。
通过结合这些技术的创新应用，我们可以更好地利用大规模的训练数据来调整和训练生成式AI模型，以提高其生成质量和准确性。同时，借助创新的加速技术和稳定扩散模型，可以提高AI生成式内容的生成速度和质量。比如，使用PC集群和Stable Diffusion技术配合AI生成式技术可以快速地生成高品质的图像、视频、音乐等内容，节约用户时间和精力，提高生产效率和创作效果。
StableDiffusion相信大家都已经很熟悉了，下面就是实际应用到游戏内的一个案例介绍
角色原画AI辅助细化实例详解
流程简介 1：准备好设计稿，明确光影和素描关系，交代清楚关键元素 此步骤在PS完成
2：设置基础参数，使用SD生成一个基础效果，明确一个大概的参数范围（part_1） 此步骤在SD完成
3：抠图/拆分/逐个单独生成局部图块 此步骤在PS完成
4：把生成的图块在PS里拼合在一起之后通过ai完成一次统一渲染（part_2） 此步骤在SD完成
5：把生成的图筛选出OK的部分，拼合在PS调色，调整素描关系，虚实关系，冷暖关系，添加特殊的光源 此步骤在PS完成
6：再次导入SD完成一次统一渲染（part_3） S此步骤在SD完成
7：最终拼合筛选，精修结果 此步骤在PS完成
贴士：所有过程都附有原始生成图片，这些图片可以通过SD的PNG信息功能获得所有步骤的参数
StableDiffusion如果配合上ControlNet实际应用到项目中效率会大大提高，现在也是主流游戏公司的工作流
