最近一个月，我不断被 OpenClaw 的消息轰炸，似乎它无所不能，重新定义了生产力。于是我对它产生了强烈的好奇：OpenClaw 到底能帮我做什么？

为了搞清楚这个问题，我分别在 Cloudflare Workers 和 Ubuntu 24 虚拟机（集成 GUI 浏览器环境）完成了部署与测试。以下是详细的部署过程与使用体验。

ComfyUI 是目前最具扩展性的全平台 AI 绘画与视频生成工具。与其说它是一款软件，不如说这是一套以“节点流”（Node-based Workflow）为核心的可视化创作系统。在这里，模型、采样、控制与后处理不再是黑盒中的参数，而是可拆解、可组合、可复用的逻辑模块。

成功部署 Stable Diffusion（参考 《AI 绘画实战指南 Vol.1》）后，真正的挑战在于如何从“随机抽卡”转向“可控创作”。这取决于三点：理解模型差异、掌握插件控制、建立稳定的工作流。

模型与插件构成了 Stable Diffusion 的核心生态。

本文重点解决三个问题：

1. 模型获取与管理。
2. WebUI 原生潜能挖掘。
3. 关键插件的高效应用。

每个人的声音都是独一无二的，克隆自己的声音可以用于制作高度个性化的内容，如播客、视频、音乐等。

你的声音是个人品牌的重要组成部分。利用人工智能，你可以不需要亲自录音就能生成大量优质音频内容，节省时间的同时确保内容质量和一致性。市场上虽有众多第三方语音生成技术，但它们大多数使用通用或他人的声音，导致内容缺乏个性化特质。例如，「注意看，这个男人叫小帅」的声音已经在众多影视作品中被重复使用。与之不同，AI 克隆技术能提供前所未有的个性化和定制体验。

艾什莉的播客就是一个典型例子，她利用 AI 生成了根据当日新闻热点定制的讲稿，再用 AI 克隆的自己的声音进行朗读，配上背景音乐，既经济又高效。

最近，关于 ChatGPT 的讨论越来越多，但大多数人仅仅将其视为一款聊天机器人，并从猎奇的角度去测试其人工智能的回答。然而，ChatGPT 不仅仅是一个猎奇的 AI 玩具，未来它将会成为必备生产工具。ChatGPT 之类的 AI 工具将用它巨大的语言知识库，为我们创造更多的价值。

ChatGPT 的回复质量取决于提示词（即 Prompt）。这通常是用户提供的问题或文本，以激活模型生成回复。简单来说，prompt 就是用户想要询问的内容，作为输入送到 ChatGPT 中，ChatGPT 会尝试理解这个输入，然后输出合适的回答或响应。通过优化提示词，可以使 ChatGPT 生成更加准确、有用的回复。为了能让 ChatGPT 成为生产力工具，我花大量时间逐个研究提示词的规则和范例，如 ChatGPT Prompt Examples、Awesome ChatGPT Prompts、Learn Prompting 等。我筛选出了 163 个 Prompts（提示词），仅记录它们的功能而非内容，这就让我的笔记超过了 5000 字。提示词目录也变得越来越长，即使将浏览器全屏，也无法完整显示。起初，我制作提示词目录是为了方便自己，但每次需要查找提示词时，我不得不依靠记忆。这些笔记反而成为了负担，拖累 ChatGPT 的工作效率。

我从小特别羡慕会画画的伙伴。他们能够将心中的想法画出来，而我最高水平的肖像画是丁老头。但在接触 Stable Diffusion 之后，我感觉自己脱胎换骨，给自己贴上了「会画画」的新标签。

Stable Diffusion 是一个「文本到图像」的人工智能模型，可以直接部署在个人电脑上的 AI 绘图工具。使用 Stable Diffusion，你可以在拥有 6GB 显存显卡，16GB 内存或只依赖 CPU 的电脑上生成图像，并且仅需几秒钟的时间，无需进行预处理或后处理。