StreamDiffusion
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StreamDiffusion 章節聚焦即時影像生成與互動導入，從模型設定、效能調校到失敗排查，提供可重複的實作路徑。
StreamDiffusion：用 OSC 控制提示詞，並以 NDI 傳送即時影像
StreamDiffusion 要接進互動系統，先把通訊層搭起來。本文把責任拆成兩條線：用 OSC 收提示詞等控制訊息，用 NDI 收送影像。這層骨架一旦穩住，後面接 TouchDesigner 或 Unity 都會輕鬆很多。
StreamDiffusion：Windows 平台建置與初次驗證
Windows 上要把 StreamDiffusion 裝到能穩定跑，關鍵不在於指令多快背完，而是先把版本組合抓對。本文以官方文件仍明確記載的 Python 3.10、PyTorch 2.1.0 與 CUDA 11.8 或 12.1 為基準，整理一套比較不容易踩雷的建置流程，最後用 Img2Img 與 Txt2Img 各做一次驗證。
StreamDiffusion 如何修復 Hugging Face Hub 的 cached_download 匯入錯誤？
近期在研究 StreamDiffusion，發現在 Python 3.10 中執行時會出現「ImportError: cannot import name ‘cached_download’ from ‘huggingface_hub’」錯誤，導致無法下載模型。查資料後得知是因為 Hugging Face 的破壞性變更棄用了 …
Unity 6 如何用 Stable Diffusion 生成場景用的無縫貼圖？
想要設計好看的場景，但找不到貼圖素材嗎？Stable Diffusion 是一個免費的 AI 圖片生成工具，我們能用它來快速生成遊戲場景的貼圖，短時間內產出擁有高品質材質的物件。本文將教你如何透過簡單的設定來生成無縫貼圖，真正落實 AI 輔助設計，大幅提升開發效率！