看到了一篇內(nèi)容，心里有些感慨。

雖然稍微有一點夸大，但是在我看到這個消息的一瞬間，我真的感覺，一個舊時代。

消逝了。

起因，是因為liblib發(fā)了一個公告。

他們決定，把liblib升級到2.0，有新的品牌，有新的logo，有新的界面，有新的功能。

liblib，國內(nèi)最著名的模型開源社區(qū)，也是國內(nèi)之前最大SD生態(tài)開源社區(qū)沒有之一。

但是這些東西都不重要。

重要的是，他們官方推文里面的一段話。

看的，我真的鼻子一酸。

“而在隨后近一段時間里，開源生態(tài)有些遇冷，我們也似乎變得有些沉默...越來越多的新用戶不會用了、也找不到方向。”

越來越多的用戶，不會用了。

終于還是走到了這一天。

2025年了啊，還有誰記得，當(dāng)年SD開源的蓬勃發(fā)展，點亮了整個AI圈的光芒啊。

是啊，還有誰記得，那個輝煌但稍縱即逝的時代啊。

忽然想起了自己最初寫“數(shù)字生命卡茲克”時的那個冬天，2023年初，Stable Diffusion正是火到不可一世的時候。

那時候，我才剛開始做內(nèi)容，只有可憐的30個粉絲，每篇文章的閱讀量不到100。

但是沒想到的是，我發(fā)布的第二篇文章，就是關(guān)于Stable Diffusion畫美女的教程，這篇文章竟然突然爆了，閱讀量破了萬，也為我積累了最初的500個粉絲。

那個時候的驚喜，我至今記得清清楚楚。

不知道現(xiàn)在讀到這里的你們，還有沒有從那個時候就關(guān)注我的老粉絲？謝謝你們一直在看我的文章，謝謝你們見證了我一路的成長與變化。

在那個時候，在賽博佛祖@秋業(yè)aaaki的整合包加持下，SD被推向了普羅大眾，我相信你們一定有很多人，都下載過這個整合包。

那個開源的、免費的、能夠完全本地運行的生成模型，第一次讓普通人感受到AI繪圖的魔力。

還有，搞澀澀的能力。

有人用它生成了油畫，有人用它創(chuàng)造了賽博朋克城市，有人用它造出了全新的動漫風(fēng)格，還有人只是單純地天真地用它生成無數(shù)老色批美女圖片。

我不知道你們還記不記得，那個樸素的甚至可以說是丑陋的WebUI界面。

上面是寫Prompt的地方，下面是一排密密麻麻的天書一樣的參數(shù)：反響prompt、迭代次數(shù)、采樣方法、CFG、Seed等等。

我記得我為了了解他們的原理，還學(xué)了很久很久。

一張漂亮的畫作，就出現(xiàn)了。對于一個干了很多年的設(shè)計師來說，那種感覺，太震撼了。

那是一種，你親手，觸摸到了魔法的感覺。

然后，在WenUI之后，ComfyUI也來了。

這個生態(tài)，爆炸式地成長了起來。

那個時候，顯卡成為了大家最大的阻礙，很多人的消費級卡比如4060之類的，極其容易爆顯存，為了能更快的精度更高的跑圖，很多人開始去各種云上租算力，或者找一些各種各樣的部署了SD的在線網(wǎng)站。

后來，Liblib橫空出世，一統(tǒng)江湖，成了中國最大的SD模型社區(qū)，也成了線上AI繪圖的首選網(wǎng)站。

那是一個野蠻生長的英雄輩出的時代，誕生了無數(shù)的巨佬。

Dynamic Wang、Nenly同學(xué)、zho、海辛、阿文、青龍圣者...

每一個，都是這個圈子里，響當(dāng)當(dāng)?shù)拿帧?/p>

而除了SD之外，我們業(yè)有了改變了整個AI繪圖行業(yè)的真神插件，ControlNet。

我們第一次，可以精準(zhǔn)地控制畫中人物的姿態(tài)，可以完美地復(fù)刻一張圖的構(gòu)圖。

AI繪畫，從一個隨機的開盲盒式的抽卡游戲，變成了一個真正可控的，創(chuàng)作工具。

我們有了在2023年，把AI視頻，硬生生從一灘爛泥扶上墻的EbSynth和AnimateDiff。

那時候，我們用著最簡陋的工具，把一張張靜止的圖片，煉成了第一批，雖然卡頓、雖然充滿了閃爍，但確確實實，在動的，視頻。

我們有了開啟了一整個視覺風(fēng)格流派的Deforum。

那些迷幻的又扭曲，在夢境里無限延伸的鏡頭，定義了那個時代里，我們對AI視頻美學(xué)的，最初的想象。

那個時候的我們，是幸福的。

我還記得，那時候，liblib、Civitai，是我每天都要逛無數(shù)遍的平臺。

看看有沒有新模型發(fā)布，有沒有新插件出現(xiàn)。我們像海綿一樣，瘋狂地吸收著社區(qū)里大神們分享的最新的玩法。

我們可以花一整個通宵，去煉一個叫LoRA的只有幾十兆的小模型，就為了讓AI，能畫出我們最喜歡的那個動漫角色。

我們會在論壇上，為了“Euler”和“DPM++ 2M Karras”到底哪個采樣器更好，吵得面紅耳赤。

我們把一段好的Prompt，當(dāng)成是真理。

在網(wǎng)上看到一張驚艷的圖，第一反應(yīng)，就是扒下它的Prompt和模型，看看作者到底怎么生出來的，是不是混了好幾個模型。

那是一個，屬于極客的，屬于拓荒者的，屬于那些，愿意為了一個像素級的完美，去死磕一整天的，黃金時代。

可是人啊，總是善于遺忘的動物。

這些名字，這些工具，似乎還在昨天，但轉(zhuǎn)眼之間，已經(jīng)變得陌生，變得遙遠。

兩年多過去，技術(shù)飛速迭代的同時，AI繪圖門檻，也隨之大幅降低。最初的以SD為首的開源生態(tài)，伴隨著巨大的自由，也伴隨著巨大的門檻。

Prompt怎么寫？什么是CFG scale？Seed值又是什么意思？怎么調(diào)整采樣步驟？數(shù)十上百個節(jié)點，究竟該怎么連接才能出好圖？這些節(jié)點為什么又報錯了？

這些問題，每一個新進入這個領(lǐng)域的人，都曾痛苦地問過無數(shù)遍。

漸漸地，人們開始厭倦了這種復(fù)雜，甚至有些被嚇跑了。

而商業(yè)總是朝著簡單、易用、普惠的方向演進著。

于是，GPT-4o、NanoBanana、Seedream這些更簡單更方便的用嘴改圖的模型誕生了。

他們越來越簡單，越來越被更多大眾用戶所喜歡和接納。

他們的出現(xiàn)，當(dāng)然無疑是巨大進步，但同時，也無聲地宣告了另一個時代的落幕。

就像汽車取代了馬車，就像電燈取代了油燈，舊的技術(shù)終將被新的技術(shù)所取代，這就是宿命。

而liblib的轉(zhuǎn)型，還有整個2.0品牌的升級，只是這場宿命的最好注解。

大家都要，向前看。

現(xiàn)在回想起來，我有多久沒有打開過選擇過Stable Diffusion 1.5的那些模型了？

技術(shù)更迭、生態(tài)更替本就是正常的現(xiàn)象。

所以，如果再回頭看liblib 2.0的更新，你就能感受到，這股宿命般的定局。

他們選擇，前往新時代，去擁抱更大的用戶群，成為，AI設(shè)計圈里的，Monica。

他們集成了幾乎所有的AI繪圖模型，Seedream、Midjourney、Qwen等等。

也集成了幾乎所有的AI視頻模型。

而且，他們還做了特效模板功能，你也能在上面找到各種各樣的特效模板，一鍵復(fù)刻，效果還不錯，有點海外的很火的那個higgsfield的感覺。

所有的東西，都在降門檻，做集成。

他們，成為了，一個一站式的，創(chuàng)作平臺。

雖然ComfyUI和WebUI還保留，但是你我都懂，有些東西，一去不復(fù)返了。

作為一個商業(yè)公司，作為一個需要賺錢養(yǎng)團隊的公司，這個改動無可厚非，甚至我相信他們，liblib2.0升級后，相比于原來，能擴大10倍的用戶群，能掙到更多的錢，能帶來更多的留存。

本身國外這種一站式平臺+素材站的商業(yè)模式就還不錯，比如freepic、krea，也被證明了確實是成功過。

我只是有一點悲傷。

來自一個親身經(jīng)歷過那段時光的，一個老狗的失落。

AI的變化，實在是太快了。

快到，明明只有兩年多，我們卻好像，走過了10年。

雖然屬于SD的時代過去了。

但，社區(qū)沒有消亡，它只是進化了。

工具會消失，但是品味，卻永遠不會。

只要那些最棒的創(chuàng)作者還在。

而他們，一直都在。

新時代的故事，才剛剛開始。

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>/ 作者：卡茲克

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