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STABLE DIFFUSION AI又名SDAI,是最熱門的開源AI畫圖工具;它是一個完全開源的產(chǎn)品,不僅可以通過文本來生成圖片,還能通過圖片來生成圖片,通過文本來編輯圖片,全新的文本編碼器,大大提高了圖像生成質(zhì)量,動畫效果令人驚嘆,也能生成視頻了,有需要的小伙伴們還在等什么?就快來下載使用吧!
·簡單直觀的用戶界面,允許您選擇要生成的圖像類型。
·輸入必要的參數(shù),只需點擊幾下即可生成圖像。
·無論您是想將文本轉(zhuǎn)換為圖像,還是將一張圖像轉(zhuǎn)換成另一張圖像,都能讓這一切變得簡單高效。
·具有高度可定制性和適應(yīng)性,允許您連接到任何用戶定義的自動 WebUI 服務(wù)器并調(diào)整設(shè)置以滿足您的特定需求。
·憑借其快速可靠的圖像生成功能,是開發(fā)人員、設(shè)計師和任何需要在旅途中快速生成圖像的人的完美工具。

Stable Diffusion是一種AI繪畫生成工具,易于使用,只需點擊幾下,您就可以從文本或其他圖像中快速生成圖像。
借助app,您可以與自己的服務(wù)器通信并在幾秒鐘內(nèi)生成高質(zhì)量圖像。立即試用,體驗觸手可及的移動圖像生成的強大功能和便利性!
【Decoder】
或者叫做解碼器。背后也是一個機器學習的模型,叫做 VAE。它會根據(jù)第二步的返回結(jié)果把這個圖像信息還原成最終的圖片。
【Text-Encoder】
把我們輸入的文本變成一個向量。實際使用的就是我們上一講介紹的 CLIP 模型。因為 CLIP 模型學習的是文本和圖像之間的關(guān)系,所以得到的這個向量既理解了文本的含義,又能和圖片的信息關(guān)聯(lián)起來。
【Generation】
顧名思義是一個圖片信息生成模塊。這里也有一個機器學習模型,叫做 UNet,還有一個調(diào)度器(Scheduler),用來一步步地去除噪聲。這個模塊的工作流程是先往前面的用 CLIP 模型推理出來的向量里添加很多噪聲,再通過 UNet+Scheduler 逐漸去除噪聲,最后拿到了一個新的張量。這個張量可以認為是一個尺寸上縮小了的圖片信息向量,里面隱含了我們要生成的圖片信息。
- 我們不僅通過 Diffusers 這個封裝好的 Python 庫,體驗了文生圖、圖生圖、提升圖片分辨率等一系列應(yīng)用。
- 也深入到 Stable Diffusion 的模型內(nèi)部,理解了整個模型的結(jié)構(gòu)。
- 還看到我們是如何一步步從一張全是噪點的圖片,逐漸去除噪聲變成一張可用的圖片的。
- 在體驗了基礎(chǔ)的模型之后,我們也一起嘗試了一下其他愛好者自己生成的模型。
- 我們會了解到如何通過 LoRa 這樣的算法進行模型微調(diào),以及如何通過 ControlNet 讓我們生成的圖片更加可控。
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