自学AI绘画01:初见Stable Diffusion,一键玩转AI绘画

本文讲述了作者从用户角度学习StableDiffusion的过程,包括AI绘画的基本概念、StableDiffusion在文生图和图生图中的应用,以及为何选择StableDiffusion而非其他模型。作者还介绍了StableDiffusion的部署和使用,特别是集成客户端的便利性。

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前言

在摩托车追焦群看到了机甲风的AI照片,觉得甚是炫酷。偶然看到了Stable Diffusion实现AI绘画的文章,所以就从一个使用者的角度,来开始学习Stable Diffusion。

我理解的AI绘画,会涉及卷积网络以及数学的知识。我深知自己几斤几两,所以不求甚解,学完知道Stable Diffusion是什么,有哪些组件以及组件功能。到后来如何安装使用Stable Diffusion实现AI绘画,这就是我的个人小目标。

关于Stable Diffusion

我是在家里的电脑上安装完Stable Diffusion Webui之后,从博客再到官方文档学习的Stable Diffusion的原理。虽然说webui封装了Stable Diffusion,底层模型对于用户透明,使用者不用再通过编码的方式去调用API使用模型。

但是webui上的组件、参数,我个人觉得还是研究一下比较有意思。当你以后和别人谈论起这个技术的时候,可以用自己的理解去互相交流。

在学习初期,晚上回家通过copy模板化的参数去实践。白天就学习Stable Diffusion的基本概念,以及实践中遇到的一些问题。

Stable Diffusion是什么

首先,Stable Diffusion属于一个被称作扩散模型的深度学习模型,而且是一个生成模型,用来生成与训练中看到的类似的新数据,这里的数据指的是图像。

Stable Diffusion是一个生成AI图片的潜在扩散模型(Latent diffusion model)。扩散模型有很多,例如OpenAI的DALL-E模型࿰

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