stable diffusion入门

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本节课程,我们将正式开始stable diffusion的学习课程。本节内容,我们将通过stable diffusion介绍和基本使用演示,让大家对stable diffsuion有一个初步的认识,然后我们会对stable diffusion一些常用资源站点进行分析和讲解,这些站点为整个stable diffusion生态注入了丰富的资源和活力,也是推动stable diffusion快速发展的重要因素。

我们通过学习midjourney的课程,已经感受了AI绘图的强大能力,stable diffusion也是当下最具活力和前景的AI绘画工具。相比midjourney,stable diffusion会难于上手一些,但是stable diffusion能提供更强大的功能,也能解决midjourney所存在的一些不足,比如在控制AI随机性(俗称控图)方面,stable diffusion提供了更多的方法和选项,

同时,stable diffusion拥有着强大的社区资源,这些社区资源也推动了stable diffusion飞速发展。

一:stable diffusion介绍

我们先简单介绍一下stable diffusion。

stable diffuion是一套开源AI绘画软件,原始的stable diffusion提供了一整套的命令行工具用于调用并实现AI绘图,而我们平常所说的stable diffusion,通常是指stable diffusion webui,stable diffusion webui基于stable diffusion开源项目,同时提供了友好的webui图形界面,方便了用户使用stable diffusion的强大功能。stable diffusion webui需要在本地安装和部署,因为是开源的,安装和使用都是免费的。本地安装部署完成后,便可以在本地启动stable diffusion webui服务,开始使用AI来绘图。

除了stable diffusion webui, 另外一个比较受欢迎的工具是stable diffusion comfyui, comfyui同样基于stable diffusion,通过将stable diffusion的流程拆分成节点,实现更加灵活可控以及精准的定制化工作流。comfyui同样提供了友好的图像界面,但是节点工作流的运作方式使得comfyui的操作门槛更高。我们的课程主要还是讲述stable diffusion webui的使用。

stable diffusion webui常用的绘图方式与midjourney类似

比如可以采用文生图的方式,输入文字描述,结合选项,引导AI绘制图片

stable diffusion也可以使用图生图的方式,提供参考图片,输入文字描述,结合选项 ,引导AI绘制图片

之前提到过,由于其开源特性,stable diffusion有着强大的社区,众多爱好者也为stable diffusion贡献了大量高质量的资源,比如模型资源,插件和扩展,这些资源大大增加和丰富了Stable Diffusion实际应用能力。

除了丰富的模型,插件和扩展资源,stable diffusion还有诸多的优势,比如stable diffusion 有更多操作选项,内容可控性高,内容无限制。

可控性我们刚刚提到过,stable diffusion提供了更多的选项控制AI的随机性。而对于内容限制,midjourney因为是在线服务,在生成图片时,会受到一些规则的制约,一些不符合规范的元素是不会出现在图片中的。但是stable diffusion开源且运行于本地,在生成图片时不会受到类似的限制。

stable diffusion开源免费,其授权允许商用和非商用,所以你可以基于stable diffusion开发商用产品并从中获利,只要不会对他人造成有害影响。

stable diffusion webui本地安装,联网不是必须的(当然你也可以设置为在线版本),他也不像midjourney那样,需要排队等待资源。

以上是stable diffusion的优势所在,不过,stable diffusion也有其不足之处。

比如,stable diffusion webui入手难度稍高,需要本地自行安装部署,而安装部署对新手而言也需要花费一定的时间和精力,在安装过程中也可能会遇到一些难以预知的问题,所以,我们专门安排了一节课程用来讲解如何安装部署stable diffusion webui,以帮助新手能顺利安装与部署相关的程序和服务。

另外,虽然是开源免费的,但是stable diffusion webui本地部署对硬件也是有一定要求的,stable diffusion的运行需要本地计算资源,尤其是GPU资源,需要满足一定规格,才能顺利运行。具体要求我们会在下一节安装课程中讲解。

二:stable diffusion webui基本使用

我们现在来看一看stable diffusion webui是如何操作和使用的。

我们这里用一台已经安装好stable diffusion webui的电脑做演示,我们在这台电脑上已经安装好stable diffusion webui并成功启动了相关程序。

stable diffusion webui启动后,实际上在本地启动了一个网页服务,我们都是通过访问这个网页服务来操作和使用stable diffusion的。

在浏览器中输入127.0.0.1:7860,打开的页面即是stable diffusion webui操作和使用页面。

页面有几个部分组成,包括

模型选择区,模型选择区可以选择本地已经下载的模型资源,关于模型的知识我们会在后面的课程中详细讲解。

模型选择区下方有多个标签页。其中最重要的是文生图与图生图标签页。

文生图标签页包含两个文字输入区域,正向提示词输入区域和反向提示词输入区域。正向提示词用于输入希望出现在图片中的内容信息,反向提示词则相反,用于输入不希望出现在图片中的内容信息

提示词区域右侧是操作按钮,包括生成按钮,按钮下方也提供了一些其他的快捷操作按钮。

在提示词区域下方,则是绘图选项,包括采样方法,采样步数,图片宽高,相关性参数设置,随机种子值等等,这些选项和参数对绘图结果将产生重要影响

提示区域的右方则是生成图片预览区域,stable diffusion生成的图片将在此区域显示预览图。生成图片预览区域下方包含了一些常用的操作按钮,包括保存,转到图生图,局部重绘等等。

我们简单演示一下:

选择好合适的模型,然后在正向提示词区域输入a beautiful chinese girl,参数保持默认状态,点击生成图片。

stable diffusion会自动绘制出一幅图片

与midjourney类似,stable diffusion使用的是扩散模型,扩散模型在生成图片过程中会经历加噪和去噪过程,所以我们会看到,在绘制过程中,图片会从模糊状态一步一步逐渐清晰。

图生图标签页与文生图标签页大部分操作区域是相同的,

但是在提示词区域下方,多了一个图片上传区域,用于上传参考图片。

其他的标签页我们会在后续的课程中陆续讲到,这里就不再赘述。

三:常用资源站点

我们在本节课程的前半部分已经提到过,stable diffusion社区提供了丰富的资源,其中最重要就是模型资源,我们可以下载模型资源到指定的文件夹,然后这些模型就会出现在stable diffusion webui页面最上方的模型选择下拉列表中。

网上有非常多的stable diffusion模型资源下载站点,我们这里介绍一些最为常用的站点

第一个站点是hugging face,又称抱脸网。在人工智能领域,hugging face可以说是最为重要的网站之一,Hugging face 提供了大量的预训练模型,数据集,文档和课程,也被誉为机器学习界的github。

Huggingface的官方网址是:http://www.huggingface.co. 在这里可以下载到stable diffusion常用的一些基础模型资源。

第二个站点是 https://civitai.com,俗称C站,

C站是stable diffusion最为重要的资源站点,提供了大量的模型及相关资源,stable diffusion除了在该站点提供资源,也会分享爱好者们使用stable diffusion制作的图片,这些图片同时提供了制作时所使用的提示词,参数选项等信息,为用户提供详细的指引。

第三个站点是哩布哩布 https://www.liblib.art/,该网站类似国内的C站,国内可以快速直接访问,也提供了大量的模型资源和图片。

好了,本节课的内容到这里就结束了,我们做一下总结,本节课程我们简单介绍了一下stable diffsuion,同时列出了他的一些优势和劣势,然后,我们对stable diffsuion webui的使用进行了一些演示,通过介绍和演示,相信大家对stable diffusion已经有了一定的了解,最后,我们对stable diffusion一些常用资源站点进行分析和讲解,这些站点提供了大量资源,后续的课程中我们也会经常使用到这些站点提供的资源和服务。

对新手而言,使用stable diffusion遇到的最大困难可能并不是学习如何去使用他,而是如何成功安装和启动stable diffusion webui,下节课程我们会对stable diffusion webui的安装进行详细讲解,以帮助新手们能顺利地进入stable diffusion的学习进程中。

语言 拉丁超立方抽样_医学统计与R语言:间断时间序列分析(Interrupted time series regression)... 微信公众号:医学统计与R语言如果你觉得对你有帮助,欢迎转发Interrupted time series (ITS) analysis is a valuable study design for evaluating the effectiveness of population-level health interventions that have been implemented... 阅读详情

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(全套教程文末领取哈)

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