Stable Diffusion 生成的图
欢迎来到我的AI绘画基础课程!在这个系列中,我将带领大家了解如何使用人工智能技术创作出令人惊叹的艺术作品。在今天的第一课中,我将介绍一种名为Stable Diffusion WebUI的AI绘画工具软件,让大家轻松入门AI绘画的世界。
一、什么是Stable Diffusion?
Stable Diffusion是一个2022年发布的深度学习文本到图像生成模型,简单的说,我们可以通过Stable Diffusion将一段文字变成图像,比如:一个女孩在森林中散步。将这句描述输入给Stable Diffusion,Stable Diffusion就会根据描述生成相应的图片,如下图所示,是不是感觉就像魔法一样。
一个女孩在森林中散步-AI生成图
二、什么是Stable Diffusion WebUI?
Stable Diffusion WebUI是对Stable Diffusion模型进行封装的工具软件,提供了带有用户界面的操作环境。可以简单地理解为,Stable Diffusion是“父亲”,拥有核心的生成算法;而Stable Diffusion WebUI则是其“儿子”,继承了父亲的功能,并在此基础上进行了优化和用户界面的改良。
三、Stable Diffusion WebUI 的优缺点
优点:Stable Diffusion WebUI 是开源的,免费的,可以部署在本地计算机上,支持多平台部署,生成图片没有限制(不可以涩涩),图片可控度高,插件众多。
缺点:本地计算机配置需求高(土豪略过),安装包较大(土豪略过),学习门槛略高于其他AI绘图工具。
四、和其他AI绘画工具相比较
Stable Diffusion WebUI、Midjourney、Fooocus和ComfyUI是目前市场上主流的AI绘画工具,它们各自都有一些独特的优缺点。
Midjourney是一款线上的平台,优点是适合新手快速上手,无需本地配置,缺点是需要翻墙(漂亮国的),会员付费,生成图片的不稳定性和不可控性。
Fooocus和Stable Diffusion WebUI一样,可以本地部署,优点是比Midjourney还要简单,配置比Stable Diffusion WebUI低一些,出图快,缺点是省去了参数调节,专注于出图,在图片可控方面没有Stable Diffusion WebUI好,暂不支持插件。
ComfyUI是一款基于节点流程式的Stable Diffusion AI绘图工具WebUI,优点是出色的生图速度,节点流程,一套流程反复用,节省操作,未来可期,缺点是不开源。
五、学习前的准备工作和建议
(一)Stable Diffusion WebUI运行是需要吃显卡显存的,想要深入学习Stable Diffusion WebUI的同学,建议显卡显存最好16G起步,如若只是玩玩,不涉及更高级的操作,4G是最低要求,这里推荐N卡,也就是NVIDIA的显卡,不是不建议A卡,使用A卡运行Stable Diffusion WebUI并不是完全不可行的,相比N卡,A卡在运行Stable Diffusion WebUI时可能存在一些问题,比如不兼容、性能损失等问题。
建议显卡显存16G起步
(二)在学习Stable Diffusion WebUI的时候会接触到各种风格的模型,这些模型大小每个都在2G以上,在Stable Diffusion WebUI中我们会经常进行切换模型的操作,经测试,机械硬盘切换模型需要30秒左右,固态硬盘切换模型只需要3秒,建议使用1T固态硬盘,毕竟系统和学习资料也需要地方。
建议1T固态
(三)内存条16G起步,更大的内存可以提供更稳定的运行环境和更高的效率,建议双8G,双16G内存条。
内存条建议双8G起步
看我说了这么多的要求,是不是吓退了很多同学,莫慌,Stable Diffusion发布以来,经过多个版本的迭代以及众多开发者为其开发插件,Stable Diffusion拥有无限的可能,我们可以通过Stable Diffusion WebUI实现各种天马行空的想法,比如头像设计、海报设计、书本插图、儿童绘画故事、漫画、室内设计、游戏图标、模特换装、游戏人物设计、二维码梅花等等,甚至我们可以用Stable Diffusion WebUI的ControlNet插件让图片动起来,
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随着技术的迭代,目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了,完全有赶超人类的架势,已经有不少工作被这类服务替代,比如制作一个 logo 图片,画一张虚拟老婆照片,画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本,就算说底端的显卡也能玩了哦!此外还带来了Mac版本,仅支持macOS 12.3或更高版本。
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stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果,这时则需要通过使用大量训练数据,调整模型的超参数(如学习率、训练轮数、模型大小等),可以使得模型更好地适应数据集,并生成更加真实、准确、高质量的图像。
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