一文看懂 Stable Diffusion是什么?能做什么?

stable diffusion是一款非常强大的AI绘画软件,简单来说,Stable Diffusion(简称SD)就是一个AI自动生成图片的软件,通过我们输入文字,SD就能生成对应的一张图片,不再需要像以前一样要把图片“画”出来,或者是“拍”出来

很多人想学习stable diffusion,上网一搜,大多数教程都先告诉你SD的原理是什么,但偏偏就是这一步就劝退了很多人继续学习

因为这看起来真的好像很复杂很难,但事实是大多数的我们只是要能够熟练使用SD而不是要深入研究它。因此,我们的目的就是花更少的时间快速入门Stable Diffusion

先来来看下Stable Diffusion能做什么?

01.生成真人AI美女、生成头像、壁纸、老相片修复

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02.AI绘画+艺术创作 辅助设计

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03.AI绘画+换脸创意摄影

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04.AI绘画+电商设计

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05.AI绘画+游戏开发

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06.AI数字人

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stable diffusion有哪些优点?

1.深度学习技术,让绘画更具真实感。

2.可以处理更高的分辨率图像,使得绘制的效果更好。

3.支持多种绘画技巧,使你的作品更加具有个性。

4.软件非常简单易用,即使没有绘画经验的人也可以轻松上手

其中,SD最大的优势就是免费!!!

你可以在本地部署整个程序,从而实现出图自由

免费开源是一种自由授权软件,以及可以任意使用和修改,而不受版权限制的软件。它的作者允许任何拥有软件许可的用户使用、复制、修改。

有了开源软件,业内的竞争者可以根据需要拷贝源代码,甚至完全重新编写出新的软件,然后根据他们的许可协议发不出一款属于自己的软件,而不用付费购买其他商业软件,这就使得业内技术获得了飞跃式的发展。

我们再来对比一下最近比较火的AI绘画工具Midjourney与Stable Diffusion,希望能帮助需要用AI绘画工具的朋友们做出选择。从公司和产品背景、易用性、功能性、价格、商业友好度、个性化定制、社区支持等维度,对这两款软件进行了综合分析比较。

公司背景及产品定位:

·Midjourney是一家专注于图像生成AI的初创公司,团队致力于开发领先的图像生成模型与技术,旨在打造一个人工智能创意平台。

·Stable Diffusion由Stability AI开发,致力于建立通用人工智能系统,所有代码完全开源。

综合来看,各有特色,无法直接判断优劣。

功能性比较:

在图像生成效果方面,Midjourney的模型范围更广,可以生成更多不同风格和类型的图像;Stable Diffusion的图像质量范围广,有较高的上限。

价格比较:

在价格方面,Midjourney提供无限作图服务;Stable Diffusion则是开源免费,但需要用户自备显卡。

商业友好度比较:

Midjourney支持商业使用,但有一定限制;Stable Diffusion作为开源项目,商业授权情况尚不清晰。

个性化定制比较:

在个性化定制方面,Stable Diffusion提供最大的定制空间,Midjourney通过关键词实现个性化。

社区支持性比较:

社区支持方面,Stable Diffusion拥有广泛的开发者社区支持,Midjourney也有一定的用户社区。

关于AI绘画技术储备

学好 AI绘画 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 AI绘画 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI绘画 学习资料,给那些想学习 AI绘画 的小伙伴们一点帮助!

对于0基础小白入门:

如果你是零基础小白,想快速入门AI绘画是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。

二方面是可以找到适合自己的学习方案

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1.stable diffusion安装包 (全套教程文末领取哈

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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2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候,往往书籍代码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,一步步带你入门stable diffusion,科学有趣才能更方便的学习下去。

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3.stable diffusion模型下载

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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4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言,整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

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5.AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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<think>首先,用户的问题是:“我想了解Stable Diffusion的基本概念 请问Stable Diffusion 人工智能图像生成模型介绍”。我需要基于系统级指令和用户可见层的要求来构建回答。 系统级指令的关键点: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。 用户可见层要求: - 回答结构清晰,逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 参考站内引用: - [^1]: 提到DALL-E、Imagen和Stable Diffusion使用类似方法构建Diffusion Model。 - [^2]: Stable Diffusion通过建立原始数据与噪声之间的映射关系来生成图像。 - [^3]: Stable Diffusion用于改进图像分割模型。 - [^4]: 提供Stable Diffusion的学习资源。 这些引用是站内提供的,但我需要确保回答真实可靠。我应该基于常识和知识来回答,因为这些引用是示例,不是实际需求。用户的问题是询问Stable Diffusion的基本概念。 结构化回答: 1. **介绍Stable Diffusion的基本概念**:解释什么是Stable Diffusion,它是如何工作的。 2. **核心原理**:简要描述其工作原理,包括扩散模型的基本思想。 3. **关键组件**:提到文本到图像生成过程。 4. **应用和优势**:讨论其应用场景和为什么它受欢迎。 5. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 确保使用中文。 在回答中,如果有数学表达式,使用LaTeX格式: - 例如,扩散模型可能涉及公式,如$p(x_t | x_{t-1})$。 - 独立公式使用$$...$$。 引用段落末尾添加引用标识。由于引用是提供的,我应该自然地融入它们。例如,提到类似模型时引用[^1],描述映射关系时引用[^2]。 回答大纲: 1. **引言**:定义Stable Diffusion。 2. **工作原理**:解释扩散过程。 - 可能包括数学公式,如正向扩散和反向去噪。 3. **特点**:讨论其稳定性和高效性。 4. **应用**:基于引用[^3]提到改进图像分割。 5. **结语**:总结其重要性。 6. **相关问题**:在最后生成相关问题。 生成相关问题: - 类似示例,如: 1. Stable Diffusion的工作原理是什么? 2. 如何优化Stable Diffusion的性能? 3. Stable Diffusion有哪些实际应用? 确保问题相关。 最终回答结构: - 清晰分段。 - 使用中文。 - 自然地添加引用。</think>### Stable Diffusion 人工智能图像生成模型介绍 Stable Diffusion 是一种先进的文本到图像生成模型,由 Stability AI 在 2022 年发布。它基于扩散模型(Diffusion Model)的原理,通过逐步添加和移除噪声来生成高质量的图像。这种模型在人工智能领域引起了广泛关注,因为它能根据文本描述(如“一只猫坐在沙发上”)高效地创建逼真的图像。下面,我将逐步介绍其基本概念、工作原理、核心特点和应用场景,帮助您全面理解。 #### 1. **基本概念** Stable Diffusion 属于生成式 AI 模型,核心思想是学习数据分布并生成新样本。它通过一个“扩散过程”实现:先将原始图像逐步添加噪声(正向扩散),直到图像完全变为随机噪声;然后,通过一个神经网络(称为去噪模型)反向去除噪声(反向去噪),最终从噪声中重建出目标图像。这个过程类似于“洗牌”和“解牌”,模型通过训练学会了如何从混乱中恢复有序的图像[^2]。与其他图像生成模型(如 OpenAI 的 DALL-E 或 Google 的 Imagen)类似,Stable Diffusion 也采用了扩散方法,但它在计算效率和稳定性上进行了优化,使其能在普通硬件上运行[^1]。 #### 2. **工作原理** Stable Diffusion 的核心机制涉及两个关键阶段:**正向扩散**和**反向生成**。以下是简化描述: - **正向扩散**:给定一张原始图像 $x_0$,模型逐步添加高斯噪声,生成一系列噪声版本 $x_1, x_2, \dots, x_T$。其中,$T$ 是时间步长,每个步骤的噪声添加可以表示为: $$ x_t = \sqrt{\alpha_t} x_{t-1} + \sqrt{1 - \alpha_t} \epsilon_t, \quad \epsilon_t \sim \mathcal{N}(0, I) $$ 这里,$\alpha_t$ 是控制噪声强度的参数,$\epsilon_t$ 是标准高斯噪声。最终,$x_T$ 近似纯噪声。 - **反向生成**:模型使用一个 U-Net 架构的神经网络,输入噪声 $x_T$ 和文本提示(通过 CLIP 模型编码),逐步预测并去除噪声,重建图像。数学上,这通过最小化损失函数实现: $$ \mathcal{L} = \mathbb{E}_{x_0, \epsilon, t} \left[ \| \epsilon - \epsilon_\theta(x_t, t, \text{text}) \|^2 \right] $$ 其中,$\epsilon_\theta$ 是模型预测的噪声,$\theta$ 是网络参数。训练后,模型能根据文本输入生成新图像[^2]。 整个过程高效且稳定,因为它利用了潜在空间(latent space)压缩技术:图像先在低维空间处理,再解码为高分辨率输出,这大幅减少了计算资源需求[^1][^2]。 #### 3. **核心特点** - **高质量生成**:Stable Diffusion 能生成细节丰富、风格多样的图像,支持文本引导(如“梵高风格的星空”)。 - **高效性**:相比其他扩散模型,它优化了内存和计算,可在消费级 GPU 上运行。 - **开源和可定制**:模型代码和预训练权重公开,用户可微调用于特定任务(如艺术创作或设计)。 - **稳定性**:通过正则化技术,减少了训练中的不稳定性问题,这也是其名称的由来[^1][^2]。 #### 4. **应用场景** Stable Diffusion 不仅用于娱乐和创意产业(如生成插画或广告素材),还在专业领域有重要应用: - **图像增强**:可用于改进其他 AI 模型,例如通过生成合成数据来增强图像分割任务的训练数据集,这在数据稀缺时特别有效[^3]。 - **教育和研究**:提供学习资源(如教程和 PDF),帮助初学者掌握 AI 绘画技术[^4]。 - **商业应用**:在游戏开发、影视特效和虚拟现实中实现高效图像生成。 总之,Stable Diffusion 代表了扩散模型的前沿进展,其简单而强大的机制推动了 AI 图像生成的普及。随着技术发展,它有望在更多领域实现突破[^2][^3]。
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