本文介绍了StableDiffusion，一种基于连续扩散过程的生成模型，它利用深度学习生成与训练数据相似的新样本。文章还讨论了WebUI的使用、采样器选择（如Euler和EulerA）、DPM算法的应用以及提示词在生成过程中的重要性。最后提到了Lora模型的微调和存储注意事项。
我们今天来了解一下最近很火的SD模型
✨在人工智能领域，生成模型一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的飞速发展，一种名为Stable Diffusion的新型生成模型引起了广泛关注。Stable Diffusion是一种基于概率的生成模型，它可以学习数据的潜在分布，并生成与训练数据相似的新样本。
Stable Diffusion是基于连续扩散过程的一种生成模型。它的核心思想是将数据生成过程看作是一个随机过程，通过学习这个随机过程的条件概率分布，我们可以生成新的数据样本。具体来说，Stable Diffusion将数据生成过程分解为一系列离散的时间步，每个时间步都对应一个条件概率分布。通过学习这些条件概率分布，我们可以从一个简单的初始分布出发，逐步生成复杂的数据样本。
Web Ui
这里我们使用SD的整合包，优点是十分简单迅速，不需要直接手动配置环境。
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