人工智能学习笔记（2）：认识和安装Stable Diffusion

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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人工智能学习笔记（2）：认识和安装Stable Diffusion

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Stable Diffusion

Stable Diffusion是一种基于深度学习的生成模型，主要用于文本到图像的转换。Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性，也被广泛应用于艺术创作、媒体和广告行业。

Stable Diffusion的起源和发展历程

Stable Diffusion技术的基础可以追溯到1990年代初，由Perona和Malik提出的非线性扩散方程开始。这种方法通过改变传统线性扩散模型的处理方式，使得具有较小梯度的像素点扩散得更慢，从而更好地保留了图像的细节信息。这一理论的提出，标志着计算机视觉领域中对图像细节保护的重视，为后续Stable Diffusion技术的发展打下了坚实的基础。

虽然早期的研究主要集中在理论层面，但很快这些理论就被实际应用于图像处理中，尤其是在图像去噪、边缘增强等方面表现出色。这种从理论到实践的转变，不仅验证了非线性扩散模型的有效性，也推动了相关技术的进一步发展。

1992年，Chaudhuri和Tandon提出了自适应扩散方程，这是对原有非线性扩散模型的重要改进。通过根据图像特征自动调整扩散速度，这一方法极大地提高了模型处理不同类型图像时的灵活性和效率。

1995年，Weick

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Stable Diffusion入门指南（看完必会）超全面
2401_84815887的博客
06-15 1842
1. Stable Diffusion 是如何诞生的下面，我再为大家介绍下 Stable Diffusion 的发展历程，有助于你更深层次的了解这款 AI 绘画工具。如今提到 Stable Diffusion，就不得不提 Stability AI，这家独角兽公司在去年以十亿美元的估值一跃成为这过去半年中 AIGC 行业的黑马。Stable 这个词其实是源于其背后的赞助公司 Stability。
Stable Diffusion：详细版安装教程！
qq_41314882的博客
04-23 1059
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
stable diffusion学习笔记
HJS123456780的博客
06-03 970
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
Stable Diffusion学习笔记
weixin_42229060的博客
07-18 4751
它们包含了图像的各种细节，如人物的外观、背景、颜色和光线效果，以及图像的主题和风格。这些prompt的格式经常包含括号内的加权数字，用于指定某些细节的重要性或强调。StableDiffusion是一款利用深度学习的文生图模型，支持通过使用提示词来产生新的图像，描述要包含或省略的元素。),主要用来优化草图；艺术家的名字是一个非常强的风格修饰符，使用的时候要知道这个是什么风格。3.导出的图除去差异太大的行（hang)，留下差异不大的行(hang)点击下面的图可以下载需要的图（我们下载骨架图和手部canny图）
重拾设计师的手绘能力——Stable Diffusion辅助设计学习笔记
2401_84760322的博客
07-27 1306
随着CAD、BIM等设计手段的普及，许多设计师已经逐渐遗忘了手绘这一基本功。然而，手绘作为最原始最直接表达设计意图的形式，在AI辅助设计中仍然具有不可替代的价值。运用手绘草图，结合Stable Diffusion可以有事半功倍的效果。（本图由Stable-Diffusion生成）一、Stable-Diffusion简介目前比较流行的文生图模型软件是Stable Diffusion，它是一种基于深度学习的图像生成模型，它通过将文本输入转换为图像，实现了文本到图像的生成。
AI画图Stable Diffusion web UI学习笔记（下）
qq_33765205的博客
05-13 1293
我将继续记录如何使用Stable Diffusion进行画图，以贴合画图实际运用的方式记录学习笔记。
stable-diffusion 学习笔记
qq_42199464的博客
01-13 1025
大概示例：
AI画图Stable Diffusion web UI学习笔记（上）
qq_33765205的博客
01-06 2527
本文记录讲解AI画图工具StableDiffusionwebUI的部分基本使用方法，以便进行学习。
什么是Stable Diffusion？如何安装Stable Diffusion？
qq_41314882的博客
07-26 983
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
全面了解三大 AI 绘画：Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E 的区别和特点
A13531922961的博客
06-17 4470
在当前，比较流行的 AI 绘画软件主要有三个，分别是：StabilityAI 公司的 Stable Diffusion，OpenAI 公司的 DALL·E2，以及更为大众所熟知的，Leap Motion公司创始人 David Holz 携十一人团队创建的 Midjourney。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。顾名思义，既然是“通用模型”，那必然是没有什么特点。
stable diffusion 量化学习笔记
谢白羽
01-11 872
简单学习介绍量化背景补充1)tensorFlow python版本其实是调用的TensorFlow C的接口2)libtorch其实是pytorch的C++版本3)cublas是实现矩阵相乘的功能4)cudnn主要实现dnn上的一些算子功能，例如卷积等5)不同NVIDIA显卡架构间不兼容，同代显卡基本是同架构优化策略1、低精度优化 ：int8 int162、Kernel自动调优例如：cublas gemm多种实现：①不用shared memory；②小矩阵相乘；③使用额外显存的策略。
stable diffusion代码学习笔记
qq_33596242的博客
01-11 1990
其实就是log(1-alpha(右下角t)(头上直线))，没有带prev的都是当前时刻t，带prev的是前一时刻t-1。得到了上一刻的噪声图片x_prev后(也就是函数返回的img)，继续迭代，最终生成需要的图片。另外，还有一些参数是训练时候保存的，betas逐渐增大，用来控制噪声的强度。这部分代码应该就是PLMS加速采样用的，论文中有公式推理。
【AI绘画】Stable Diffusion 全面指南：安装、版本对比、功能解析与高级应用
weixin_41080437的博客
07-28 810
StableDiffusion是当前AI绘画领域的主流开源工具，提供从文生图到高级控图的全流程创作功能。文章系统介绍了SD3.5等版本的安装部署、功能特性及商业应用：硬件要求方面，SD3.5需12-24GB显存，推荐RTX30/40系显卡；安装方法包含整合包与手动部署两种方案；版本对比显示SD1.5适合新手，SDXL提供专业画质，SD3.5支持多模态输入；商业应用需注意版权规范，年收入超100万美元需企业授权。文章还详解了模型管理、插件系统及性能优化策略，为不同用户提供差异化学习路径和权威资源推荐。
【AI绘画】Stable Diffusion webUI 与 ComfyUI 全解析：安装、模型、插件及功能对比
weixin_41080437的博客
07-28 824
StableDiffusion作为主流开源AI绘画模型，结合图形界面工具（如AUTOMATIC1111 webUI和ComfyUI）降低了使用门槛。webUI以直观易用为核心，适合新手快速生成图像，而ComfyUI采用节点式工作流，提供高度定制化能力，适合专业用户。二者在出图效率、可控性和可复现性上各有优势：webUI一键生成更快，ComfyUI支持精细参数调整和流程复现。安装方面，推荐新手使用整合包，进阶用户可选择手动配置。
Stable Diffusion推导与理解：从文本到图像的生成革命
Galen_xia的博客
07-29 418
Stable Diffusion是一种突破性的文本到图像生成模型，通过将扩散过程迁移到潜空间并引入文本条件机制，实现了高效可控的图像生成。其核心架构包含VAE（负责图像压缩）、CLIP文本编码器和条件U-Net三个组件。模型通过交叉注意力机制将文本条件融入扩散过程，并使用Classifier-Free Guidance技术精确控制文本引导强度。相比传统扩散模型，Stable Diffusion通过在潜空间（64×64×4）而非像素空间（512×512×3）操作，将计算量降低约48倍，同时保持生成质量。这种创
opencv学习（图像梯度）
weixin_63566653的博客
07-26 1279
在图像处理中，图像梯度（Image Gradient）是描述图像中像素值变化率的概念，是理解图像中 “哪里发生变化” 以及 “变化有多剧烈” 的核心工具。从简单的 Sobel 算子到复杂的 Canny 算法，本质都是通过梯度分析实现边缘提取，是计算机视觉中处理图像结构的基础。
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 1250
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
AI算法实现解析-C++实例
最新发布
keny-大成的博客
07-29 1447
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
跨境支付入门～国际支付结算（风控篇）
lkf19711的博客
07-25 1550
跨境支付企业的"吞金兽"：风控系统成为最大成本黑洞。这类系统需采购海量第三方数据（年费超千万），并应对国际卡组织的高额合规要求（如VISA系统年增300万美元成本）。核心防控AML（反洗钱）和CFT（反恐融资）风险，通过四阶KYC认证体系（证件核验到持续监控）和KYB企业审查（股权穿透到贸易背景验证）。采用AI检测（准确率98.7%）、知识图谱等技术，并实施分级审核策略（CDD/EDD）。风控系统需融合3000+规则引擎和机器学习模型，实现全流程监控，是跨境支付企业的生死线。
stable diffusion书籍pdf
03-01
### 关于稳定扩散（Stable Diffusion）主题的PDF书籍下载 对于希望获取有关稳定扩散的主题资料，存在一些途径可以合法并安全地获得这些资源。网络上提供了名为《stable diffusion新手0基础入门PDF》的学习材料，这份文档旨在帮助初学者全面了解AI绘画技术，并特别关注稳定扩散模型的应用[^1]。 为了找到更多类似的PDF书籍或其他形式的教学文件，建议访问官方渠道或是知名的在线图书馆以及学术交流平台。例如： - **官方网站与社区**：许多开源项目会在其GitHub页面分享详细的文档和教程链接。如AUTOMATIC1111维护下的稳定扩散WebUI项目的Wiki部分就包含了丰富的指导信息[^2]。 - **教育机构网站**：大学或研究机构可能会公开发布与其课程相关的讲义、笔记等电子版教材，尤其是那些开设人工智能相关专业的学校。 - **专业论坛和技术博客**：像Medium、Towards Data Science这样的平台上经常会有作者撰写深入浅出的文章来解释复杂概念，有时也会附带可下载的内容。 需要注意的是，在互联网上查找任何类型的受版权保护的作品时都应遵循当地法律法规的要求，确保行为正当合理。如果打算用于个人学习目的之外，则需进一步确认授权情况。 另外，考虑到网络安全的重要性，请务必通过可靠的来源获取所需资料，避免点击不明链接以防遭受恶意软件攻击。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_pdf_links(query): query = '+'.join(query.split()) url = f"https://www.google.com/search?q={query}+filetype%3Apdf" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') links = [] for item in soup.select('.tF2Cxc'): link = item.find('a')['href'] title = item.find('h3').text if '.pdf' in link.lower(): links.append((title, link)) return links[:5] # Example usage: links = search_pdf_links("stable diffusion beginner guide") for idx, (title, link) in enumerate(links, start=1): print(f"{idx}. {title}\n{link}\n") ``` 此Python脚本可以帮助用户基于Google搜索引擎快速定位到可能存在的PDF格式的稳定扩散入门指南类文档。请注意修改`headers`中的`User-Agent`字段以匹配实际使用的浏览器环境，并且该方法仅适用于初步筛选潜在有用的资源，具体质量还需自行评估。
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