Stable Diffusion|AI 绘画生成模型

2024-04-10 23:52 Leon Lee(涛哥)
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Stable Diffusion

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Stable Diffusion(稳定扩散)是一种基于深度学习的图像生成模型(开源免费),在生成高质量、高分辨率的图像方面显示出了**的性能。Stable Diffusion 作为一种新型的图像生成模型,以其稳定性和高质量生成的图像而受到广泛关注。Stable Diffusion 的基本原理 Stable Diffusion 是基于变分自编码器(VAE)和扩散过程的结合。首先,使用 VAE 将图像编码为一个低维度的隐向量,然后,通过扩散过程逐步将隐向量解码为原始图像。扩散过程包括两个部分:正向扩散和反向扩散。正向扩散是将图像逐渐加入噪声,直至完全噪声,反向扩散则是从完全噪声逐步恢复出原始图像。



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Stable Diffusion 特点:

Stable Diffusion 可应用于图像生成(自然景观、人物肖像、艺术作品等)、图像编辑(对已有图像进行编辑和修饰,如改变颜色、调整亮度、去除瑕疵等)、图像风格转换(将一张图像的风格转换为另一张图像的风格,实现图像风格的迁移)。Stable Diffusion 作为一种新型的图像生成模型,以其高质量图像生成、稳定性和可控性等特点,在图像生成和编辑领域具有广泛的应用前景。随着研究的深入和技术的不断发展,Stable Diffusion 有望为图像处理领域带来更多的创新和突破。


  • 高质量生成:Stable Diffusion 能够生成高质量、高分辨率的图像,图像细节丰富,视觉质量优秀

  • 稳定性:与其他生成模型相比,Stable Diffusion 在生成过程中具有更好的稳定性,能够避免一些模式崩溃和细节丢失的问题

  • 可控性:Stable Diffusion 具有较好的可控性,可以通过调整模型参数和扩散过程来控制生成图像的质量和风格



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Stable Diffusion 部署:

饼干为大家整理了一套较为完美的 Stable Diffusion 部署帮助,这是经过我长达半年各种尝试最终摸索出来的部署方案。相较于官方完全通过 git clone 代码安装对传统创意设计师更加爱友好,相较于其他一件部署的方式又不存在各种「自建生态圈」的限制,同时使用国内源进行下载部署加速。除了上述优势外,还包括:


  • 共享模型管理:Stable Diffusion 的模型巨大,使用共享模型实现多界面调用。基于此方案可集中管理您的 SD 模型

  • 共享界面管理:Stable Diffusion 拥有多种 UI,比较知名的有 WebUI、ComfyUI,但大多数的其他软件插件调用的基本上都是 WebUI API,这意味着你即使再喜欢使用 ComfyUI 节点进行编辑,WebUI 也需要进行部署。此套方案可以为你提供除了基本的界面外,还支持更多喜欢的 UI 部署,并实现于其他软件之间共享

  • 安装部署帮助:BG SD Help



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