StableDiffusion是一种深度学习文本到图像模型，自2022年发布以来一直引起轰动。StableDiffusion由慕尼黑大学的CompVis小组开发，基于一种称为潜在扩散的独特扩散模型(DM)模型(LDM)。最近，StabilityAI以SDXL1.0n开放模型的形式推出了最新的开源图像模型，代表了文本到图像生成模型的下一个进化步骤。

如何在本地和云端安装稳定扩散

“SDXL1.0是StabilityAI开发的旗舰图像模型，代表着图像生成开放模型的巅峰。通过广泛的测试以及与各种其他模型的比较，结论性的结果表明，与其他开放模型相比，人们绝大多数更喜欢SDXL1.0生成的图像。”–稳定性人工智能

与其前身不同，稳定扩散不仅仅是一个根据文本描述生成详细图像的工具。它具有更广泛的应用范围，包括修复、修复以及在文本提示引导下生成图像到图像转换等任务。

稳定扩散是一种潜在扩散模型，是一种深度生成人工神经网络。它的代码和模型权重是公开的，任何拥有至少8GBVRAM、配备GPU的普通消费类硬件的人都可以访问它。这与之前的专有文本到图像模型(如DALL-E和Midjourney)相比是一个重大转变，这些模型只能通过云服务访问。

StableDiffusion的创建是由初创公司StabilityAI牵头创建的。该公司的愿景是创建一个平台，允许用户不受限制地生成人工智能艺术，这与MidJourney等其他平台不同。

如何在本地和云端安装稳定扩散

本指南由MattWolfe精心制作，全面介绍了如何在PC本地以及旧计算机或Mac的云中设置和运行StableDiffusion。要在本地安装StableDiffusion，用户需要一台具有良好显卡的PC。

他们还需要在Huggingface.co和GitHub上创建免费帐户，并下载适用于Windows的Git。然后，该指南将引导用户完成从HuggingFace和Python下载并在计算机上安装StableDiffusion文件的过程。

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稳定扩散的突出特点之一是它允许用户合并自己训练过的图像。它还提供诸如精确姿势建模、涂鸦控制网络、图像到图像创建和视频生成等功能。

对于那些没有PC或足够强大的GPU的人来说，还有另一种解决方案。RunDiffusion是一项在云中运行StableDiffusion的收费服务。它提供不同的GPU选项，具有不同的图像生成速度和成本。

什么是扩散模型?

想象一下您将一滴墨水滴入一杯水中。您会注意到墨水散开，对吗?这就是扩散。现在，在计算机和数据的世界中，有一种称为“扩散模型”的工具，它有点模仿墨水的扩散，但针对的是数据点。

那么，它有什么作用呢?

这个工具或模型可以帮助我们理解一堆数据中的模式。它的工作方式就像一名侦探，试图找出数据中隐藏的或不明显的内容。

它为什么如此重要?

我们可以使用扩散模型做的一件很酷的事情是修复模糊图像。想象一下您有一张完全模糊的图片。这个模型可以帮助我们再次弄清楚这一点。它通过研究数据(例如图片中的颜色和形状)如何扩散(或扩散)来实现这一点，然后尝试扭转这种扩散以获得原始的清晰图片。

它是如何工作的?

构建该模型涉及三个主要步骤：

前向过程：这就像故意使清晰的图像变得模糊。它增加了数据的“噪音”或干扰。

逆向过程：这是侦探部分。它试图消除噪声并恢复原始清晰的图像。

采样：这就像选择哪些图片或数据来训练模型，有点像体育教练如何选择让运动员在训练中进行哪些练习。

有不同的种类吗?

是的!使用了几种类型的扩散模型，特别是在使图像清晰方面：

去噪模型：主要用于清除模糊图像。

噪声评分网络：它们通过观察干扰与原始图像之间的关系来预测或猜测事物。

随机方程：这是一种奇特的说法，表示这些模型可以处理随时间变化的随机事物。

扩散模型就像计算机侦探。它们帮助我们看到数据中隐藏的模式并且非常有用，尤其是在使模糊图像变得清晰方面。当我们继续努力时，它们只会变得更好并以更多方式帮助我们!

稳定扩散是人工智能艺术创作领域的游戏规则改变者。它的多功能性、可访问性和用户友好的界面使其成为任何有兴趣探索人工智能与艺术交叉点的人的必试之选。