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STABLE DIFFUSION AI又名SDAI，是最熱門的開源AI畫圖工具；它是一個完全開源的產(chǎn)品，不僅可以通過文本來生成圖片，還能通過圖片來生成圖片，通過文本來編輯圖片，全新的文本編碼器，大大提高了圖像生成質量，動畫效果令人驚嘆，也能生成視頻了，有需要的小伙伴們還在等什么？就快來下載使用吧！
·簡單直觀的用戶界面，允許您選擇要生成的圖像類型。
·輸入必要的參數(shù)，只需點擊幾下即可生成圖像。
·無論您是想將文本轉換為圖像，還是將一張圖像轉換成另一張圖像，都能讓這一切變得簡單高效。
·具有高度可定制性和適應性，允許您連接到任何用戶定義的自動 WebUI 服務器并調整設置以滿足您的特定需求。
·憑借其快速可靠的圖像生成功能，是開發(fā)人員、設計師和任何需要在旅途中快速生成圖像的人的完美工具。
Stable Diffusion是一種AI繪畫生成工具，易于使用，只需點擊幾下，您就可以從文本或其他圖像中快速生成圖像。
借助app，您可以與自己的服務器通信并在幾秒鐘內(nèi)生成高質量圖像。立即試用，體驗觸手可及的移動圖像生成的強大功能和便利性！
【Decoder】
或者叫做解碼器。背后也是一個機器學習的模型，叫做 VAE。它會根據(jù)第二步的返回結果把這個圖像信息還原成最終的圖片。
【Text-Encoder】
把我們輸入的文本變成一個向量。實際使用的就是我們上一講介紹的 CLIP 模型。因為 CLIP 模型學習的是文本和圖像之間的關系，所以得到的這個向量既理解了文本的含義，又能和圖片的信息關聯(lián)起來。
【Generation】
顧名思義是一個圖片信息生成模塊。這里也有一個機器學習模型，叫做 UNet，還有一個調度器（Scheduler），用來一步步地去除噪聲。這個模塊的工作流程是先往前面的用 CLIP 模型推理出來的向量里添加很多噪聲，再通過 UNet+Scheduler 逐漸去除噪聲，最后拿到了一個新的張量。這個張量可以認為是一個尺寸上縮小了的圖片信息向量，里面隱含了我們要生成的圖片信息。
- 我們不僅通過 Diffusers 這個封裝好的 Python 庫，體驗了文生圖、圖生圖、提升圖片分辨率等一系列應用。
- 也深入到 Stable Diffusion 的模型內(nèi)部，理解了整個模型的結構。
- 還看到我們是如何一步步從一張全是噪點的圖片，逐漸去除噪聲變成一張可用的圖片的。
- 在體驗了基礎的模型之后，我們也一起嘗試了一下其他愛好者自己生成的模型。
- 我們會了解到如何通過 LoRa 這樣的算法進行模型微調，以及如何通過 ControlNet 讓我們生成的圖片更加可控。
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