稳定扩散快速、详细且精确，其良好的结果突破了人工智能的极限。
Stable Diffusion 是一种文本到图像的 AI 扩散模型，它使用先进的深度学习方法生成独特的图像。
它还可以根据文本提示创建视频和动画。稳定扩散使用扩散模型，通过不断完善将随机噪声转化为连贯的图像，从而为您带来独一无二的生成内容！
想知道它是如何工作的吗？
在本文中，我们将分解生成式 AI 模型的工作流程、其应用以及如何访问它。
关键要点
Stable Diffusion 是一种生成式 AI 模型，用于根据文本提示创建图像。
它采用潜在扩散技术进行高效处理。
Stable Diffusion 可用于生成视频剪辑和动画。
生成模型可以在本地设备或云服务上安装并运行。
它是开源的。
什么是稳定扩散
稳定扩散是一种深度学习 AI 模型，它使用扩散技术根据文本提示生成独特的图像。
该模型还可以生成视频、动画、修复、去除修复等。它建立在数十亿张用作训练数据的图像之上，帮助其生成细致、逼真的图像。
Stable Diffusion 的优点在于代码和
模型权重都是开源的，每个人都可以通过本地硬件访问该模型。
为此，您需要一台能够运行至少4 GB VRAM（视频随机存取存储器）的 GPU 的台式机或笔记本电脑。
与仅可通过云服务访问的其他文本到图像模型相比，这为 Stable Diffusion 提供了更大的灵活性。
让我们看看它是如何工作的！
稳定扩散如何发挥作用
稳定扩散模型适用于潜在空间。潜在空间是一个多维向量空间，其中相似的项目和数据被分组。它在人工智能中用于压缩数据并捕获其底层结构。
在潜在空间上运行可显著降低处理要求。这使得人工智能能够在具有最低 6 GB VRAM GPU 容量的本地设备上运行。
这种压缩方法节省了大量的处理能力
那么，它是如何工作的呢？
稳定扩散使用以下三个主要成分进行潜在扩散：
变分自动编码器（VAE）
网
VAE 解码器
让我们看看每个组件在创建 AI 图像时是如何工作的。
变分自动编码器（VAE）
变异自动编码器是一种将图像压缩到潜在空间的技术。
VAE 由两个组件组成：
编码器
解码器
使用编码器将图像压缩到潜在空间中。解码器随后从压缩形式恢复图像。
使用编码器，将512x512x3 图像转换为64x64x4以进行扩散过程。这些小的编码图像称为潜在图像。
在训练的每个状态下，潜在噪声都会增加
网
U-Net 是一种噪声预测器，它首先输入潜在数据和文本提示，然后预测噪声潜在数据的去噪表示。
噪声减法是为了消除初始潜影中的噪声。这样可以生成一个全新的、干净的潜影。
在将潜在信息移至解码器之前，此过程会重复一定次数。
VAE 解码器
最后，解码器将潜在数据还原到像素空间。这样就生成了最终产品。
这就是稳定扩散架构的全部内容。
稳定扩散有什么用途
与其他文本转图像生成模型相比，稳定扩散模型表现出了显著的改进。它需要的处理能力更少，但生成的结果却明显更好。
那么，稳定扩散起什么作用？
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答案是“很多事情
以下是使用稳定扩散可以创建的一些内容：
文本到图像生成
Stable Diffusion 擅长通过翻译文本提示来生成视觉连贯的图像。如果您希望将 AI 图像生成功能添加到您的应用、网站或任何其他项目中，请考虑利用 SDXL API。
它使用训练数据，使用调整后的 个体工商户如何开办 随机生成器种子数来创建图像。通过更改去噪方案可以实现不同的效果。
图像到图像生成
您还可以使用文本提示从现有图像生成新图像。
它可用于为输入图像添加效果。
例如，我在 stablediffusionweb.com 上尝试搜索“郊区的一家当地书店，店外站着一只狗”，结果如下：
稳定扩散图像
生成图形、艺术品和徽标
Stable Diffusions 为您提供自由的创作空间，让您使用草图和详细的输出说明来定制您的徽标创作。
有了它，您可以创建具有多种风格的艺术品、设计、徽标和其他内容。
修复
修复是使用图像到图像生成来恢复或添加图像特定区域的过程。
您可以使用特定提示重建任何损坏的图像
视频创作
Github 上的 Deforum 等稳定的 Diffusion 功能可以帮助您制作短视频和动画。您还可以为视频添加您喜欢的风格。
该模型生成多幅图像并对其进行动画处理，以营造运动的印象。
如何使用稳定扩散
到目前为止，我们已经了解了稳 移动电话号码列表 定扩散及其内部工作原理。但我们如何使用它呢？
以下是访问稳定扩散以生成独特 AI 图像的三种方法：
使用在线稳定扩散
使用云
使用本地设备
让我们逐一看一下。
使用在线稳定扩散
图像由稳定扩散在线生成
这是使用稳定扩散的最简单方法。请按照以下步骤使用该工具。
访问stablediffusionweb.com 然后注册一个免费帐户。
写下你的提示。
选择电影、动画、像素艺术等风格。
定义您想要的纵横比和图像数量。
点击‘生成’按钮。
该在线平台将为您提供以下功能：
图像到图像 文本转图像
背景去除器
魔术橡皮擦
图像升级器
人工智能换衣机
AI 肖像制作器
素描至图像
免费版本允许您使用基本功能。它采用信用系统，可以通过购买月度/年度计划进行扩展。您还可以使用所有高级功能！
到目前为止，最便宜的套餐起价为每月 7 美元，可以使用几乎所有的功能！
在云端使用稳定扩散
这是访问 Stable Diffusion 的最佳和最有效方式。您可以通过不同公司提供的云服务访问 Stable Diffusion。
他们还简化了自定义和提示输入功能，为您提供更好的用户体验。然后，该平台利用稳定扩散模型来生成您喜欢的 AI 艺术作品。
使用稳定扩散局部装置
与传统的生成式 AI 模型相反，Stable Diffusion 允许用户将其安装在本地设备上。得益于其高效的处理能力，克服了大多数 AI模型的局限性。
许多用户希望自己的数据保持私密，并希望在设备上运行 Stable Diffusion。有可用的软件可帮助在设备上设置 Stable Diffusion。
由于是开源的，Stable Diffusion 可以在 Mac 和 PC 上免费使用。
要在您的电脑上运行 Stable Diffusion，您的设备需要满足最低硬件要求：
64 位操作系统
至少 8 GB 的 RAM
GPU 至少配备 6 GB VRAM
约 10 GB 的存储容量
Miniconda3 安装程序
稳定扩散的 GitHub 文件
稳定传播的本地安装与云安装
在本地设备和云服务上运行稳定扩散各有优势。
以下是在本地设备和云服务上使用 Stable Diffusion 的核心区别：
特征 当地的 云
成本 需要投资兼容硬件 按使用量付费的云资源。
硬件要求 至少需要 6GB VRAM GPU 无需专用 GPU
设置 需要手动设置、安装和配置 无需设置或安装。
控制 完全控制流程和数据。 控制依赖于云提供商的限制
表现 依赖本地硬件 根据不同的包裹，处理速度更快
可扩展性 受限于本地机器的资源 高度可扩展，并可升级以获取更强大的资源。
隐私 数据在本地设备中是私密且安全的。 数据存储在云提供商的服务器上，可供云提供商使用。
关于稳定扩散的常见问题解答
有哪些稳定的扩散替代方案？
RunDiffusion、Midjourney、Dall-E 和 Craiyon 是一些强大的稳定扩散替代品。
Stable Diffusion 可以在 CPU 上运行吗？
是的，稳定扩散可以在 CPU 上运行。但它不会像 GPU 处理的结果那样快。根据 CPU 的处理速度和图像大小，使用稳定扩散生成结果可能需要几分钟。
你能在手机上安装 Stable Diffusion 吗？
您无法在移动设备上安装和运行 Stable Diffusion。Stable Diffusion 需要至少 6 GB VRAM 的 GPU，而这在移动设备上是无法实现的。
最后的话那么，为什么要使用稳定扩散
由于有大量第三方接口，稳定扩散模型可免费使用。它还允许您在本地机器上运行该模型。
参与模型实验和开发的社区正在不断壮大。模型的开源特性为用户提供了更多的自由和参与度。
稳定扩散仍处于早期阶段，正在逐步发展。我们只能期待该模型在未来的日子里取得巨大成就。
