AI图像生成是一种基于人工智能技术的图像生成方法，它可以通过学习和分析大量的图像数据，自动生成逼真的AI图像。 AI图像生成有很多应用场景，比如创意设计、教育、娱乐、医疗等。
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文字到图像生成模型。它是一种潜在扩散模型（LDM），可以通过迭代地去噪随机噪声，生成与文字描述相符合的图像。Stable Diffusion的代码和模型权重已经公开发布，并且可以在大多数配备了至少8 GB VRAM的GPU的消费者硬件上运行。这与之前只能通过云服务访问的专有文字到图像模型，如DALL-E和Midjourney有所不同。
Stable Diffusion的开发由创业公司Stability AI资助和推动。技术许可由慕尼黑路德维希-马克西米利安大学（LMU Munich）的CompVis组发布。开发由Runway的Patrick Esser和CompVis的Robin Rombach领导，他们是早期发明了Stable Diffusion使用的潜在扩散模型架构的研究人员之一。 Stability AI还将EleutherAI和LAION（一个德国非营利组织，它组装了Stable Diffusion训练所用的数据集）作为项目的支持者。
Stable Diffusion简介
Stable Diffusion是一种潜在扩散模型（LDM），它使用了以下三个部分：变分自编码器（VAE）、U-Net和一个可选的文本编码器。
- VAE编码器将图像从像素空间压缩到一个更小维度的潜在空间，捕捉图像的更基本的语义含义。
- U-Net是一个全卷积神经网络，它可以从潜在空间解码出图像，并且具有跳跃连接，使得低层次和高层次特征能够结合起来。
- 文本编码器是一个基于OpenCLIP 的预训练模型，它可以将文本描述转换为一个向量表示，并与VAE编码器输出的潜在向量进行拼接，作为U-Net解码器的输入。
Stable Diffusion使用了扩散模型（DM）的训练目标，即移除对训练图像进行连续应用的高斯噪声。这可以被看作是一系列去噪自编码器。具体来说，Stable Diffusion使用了以下步骤来生成图像：
- 从数据集中随机选择一张图像。
- 对添加高斯噪声，得到。
- 重复第2步，直到得到，其中是扩散步数。
- 使用U-Net解码器对进行去噪，并得到。
- 重复第4步，直到得到。
如果给定一个文本描述，则在第4步和第5步中，U-Net解码器的输入会包含文本编码器的输出向量，即，其中表示拼接操作。这样，U-Net解码器就可以根据文本描述生成图像。
Stable Diffusion的优点是：
- 它可以生成高分辨率（512×512或768×768）的图像，并且可以通过超分辨率模型进一步提升到2048×2048或更高。
- 它可以生成多样化和逼真的图像，覆盖了多种类型和风格，如人脸、动物、风景、漫画等。
- 它可以处理复杂和抽象的文本描述，如“一个穿着西装的猫在办公室里打电话”或“一个用日漫风格画的金发少女”。
- 它可以进行图像到图像的转换，如将一张照片变成漫画风格或油画风格。
- 它可以进行深度引导的图像生成，即根据输入图像的深度信息和文本描述生成新的图像。
Stable Diffusion的缺点是：
- 它的生成速度较慢，需要几十秒到几分钟才能完成一次生成。
- 它的生成质量不稳定，有时会出现模糊、失真或不符合文本描述的图像。
- 它对文本描述的格式和长度有一定要求，过长或过短的文本可能会影响生成效果。
Stable Diffusion注册流程
Stable Diffusion是一个开源项目，任何人都可以免费使用它。要使用Stable Diffusion，有以下两种方式：
- 在线使用：访问Stable Diffusion官网，点击“Join & Create”按钮，输入你的邮箱地址，就可以注册并使用Stable Diffusion在线生成图像。你也可以通过微软必应搜索引擎的Image Creator功能来使用Stable Diffusion在线生成图像。
- 本地使用：访问Stable Diffusion GitHub仓库，按照说明安装所需的依赖包和下载模型权重文件，然后运行示例代码或自定义代码来使用Stable Diffusion本地生成图像。
Stable Diffusion使用教程
以下是一个简单的使用教程，介绍如何使用Stable Diffusion在线和本地生成图像。
在线使用
- 打开Stable Diffusion官网，点击“Join & Create”按钮，输入你的邮箱地址，然后点击“Create Account”按钮。你会收到一封包含验证码的邮件，输入验证码后就可以登录并开始使用Stable Diffusion在线生成图像。
- 在网页上方的文本框中输入你想要生成图像的文字描述，比如“一个穿着西装的猫在办公室里打电话”。你可以选择不同的语言和创作模式来调整生成效果。点击“Create Image”按钮后，就会开始生成图像，并显示在网页下方。
- 你可以点击“Download”按钮来下载生成的图像，或者点击“Share”按钮来分享生成的图像。你也可以点击“Edit”按钮来修改文字描述或创作模式，并重新生成图像。你还可以点击“More Images”按钮来查看更多由相同文字描述生成的不同图像。
本地使用
- 打开Stable Diffusion GitHub仓库，克隆或下载仓库到你的本地目录。确保你已经安装了Python 3.7+和CUDA 11.1+。
- 在仓库目录下
运行以下命令来安装所需的依赖包：
pip install -r requirements.txt- 在仓库目录下运行以下命令来下载模型权重文件：
python download_model.py- 在仓库目录下运行以下命令来使用Stable Diffusion本地生成图像：
python generate.py --prompt "一个穿着西装的猫在办公室里打电话" --output_dir output你可以修改
--prompt参数来输入你想要生成图像的文字描述，修改--output_dir参数来指定生成图像的保存路径。你还可以使用其他参数来调整生成效果，比如--timesteps，--batch_size，--model_size等。具体的参数说明可以参考仓库文档。- 等待生成完成后，你可以在指定的输出目录下查看生成的图像。你也可以使用其他工具或代码来对生成的图像进行后处理或分析。
Stable Diffusion常见问题
以下是一些关于Stable Diffusion的常见问题及其回答：
Q: Stable Diffusion支持哪些语言？
A: Stable Diffusion支持多种语言，包括英语、中文、日语、法语、德语、西班牙语等。你可以在在线使用时选择不同的语言，或者在本地使用时指定
--language参数。Q: Stable Diffusion能否生成视频或音频？
A: Stable Diffusion目前只能生成静态图像，不能生成视频或音频。不过，Stability AI正在开发新的模型和工具，以支持更多的媒体类型和创作场景。
Q: Stable Diffusion有什么限制或注意事项？
A: Stable Diffusion是一个基于深度学习的图像生成模型，它并不完美，有时会产生一些错误或不合理的图像。请不要将Stable Diffusion生成的图像用于非法、不道德或侵权的目的。请尊重Stable Diffusion的许可协议和版权声明，并在使用Stable Diffusion生成的图像时注明出处和引用。
