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AI教程|Stable Diffusion入门:启蒙[疯语咒AI]
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AI教程|Stable Diffusion入门:启蒙[疯语咒AI]

一、前言

Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像，能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品。

Stable Diffusion 官网

AI教程|Stable Diffusion入门:启蒙[疯语咒AI]

二、快速了解

我本人给出快速认识了解的描述，如下：

Stable Diffusion是一种基于diffusion（扩散模型）的开源人工智能图像生成工具\\框架。

Stable Diffusion 本身不是一个模型,而是一套图像生成框架。它包含了图像编码器、文本编码器、Diffusion模型以及图像解码器等组件。在《原理》章节会详细谈到.

1、Stable Diffusion使用diffusion模型来生成图片

传统的生成模型是直接预测像素值,即直接生成图片。而diffusion模型是从噪声开始,然后逐步优化这个噪声图片,让它变得更加清晰真实。这样的优化过程可以得到更高质量的图片。 例如,我们要生成一张人物图片。传统模型会直接预测这个人物的每个像素点的颜色和位置。而diffusion模型会首先生成一张随机噪声图片,然后反复优化这个图片,让眼睛、嘴巴、鼻子等人物特征逐渐变清晰,最终生成逼真的人物图片。这种逐步优化的方式更加稳定,可以得到更好的结果。

2、Stable Diffusion使用一个编码器-解码器结构

编码器会将文本或标签encode into一个图像特征向量,也就是一个数字向量。解码器会将这个向量decode into一个图片。 So 整个模型是一种编码器-解码器结构。 例如,输入文本描述“一位笑着的年轻女性”,编码器会编码成一个512维的数字向量。解码器会解码这个向量成一张符合描述的人物图片。

3、Stable Diffusion使用CLIP模型来实现编码器

Stable Diffusion使用CLIP模型作为编码器。CLIP通过学习大量文本和图片,可以将文本和图片encode into一个共同的向量空间。这样就可以通过文本对应的向量来生成图片。 例如,CLIP学习到“人”这个词和很多人物图片对应的向量表示。所以当输入“一位笑着的年轻女性”这个文本时,CLIP可以将其映射到与“年轻女性”图片相近的向量,从而生成相应图片。

4、解码器使用一种叫渐进式生成网络的U-Net架构

解码器使用渐进式生成网络,可以通过不断blurring和unblurring图片来生成清晰真实的图片。 例如,解码器会从噪声图片开始,先生成一张blurry的人物图片。然后重复unblur这张图片,使其变得更加清晰,然后再blur,再unblur,如此循环,最终生成清晰的人物图片。这个迭代过程可以生成更加真实的图片。

5、Stable Diffusion是一个开源项目,代码和模型都公开发布,可以用于商业和非商业用途

任何人都可以使用自己的数据集训练模型。这使其成为一种 very powerful的工具,可以用于艺术创作或其他不同应用。

6、Stable Diffusion的图片结果已经达到了一个很高的质量,特别是对人物肖像和场景图片的生成

对于某些类别如动漫图片或抽象画,效果还不够理想。未来的发展可能会提高在这些应用上的表现。

三、创作优势

Stable Diffusion在以下几个方面显示出很强的创作能力:

1、人物肖像

Stable Diffusion可以根据文本描述生成逼真的人物肖像图片。它学会了很多人脸特征和细节,可以生成不同性别、年龄、种族的人物图片。这使其非常适用于人物概念设计或角色创作。

2、情景照片

Stable Diffusion可以根据场景描述生成真实感的照片。它学会了很多有关户外场景、室内场景以及不同对象的知识,可以合成很逼真的情景图片。这使其可以用于照片编辑或环境概念设计。

3、情绪化图像

Stable Diffusion可以生成带有不同情绪调性的图像,如轻松、害怕、兴奋等。它可以根据文本描述来设置正确的颜色谱、光照效果等以表达相应情绪。这使其可以用于创作以情绪为主题的视觉作品。

4、概念艺术

Stable Diffusion通过学习很多概念艺术图像,可以直接根据“概念主义”、“未来主义”等词生成相关风格的图片。它还可以融合多种概念和主题 into同一张图片。这使其成为一款强大的概念艺术创作工具。

除此之外,Stable Diffusion的图片质量在不断提高,其在卡通人物、油画、插画等方面的能力也在逐渐增强。但与人类艺术家相比,在抽象绘画、象征主义艺术等方面仍较为欠缺,需要继续改进。

总的来说,Stable Diffusion是一个很强大的图像生成模型,擅长逼真的人物肖像、情景照片以及具有概念主题的创作。它为数字艺术家和其他创作者提供了一个生成高质量图片的强有力工具。

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