什么是 Stable Diffusion

2022 年发布的稳定扩散（Stable Diffusion） 是一个文本到图像生成的深度学习模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及基于文本提示生成图像到图像的转换。该模型是由初创公司 Stability AI与一些学术研究机构和非营利组织合作开发的。

Stable Diffusion 是一种潜在扩散模型，它的开发由初创公司 Stability AI 资助和塑造，模型的技术许可证由慕尼黑大学的 CompVis 小组发布。开发工作由 Runway的 Patrick Esser 和 CompVis的 Robin Rombach 领导，他们是早期发明稳定扩散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(一家德国非营利组织，他们组织了 Stable Diffusion 训练的数据集)列为该项目的支持者。

Stable Diffusion 的代码和模型权重已开源，并且可以在大多数消费级硬件上运行，配备至少 8 GB VRAM（Video random-access memory）的适度 GPU。而以前的专有文生图模型（如 DALL-E 和 Midjourney）只能通过云服务访问。

内容引用：https://zh.wikipedia.org/wiki/Stable_Diffusion

官网：http://ommer-lab.com/research/

论文：http://arxiv.org/abs/2112.1075

具体可自行翻阅资料

Stable Diffusion 使用

开源地址

https://github.com/Stability-AI/stablediffusion

在线使用Stable Diffusion

推荐几个在线使用网站：

1、Stable Diffusion 官方网站

可免费尝试体验产生约一百多张图，之后需少许费用。

https://beta.dreamstudio.ai/

同时，开发者也可以尝试通过提供API的方式实现

https://platform.stability.ai/

2、Stable Diffusion 在线版

https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion

在线版图片生成主要包含四部分：

Prompt 输入框：输入提示，即需要生成图片的文字描述，一般为英文短句或单词，以逗号进行分隔。

Negative Prompt 输入框：除了一些功能阉割网站不支持此功能外，Stable Diffusion 早期版本也不支持。否定提示也是一种输入提示，用来指定生成的图像中不应包含的内容。这些提示可用于微调模型的输出并确保它不会生成包含某些元素或特征的图像（达到过滤的目的）。和提示用法一样，以逗号进行分隔。（注意：否定提示可以阻止生成特定的事物、样式或修复某些图像异常，但并非 100% 有效）

Generate image 按钮：提示输入完成后，点击此按钮则开始生成图片。

图片展示区：此区域用来展示图片生成后的结果。

3、Stable UI

https://aqualxx.github.io/stable-ui/

基于 Stable Horde。支持任何分辨率，免费使用。支持数十种模型，包括 img2img、修复和画廊等功能。

4、Mage.Space

https://www.mage.space/

免费和无审查的基本选项+ Neg。提示+ IMG2IMG+ Gallery。

AI绘画背后那些技术的确很有意思,远比一个工具有趣多些。

5、PlaygroundAi

https://playgroundai.com/

使用stable diffusion（免费）或 DALL-E（付费订阅）的 Txt2img、img2img。

6、Prodia

https://app.prodia.com/

允许无限次生成，免费使用，无需帐户，可在移动设备上使用。

7、pixai.art

https://pixai.art/

主要是日系风格的绘图，PixAI绘图软体每天送你1万的点数，每用AI绘制一张图至少要被扣除1000个点数，扣除的点数会因为我们设定的画质更好而增加，假如我们不设定什麽模型、不设定生成图片的步数，每天都能快速生成 10 张AI绘图。

本地自建AI绘图工具

Stable Diffusion Webui：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

有能力的伙伴，也可以通过官方开源的Stable Diffusion Webui：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui，进行搭建部署，没有生成数量的限制，不用花钱，生成时间快，不用排队，自由度高，插件丰富，功能众多，可以调试和个性化的地方也更多，实现AI绘图自由。

同样，也可以看后续的篇章，讲到如何在自己的电脑搭建AI绘图使用。

社区

Civitai

https://civitai.com/

Civitai ：是一个稳定扩散 AI 艺术模型的社区平台。收集了大量的创作者的多个模型。同时社区中还提供对应的关键词和评论以及多张带有提示的图像，让我们更快上手，分分钟就可以变成绘画大师，用AI画出各种我们想要的效果。

huggingface.co

https://huggingface.co/

Hugging Face ：有很多现成的数据模型可以直接用于训练,这比自己收集数据方便很多。也可以基于其他人共享的现有数据集进行训练。也有自动训练的功能,可以使用他们的付费服务进行模型训练。也可以创建空间来快速给一个训练好的模型生成 API 接口,这可以方便地以服务的形式开放给他人使用,或者让自己的其他服务调用。有了这些功能,深度学习工程师可以更专注于深度学习算法本身,而不用特别关注训练数据的来源或者如何部署机器进行训练、测试以及构建接口。