Stable Diffusion是一款具有重要影响力的AI绘画生成工具

以下是关于它的详细介绍：

基本信息

• 开发者与发布时间：由Runway、CompVis和Stability AI开发，2022年8月22日首次发布。
• 开源情况：代码和模型权重已公开，可在GitHub上获取。

技术原理

• 核心架构：由变分自编码器（VAE）、U-Net和可选的文本编码器三部分构成。VAE编码器将图像从像素空间压缩到低维潜在空间，捕捉图像更基本的语义信息；U-Net由残差网络（ResNet）构成，对正向扩散的输出进行反向去噪，得到潜在表示；VAE解码器再将该表示转换回像素空间，生成最终图像。
• 工作机制：基于扩散技术，在训练过程中，对训练图像逐步添加高斯噪声，模型学习去除这些噪声，从而掌握图像的内在结构和特征。生成图像时，从纯噪声开始，在文本编码器和注意力机制引导下，通过U-Net迭代去噪，逐步生成符合文本描述的图像。

功能特点

• 文本到图像生成：能根据输入的文本描述，生成高质量、高分辨率且细节丰富的图像，涵盖各种风格和主题。
• 图像编辑功能：支持图像修复（Inpainting）和图像扩展（Outpainting）等操作，可对现有图像进行局部修改或扩展。
• 多模态支持：除了文本到图像的生成，还能以图像等其他模态作为条件，生成相关的图像或对图像进行转换。

应用场景

• 数字艺术创作：为艺术家提供新的创作方式和灵感来源，能快速生成概念草图、创意插画、艺术作品等，还可与传统绘画技术结合，拓展创作边界。
• 游戏与虚拟现实：用于游戏中的场景设计、角色创建、道具绘制等，快速生成各种风格的游戏素材，为玩家提供更加真实和沉浸式的体验。
• 广告与设计：帮助设计师快速生成广告海报、产品宣传图、包装设计等创意素材，提高设计效率，为创意构思提供更多可能性。
• 教育与科研：在教育领域，可用于辅助教学，帮助学生更好地理解抽象概念；在科研中，能生成模拟数据、可视化实验结果等，如生成医学影像分析结果，辅助医疗诊断。

版本更新

• SD 2.0：2022年11月推出，能生成分辨率为2048×2048甚至更高的图像。
• SDXL 0.9：2023年6月发布，升级了文本生成图片模型，拥有更大的U-Net主干网络，使用两个文本编码器，可处理多种宽高比。
• SDXL Turbo：基于SDXL 1.0改进，采用对抗扩散蒸馏（ADD）技术，能一步合成图像，实现实时文本到图像输出。

Stable Diffusion 4.9 安装教程（附安装包）.7z

压缩包文件大小：17.9 GB (19,266,821,882 字节)
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