文章主题：Stable Diffusion, AI生成图片, ComfyUI, Latent Diffusion Model
聊聊Stable Diffusion 1
🌟🎨在AI新时代的探索中，许多创意者纷纷踏上掌握AI工具的旅程，👩💻比如我，就热衷于通过-Stable Diffusion这样的强大软件来开启我的设计之旅。在这篇文章中，我将与你分享我对AI应用的独特见解，带你一探究竟！🚀🎨💡Stable Diffusion不仅是我日常创作的新伙伴，更是推动创新思维的引擎。它让我能够以全新的视角去捕捉灵感，释放无限可能。👩💻💪📝📚如果你也对AI设计充满好奇，或是想要提升你的技能栈，那么不妨跟随我的脚步，一起深入理解这个科技巨头如何塑造我们的工作方式。我们将一起探索AI如何赋能设计师，让艺术与科技无缝对接。🎨💻别忘了，这个旅程中，我们不是在推销任何产品或服务，而是致力于分享知识和启发思考。让我们共同在这个AI时代书写属于我们的故事吧！👩💻🌍#AI设计 #Stable Diffusion #创意探索
🌟🎨设计师新挑战：拥抱AI，而非被取代！🚀在AI技术日新月异的今天，AIGC（Artificial Intelligence Generative Content）已成为行业趋势，设计师们正面临一场无声的革新。面对可能的替代，你是否曾心生恐惧？别担心，这其实是对未知的正常反应。👩💻让我们勇敢地探索，而非逃避。我已投身于这场知识的海洋中，专注于学习稳定扩散与ComfyUI等前沿技术。这些工具不仅让AI如虎添翼，也为设计师提供了创新的新平台。📚通过实践和分享，我想将这些宝贵经验转化为易于理解的内容，帮助大家更好地适应这个新时代。让我们一起，用智慧和创意去定义未来，而不是被科技的浪潮所裹挟。🌈记得关注我，获取更多关于AI与设计融合的深度解析，让我们的技能与时俱进！💪#AIGC #设计师转型 #AI时代教育
🌟稳态扩散理论是理解舒适UI的关键基石，一旦掌握了它的运作机制，comfyui的使用就如探囊取物般简单。实际上，许多AI图像生成工具的设计背后都离不开这个稳定逻辑的指导。因此，深入探索stable diffusion原理，不仅有助于我们理解和操作这些工具，还能提升对AI图像技术的整体认知。🚀
一、Stable Diffusion的来源
🌟🚀SD: 2022年度革新性深度图文生成神器🌟💻年由慕尼黑大学CompVis团队引领创新，SD在文本到图像领域掀起了一场革命。💡它与初创巨头Stability AI及Runway携手，将技术与商业完美融合，共同推动这一前沿技术的发展。🤝同时，来自EleutherAI和LAION的强大力量为其注入了源源不断的活力。这款模型以其卓越性能和稳定性赢得了业界的高度认可，为内容创作提供了前所未有的想象空间。🎨无论你是创意工作者还是科技爱好者，SD都将是你探索图文世界的新工具。🌐欲了解更多详情或体验其魔力，敬请关注相关领域的最新动态。💡SEO优化提示：深度学习、文本到图像生成、慕尼黑大学CompVis、Stability AI、Runway、EleutherAI、LAION、创新技术、内容创作、图文世界等关键词将有助于提升搜索引擎可见性。
二、Stable Diffusion的功能
🎉🎨只需轻轻一点，这款神奇工具就能大展身手！它可以将文字转化为生动的图像，无论是从头到尾的全新创作还是对已有图片的巧妙再利用，都能轻松实现——图生图，创意无限！不仅如此，它还能进行精细的局部修改，填补空缺，放大高清，甚至让静止的视频动起来，制作出令人惊艳的动画效果。🚀🎨只需想象，就能看到艺术的瞬间，快来探索它的无限可能吧！记得，所有的功能都是为了让你的创作更加生动有趣哦！🌍✨
三、Stable Diffusion的原理
🌟采用🚀Latent Diffusion Model（潜在扩散模型）🌟，Stable Diffusion通过高效编码，将高分辨率图像转化为低维度的密钥，然后在神秘的潜空间中展开双向旅行——正向传播与反向重构。训练有素的Decoder（VAE中的D），犹如魔术师的手，精准地从潜在世界还原出栩栩如生的像素画面，每一笔都蕴含着深度学习的艺术魅力。🚀SEO优化提示：潜在扩散模型、编码解码、图像降维、潜空间扩散、VAE、像素空间、稳定扩散、深度学习艺术
该模型由下图所示的3个部分组成：pixel space（像素空间）、latent space （潜空间）、conditioning（条件）。
稳定扩散过程：
感知图像压缩（Perceptual Image Compression）：图3中最左侧红框部分是一个VQ-VAE，用于将输入图像x编码为一个离散特征z。 LDM：图3的中间绿色部分是在潜变量空间的扩散模型，其中上半部分是加噪过程，用于将特征Z加噪为ZT 。下半部分是去噪过程，去噪的核心结构是一个由交叉注意力（Cross Attention）组成的U-Net，用于将ZT还原为Z 。 条件机制（Conditioning Mechanisms）：上图的右侧是一个条件编码器，用于将图像，文本等前置条件编码成一个特征向量，并将其送入到扩散模型的去噪过程中。 四、Stable Diffusion（Latent Diffusion Model）的特点与Diffusion Models和GAN模型相比，Stable Diffusion（Latent Diffusion Model模型）具备更快速、更稳定的特点。
更快速：与Diffusion Models相比，Latent Diffusion Model模型通过减少噪声的数量和步骤，从而减少模型的训练时间。 更稳定：与GAN相比更稳定，GAN作为是早期的图像生成模型，通过生成器（Generato）与判别器（Discriminator）不断对抗进行训练。但生成的图片存在对输出结果的控制力较弱，容易产生随机图像、分辨率比较低的问题。最后，这篇文章初步介绍了Stable Diffusion的原理和特点，下一篇文章我想聊一聊自己是如何使用Stable Diffusion这个工具以及后续的一些实战案例。敬请期待！
数据来源：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/667057805
https://blog.marvik.ai/2023/11/28/an-introduction-to-diffusion-models-and-stable-diffusion/****https://techvify-software.com/what-is-stable-diffusion/
https://developer.baidu.com/article/details/3222941
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题图来自 Unsplash，基于CCO协议。返回搜狐，查看更多
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