AI绘画技术发展迅速，探讨StableDiffusion在艺术创作中的应用

文章主题：AI生成, 技术飞跃, Stable diffusion, AI绘画

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前言

文章很长，合理使用目录功能

自从4月的时候我就在玩AI生成，一晃才半年多，技术的飞跃已经是魔法级的了。

在网络世界中，教程无处不在，但令人遗憾的是，许多用户在反馈中仍然提到了 “outpainting” 和 “dreambooth”。这主要是因为大部分网络教程都存在一定的不足，缺乏最新的内容和过时的资源。为了给广大用户带来一份最及时、最全面的学习指南，本文将重点关注这些热门话题，并尽可能地引入最新的理念和技术。此外，本文所涉及的小白用户群体已经具备一定的初级实践能力，对于完全陌生的新手用户，我们建议他们选择云服务来进行学习。

Stable diffusion是一种扩散模型，其特点是持续移除噪声以达到理想结果。在AI绘画的初期阶段，扩散过程是在像素空间中进行的，这不仅导致效果不佳，而且单张图像的处理时间长达10-15分钟。然而，英国初创公司StabilityAI对这一模型进行了改进，将其核心计算从像素空间转移到潜在空间(latent space)，从而显著提升了稳定性和画质，并实现了速度的飞跃。因此，这种新的扩散模型被命名为Stable diffusion，从而推动了AI绘画技术的快速发展。值得注意的是，由于Stable diffusion是一个开放源代码的模型，后续许多AI绘图创业公司都基于此模型进行开发，因此他们的成果都具有很高的相似性。

若想运用这项尖端科技，最为便捷的方式便是借助云服务平台。对于我国的学生而言，选择全中文的提词工具，例如Tiamat或盗梦师是个不错的选择。然而，当前这两个工具的质量仍有待提升，尤其是盗梦师，其表现几乎与未经过精细调整的原始开源版相当，与国外Midjourney的产品相比，存在明显的差距。而Tiamat虽然在艺术风格上有所优化，但其平均生成速度仅为每3到50秒，相对较慢。

国产AIGC平台：盗梦师和Tiamat

尽管云服务的便利性不可否认，但是，Stable Diffusion之所以能够吸引众多研究者投入其中，原因在于其应用的深层次和复杂性，远非简单的点击操作所能涵盖。为了充分挖掘这项技术的潜力，本地安装成为最佳选择。

主要是四大原因：

首先，本地生成不存在隐私问题，你可以使用任意源图片，也不必担忧你辛苦创作的提词被泄露。

第二，本地生成不存在审查问题，甚至于有些同学特别喜欢生成NSFW的图片，那么绝对只能本地生成；

第三，优势在于速度快且完全免费。只要拥有一台性能强劲的PC设备，本地生成的速度堪称是最优选择，无需排队、避开高峰期。一般来说，一台中 RTX3090 的电脑单图能够在3-5秒内完成渲染，而配置更强的4090电脑则可实现约2秒左右的快速处理。借助这样的高效速度，您将能够迅速构建起一个庞大的图库，无需从网络上逐张下载。

在第四点上，我们不得不承认，本地生成的选项以及其可操作性远超网络上的那些简单题词框和按钮。在风格控制方面，它的表现也显然更为出色，且具备众多实用扩展功能，如引人入胜的inpainting和outpainting等。此外，你还可以自由切换底层模型，甚至能够对模型（Dreambooth）进行微调。然而，这一切都需要付出更高的学习成本。如果你对这个新兴领域充满敬意，那么使用本地版的stable diffusion将会是最佳选择。

在用户界面中，Stable Diffusion有许多受欢迎的项目。在这里，我们特别推荐大家尝试使用AUTOMATIC111的Stable-diffusion-webui。尽管学习英文可能会有一定的难度，但我们强烈建议您选择这个项目。

国外开源stable diffusion项目很多

安装Stable Diffusion Webui

在开始之前，我们需要明确文章的主题，并确保我们的表达方式能够准确、清晰地传达信息。本文将讨论如何安装深度学习框架，重点关注如何解决新手在安装过程中可能遇到的问题。对于想要开始深度学习项目的人来说，安装深度学习框架是一个关键步骤。实际上，安装过程并不复杂，但对于初学者来说，可能会感到有些困惑。为了保证良好的性能，建议您准备一块至少拥有8GB显存的Nvidia 1000 series显卡，尤其是RTX系列的显卡，这将极大地提高运算效率。然而，如果您使用的不是Nvidia显卡，或者您的顯存不足以满足需求，您可以考虑使用Google Colab提供的免费计算资源，尽管其显存只有16GB，但仍然可以满足基本的需求。总的来说，虽然安装深度学习框架的过程看似简单，但对于新手来说，可能还是有一些挑战需要克服。因此，我们需要耐心学习和实践，以便更好地理解和掌握深度学习的各个方面。

这里面还有一个最主要问题就是科学上网，如果不会的话大概率是进行不下去的（请折回使用云服务），因为要下载的东西比较多，但我们又都知道因为某种特殊原因我国的python pkg，github和huggingface已经处于半下岗状态。

小白步骤如下：

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