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STABLE DIFFUSION AI又名SDAI，是最热门的开源AI画图工具；它是一个完全开源的产品，不仅可以通过文本来生成图片，还能通过图片来生成图片，通过文本来编辑图片，全新的文本编码器，大大提高了图像生成质量，动画效果令人惊叹，也能生成视频了，有需要的小伙伴们还在等什么？就快来下载使用吧！
·简单直观的用户界面，允许您选择要生成的图像类型。
·输入必要的参数，只需点击几下即可生成图像。
·无论您是想将文本转换为图像，还是将一张图像转换成另一张图像，都能让这一切变得简单高效。
·具有高度可定制性和适应性，允许您连接到任何用户定义的自动 WebUI 服务器并调整设置以满足您的特定需求。
·凭借其快速可靠的图像生成功能，是开发人员、设计师和任何需要在旅途中快速生成图像的人的完美工具。
Stable Diffusion是一种AI绘画生成工具，易于使用，只需点击几下，您就可以从文本或其他图像中快速生成图像。
借助app，您可以与自己的服务器通信并在几秒钟内生成高质量图像。立即试用，体验触手可及的移动图像生成的强大功能和便利性！
【Decoder】
或者叫做解码器。背后也是一个机器学习的模型，叫做 VAE。它会根据第二步的返回结果把这个图像信息还原成最终的图片。
【Text-Encoder】
把我们输入的文本变成一个向量。实际使用的就是我们上一讲介绍的 CLIP 模型。因为 CLIP 模型学习的是文本和图像之间的关系，所以得到的这个向量既理解了文本的含义，又能和图片的信息关联起来。
【Generation】
顾名思义是一个图片信息生成模块。这里也有一个机器学习模型，叫做 UNet，还有一个调度器（Scheduler），用来一步步地去除噪声。这个模块的工作流程是先往前面的用 CLIP 模型推理出来的向量里添加很多噪声，再通过 UNet+Scheduler 逐渐去除噪声，最后拿到了一个新的张量。这个张量可以认为是一个尺寸上缩小了的图片信息向量，里面隐含了我们要生成的图片信息。
- 我们不仅通过 Diffusers 这个封装好的 Python 库，体验了文生图、图生图、提升图片分辨率等一系列应用。
- 也深入到 Stable Diffusion 的模型内部，理解了整个模型的结构。
- 还看到我们是如何一步步从一张全是噪点的图片，逐渐去除噪声变成一张可用的图片的。
- 在体验了基础的模型之后，我们也一起尝试了一下其他爱好者自己生成的模型。
- 我们会了解到如何通过 LoRa 这样的算法进行模型微调，以及如何通过 ControlNet 让我们生成的图片更加可控。
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