稳定扩散AI绘画指南

稳定扩散AI绘画是一种基于人工智能技术的图像生成方法，利用深度学习算法，特别是生成对抗网络（GANs），来生成高质量的绘画作品。

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本文将借助stable-diffusion-webui项目来展示AI绘画的乐趣，stable-diffusion-webui项目是一个基于稳定增强扩散技术的Web界面应用，使得普通用户也能够轻松探索AI绘画的乐趣。使用该项目，用户可以上传自己的图像，然后选择特定的风格或主题，AI系统将利用稳定增强扩散技术进行图

在我们的生活中，艺术元素可谓无处不在，而处于中心地位的绘画，无疑是携带着强烈的艺术魅力。现如今随着AI技术的日新月异，AI绘画对我们的生活世界的改造影响越来越深远。那么，如何让我们在AI绘画工具中更好的指导AI完成我们心中的作品呢？ 这需要我们玩转这个工

目录 简介 深度学习中的稳定扩散算法：原理与实践 一

ControlNet 是一种稳定扩散模型，可让你从参考图像中复制构图或人体姿势。 经验丰富的稳定扩散用户知道生成想要的确切成分有多难。图像有点随机。你所能做的就是玩数字游戏：生成大量图像并选择你喜欢的图片。 借助 ControlNet，稳定扩散用户终于有了一种精确控制拍摄对

近日Stability AI推出了一款名为Stable Audio的尖端生成模型，该模型可以根据用户提供的文本提示来创建音乐。在NVIDIA A100 GPU上Stable Audio可以在一秒钟内以44.1 kHz的采样率产生95秒的立体声音频，与原始录音相比，该模型处理时间的大幅减少归因于它对压缩音频潜在表示的有效处理

传送门： stable diffusion：Git｜论文 stable-diffusion-webui：Git Google Colab Notebook部署stable-diffusion-webui：Git kaggle Notebook部署stable-diffusion-webui：Git AI绘画，输入一段文本就能生成相关的图像，stable diffusion便是其中一个重要分支。自己对其中的原理比较感兴趣，因此开启这个系列的文章

2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如 2014 R-CNN 2015 Fast R-CNN、Faster R-CNN 2016 YOLO、SSD 2017 Mask R-CNN、YOLOv2 2018 YOLOv3 随着2019 CenterNet的发布，特别是2020发布的DETR(End-to-End

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您可能知道，互联网上有无数网站可用于生成 AI 艺术。Lexica、dreamlike.art、Playground AI、InstantArt或一些 Huggingface 空间是我过去使用的少数几个。 问题是它们中的大多数速度很慢并且只提供基本服务。它们的型号和功能数量有限。 通过使用您的计算机，您可以以一种简单的方式

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本篇文章为阅读笔记，，主要内容围绕扩散模型和稳定扩散模型展开，介绍了kl loss、vae模型的损失函数以及变分下限作为扩展部分。扩散模型是一种生成模型，定义了一个逐渐扩散的马尔科夫链，逐渐项数据添加噪声，然后学习逆扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。稳