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Stable Diffusion于2022-08-23开源，点击体验

扩散模型的定义与采样方法

扩散模型通过定义一个不断加噪声的前向过程来将图片逐步变为高斯噪声，再通过定义了一个逆向过程将高斯噪声逐步去噪变为清晰图片以得到采样。

在采样过程中，根据是否添加额外的噪声，可以将扩散模型分为两类：一类是扩散随机微分方程模型（Diffusion SDE），另一类是扩散常微分方程（Diffusion ODE）。两种模型的训练目标函数都一样，通过最小化与噪声的均方误差来训练一个“噪声预测网络”。

Stable Diffusion WebUi简称 SDWebUi，web UI是一个基于 Gradio 库的 Stable Diffusion 浏览器界面。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载 web ui 框架并进入路径
- git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
- cd stable-diffusion-webui
下载 StableDiffusion(绘图) 和 CodeFormr(脸部修复)
- mkdir repositories
- git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git repositories/stable-diffusion
- git clone https://github.com/CompVis/taming-transformers.git repositories/taming-transformers
- git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git repositories/CodeFormer
- git clone https://github.com/salesforce/BLIP.git repositories/BLIP
下载安装k-diffusion
- pip install git+https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git --prefer-binary
下载gfpgan 可选负责脸部修复face restoration
- pip install gfpgan
安装之前下载的CodeFormer的依赖
- pip install -r repositories/CodeFormer/requirements.txt --prefer-binary
安装 web ui框架的依赖
- pip install -r requirements.txt --prefer-binary
更新numpy到最新版本(因为之前很多包都会引用到numpy所以为了保证版本统一,在此更新为最新版)
- pip install -U numpy --prefer-binary
安装其它包
- pip install clip
- pip install opencv-python-headless