????????Stable Diffusion 是一個(gè) AI 畫圖項(xiàng)目，其基于最新的 AI 技術(shù)和概率模型，可以生成高質(zhì)量、高分辨率的圖像。該項(xiàng)目采用了一種名為 Stable Diffusion 過程的技術(shù)，通過對高斯噪聲進(jìn)行迭代擴(kuò)散來生成真實(shí)感強(qiáng)、細(xì)節(jié)豐富的圖像。與其他傳統(tǒng)的生成模型相比，Stable Diffusion 可以在不需要復(fù)雜的訓(xùn)練過程或大量數(shù)據(jù)集的情況下生成出令人驚嘆的圖像。該項(xiàng)目適用于多種應(yīng)用場景，包括計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)字藝術(shù)、視頻游戲等領(lǐng)域。

????????Stable Diffusion 是一個(gè)基于 AI 技術(shù)的圖像生成項(xiàng)目，可用于生成高質(zhì)量的圖片。以下是安裝和使用教程：

安裝：

1. 在 GitHub 上下載 Stable Diffusion 的代碼庫。

2. 安裝 Python 3.7 或更高版本。

3. 打開終端或命令行窗口，進(jìn)入 Stable Diffusion 代碼庫所在的目錄。

4. 使用以下命令安裝必要的依賴項(xiàng)：pip install -r requirements.txt

使用：

1. 運(yùn)行?python generate.py?命令來生成圖片。

2. 調(diào)整?generate.py?文件中的參數(shù)以控制生成器的行為，如圖像尺寸、模型權(quán)重等。

3. 查看生成的圖片并保存到本地。

示例： 以下是一個(gè)使用 Stable Diffusion 生成圖像的示例代碼：

python復(fù)制代碼

import torchfrom torchvision import utilsfrom models import Generator device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Generator( ? ?size=256, ? ?style_dim=512, ? ?n_mlp=8, ? ?channel_multiplier=2).to(device) model.load_state_dict(torch.load('generator.pt', map_location=device)['g_ema']) model.eval() z = torch.randn([1, 512], device=device)with torch.no_grad(): ? ?img, _ = model([z], input_is_latent=True) utils.save_image(img, 'sample.png', normalize=True, range=(-1, 1))

該示例使用預(yù)訓(xùn)練模型 generator.pt 生成一張大小為 $256\times 256$ 的圖像，并將其保存到本地文件 sample.png。如果 CUDA 可用，則使用 GPU 進(jìn)行推理。

同時(shí)可以結(jié)合chat-gpt進(jìn)行prompt的創(chuàng)作。

github鏈接地址：https://github.com/Stability-AI/StableDiffusion

更多的使用方法可以去github官方網(wǎng)址上查看，希望大家可以生成很多好看的圖片，學(xué)習(xí)分享，有什么不同的，歡迎評論，私信！