學(xué)習(xí)Stable Diffusion人工智能繪畫，你需要對(duì)如下名詞、專業(yè)術(shù)語(yǔ)等有所理解才行。

下面帶你快速理解Stable Diffusion中各種專業(yè)術(shù)語(yǔ)，用通俗易懂的話解釋如下：

checkpoint大模型

可以理解為AI繪圖的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，是使用大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的。一般文件比較大，2G以上。

VAE

全名Variational autoencoder，中文名變分自編碼器，作用可以理解為濾鏡+微調(diào)，有的大模型有對(duì)應(yīng)的VAE，沒(méi)有的也可以選擇使用常用的
vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors，作用就是讓圖片看起來(lái)不那么灰蒙蒙的，會(huì)更加鮮艷。

LoRA

全稱Low-Rank Adaptation of LargeLanguage Models，直譯為大語(yǔ)言模型的低階適應(yīng)，這是微軟的研究人員為了解決大語(yǔ)言模型微調(diào)而開發(fā)的一項(xiàng)技術(shù)。LoRA的作用是可以讓結(jié)果傾向于一種風(fēng)格，比如使用水墨風(fēng)LoRA可以使結(jié)果是水墨風(fēng)格，使用人物L(fēng)oRA可以使人物趨向于一種樣貌。

embedding

可以理解為把大量的提示詞（prompt、tag）打包在一起，就把他理解為提示詞合集也行，所以文件很小。和LoRA有點(diǎn)類似，比如使用冬天風(fēng)格的embedding可以使結(jié)果趨向于冬天。

ControlNet

Stable Diffusion中的一款很重要的插件，有了它可以讓Stable Diffusion能更精確的控制生成的結(jié)果。
之后將重點(diǎn)講解它的用法！持續(xù)更新。

各模型文件的存放位置

已經(jīng)整理好，如圖所示。

接著最近又接觸了幾個(gè)與人工智能編程相關(guān)的專業(yè)名詞，比如在Stable Diffusion界面最下面出現(xiàn)的一些專業(yè)術(shù)語(yǔ)。

Python

不用說(shuō)了，很火的編程語(yǔ)言，人工智能領(lǐng)域常用編程語(yǔ)言。比如我們的Ai繪圖軟件Stable Diffusion，90%的語(yǔ)言是用python編寫的。

Git

是一個(gè)版本管理工具或者版本控制系統(tǒng)，是可以離線使用的存儲(chǔ)在本地的代碼倉(cāng)庫(kù)，作用是可以記錄各種版本的修改，可以隨時(shí)回溯到以前的版本。
GitHub則是把代碼保存在云端的倉(cāng)庫(kù)，是一個(gè)保存程序代碼的網(wǎng)站，很多國(guó)際上的技術(shù)大牛都在github上有自己的開源代碼?；氐饺斯ぶ悄苘浖table Diffusion，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)他的主要程序是保存在GitHub上的，我們可以去隨意下載。我們也可以通過(guò)git clone等命令直接從GitHub上復(fù)制下載插件。

Pytorch

我們先來(lái)問(wèn)下Cursor（GPT3.5），他的解釋如下：

PyTorch是一個(gè)流行的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了許多用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具和接口。它的主要優(yōu)點(diǎn)之一是它的動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，這使得它更易于使用和調(diào)試。PyTorch還提供了許多預(yù)訓(xùn)練的模型和工具，使得構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型變得更加容易。它也支持GPU加速，這使得它在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)更加高效。
總之，PyTorch是一個(gè)功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了許多工具和接口，使得構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得更加容易和高效。如果您需要更多關(guān)于PyTorch的信息，建議查看官方文檔。

Pytorch可以說(shuō)是torch的python版，然后增加了很多新的特性?；氐絊table Diffusion，可以看到頁(yè)面下面所用的torch版本。說(shuō)白了，其實(shí)就可以理解為torch是用來(lái)訓(xùn)練大模型的。

xFormers

是一個(gè)模塊化和可編程的Transformer建模庫(kù),可以加快圖像生成速度并減少顯存占用。是一種基于自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,于2017年由Google公司提出,目前已成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的模型之一。

Gradio

是MIT的開源項(xiàng)目，是一個(gè)快速構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)Web展示頁(yè)面的開源Python庫(kù)。只需要幾行代碼,就可以讓你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型從抽象晦澀的代碼變成性感可愛的交互界面（交互式web頁(yè)面），讓沒(méi)有任何編程技能的用戶也能夠輕松使用和體驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

Stable Diffusion的Web UI界面就是用gradio構(gòu)建的。

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