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stable diffusion值得学吗

回答

Stable Diffusion 值得学习。以下是一些原因和相关介绍:

  • Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件,通过输入文字就能生成对应的图片,无需像传统方式那样画图或拍照。
  • 对于大多数人来说,能够熟练使用即可,无需深入研究其原理。学习它非常简单,通过实际案例上手操作能快速入门。
  • 相关教程丰富,例如:
    • 有超详细的教程,会带大家通过案例实际操作生成各种照片。
    • 还有深入浅出完整解析其核心基础知识的教程,包括系列资源、核心基础原理(如模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等)、核心网络结构解析、搭建使用模型进行 AI 绘画的流程(如使用多种工具搭建推理流程)、经典应用场景(如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting 等)以及训练自己的 AI 绘画模型等内容。
    • 整个训练过程在最高维度上可以看成是加噪声和去噪声的过程,并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力,训练逻辑清晰,包括从数据集中随机选择样本、抽样噪声量级、添加噪声、预测噪声、计算损失、更新模型参数等步骤。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

教程:超详细的Stable Diffusion教程

简单来说,Stable Diffusion(简称SD)就是一个AI自动生成图片的软件通过我们输入文字,SD就能生成对应的一张图片,不再需要像以前一样要把图片“画”出来,或者是“拍”出有的人说,我学习一个软件之前是不是要先知道它的原理呢?我的回答是:不需要!下面这张图就是我在网上保存的SD的原理图看得懂吗?看不懂,我也看不懂影响使用吗?完全不影响!很多人想学习stable diffusion,上网一搜,大多数教程都先告诉你SD的原理是什么但偏偏就是这一步就劝退了很多人继续学习因为这看起来真的好像很复杂很难但事实是:大多数的我们只是要能够熟练使用SD而不是要深入研究它我们还有自己的学习和工作因此,我们的目的就是花更少的时间快速入门Stable Diffusion当然了,如果你的时间比较充裕,去把SD的原理也了解了也是可以的跟大家说这些是想告诉大家学习SD真的非常简单!!这篇文章就会带大家通过一个个案例,实际上手操作生成各种照片我相信在你看完这篇文章并且自己去尝试过之后你就已经可以快速上手stable diffusion了!!接下来我们就正式开始去使用stable diffusion!!

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

1.Stable Diffusion系列资源2.零基础深入浅出理解Stable Diffusion核心基础原理2.1通俗讲解Stable Diffusion模型工作流程(包含详细图解)2.2从0到1读懂Stable Diffusion模型核心基础原理(包含详细图解)2.3零基础读懂Stable Diffusion训练全过程(包含详细图解)2.4其他主流生成式模型介绍3.Stable Diffusion核心网络结构解析(全网最详细)3.1 SD模型整体架构初识3.2 VAE模型3.3 U-Net模型3.4 CLIP Text Encoder模型3.5 SD官方训练细节解析4.从0到1搭建使用Stable Diffusion模型进行AI绘画(全网最详细讲解)4.1零基础使用ComfyUI搭建Stable Diffusion推理流程4.2零基础使用SD.Next搭建Stable Diffusion推理流程4.3零基础使用Stable Diffusion WebUI搭建Stable Diffusion推理流程4.4零基础使用diffusers搭建Stable Diffusion推理流程4.5 Stable Diffusion生成示例5.Stable Diffusion经典应用场景5.1文本生成图像5.2图片生成图片5.3图像inpainting5.4使用controlnet辅助生成图片5.5超分辨率重建6.从0到1上手使用Stable Diffusion训练自己的AI绘画模型(全网最详细讲解)6.0 Stable Diffusion训练资源分享6.1 Stable Diffusion模型训练初识6.2配置训练环境与训练文件6.3 SD训练数据集制作6.4 Stable Diffusion微调(finetune)训练

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

Stable Diffusion的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程,并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。Stable Diffusion整体的训练逻辑也非常清晰:1.从数据集中随机选择一个训练样本2.从K个噪声量级随机抽样一个timestep t t3.将timestep t t对应的高斯噪声添加到图片中4.将加噪图片输入U-Net中预测噪声5.计算真实噪声和预测噪声的L2损失6.计算梯度并更新SD模型参数下图是SD训练过程Epoch迭代的图解:下图是SD每个训练step的详细图解过程:SD每个训练step的详细图解过程下面Rocky再对SD模型训练过程中的一些关键环节进行详细的讲解。【1】SD训练集加入噪声SD模型训练时,我们需要把加噪的数据集输入模型中,每一次迭代我们用random函数生成从强到弱各个强度的噪声,通常来说会生成0-1000一共1001种不同的噪声强度,通过Time Embedding嵌入到SD的训练过程中。

其他人在问
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 如同在太暗环境拍照产生的颗粒状噪点,Stable Diffusion 用于生成艺术作品时会在幕后“清理”图像,它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,它了解世界的样子和书面语言,并以此指导噪点消除过程。例如,给它一幅以 H.R. Giger 风格描绘的外星人弹吉他的画,它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块,稳定扩散是逐步去除噪点的。 起始运作方式:为生成艺术,给稳定扩散提供纯噪点的初始图像,它基于统计数据估计所有选项的概率,即使正确概率极低,仍会选择概率最高的路径。例如,它对吉他在图像中的位置有一定理解,会寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分进行填充,且每次给不同的纯噪点图像都会创作出不同作品。 相关组件和模型: UNET 是从噪音中生成图像的主要组件,在预测过程中通过反复调用 UNET,将其预测输出的 noise slice 从原有的噪声中去除,得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数,以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。 CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,UNET 进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测。 传统扩散模型在处理大尺寸图像和大量扩散步骤时存在计算效率问题,稳定扩散(最初称为潜在扩散模型)是为解决此问题提出的新方法。 存放路径和模型实例: ComfyUI 存放路径:models/checkpoints/SD 基础预训练模型,包括 SD1.5、SDXL 以及 SD 微调模型。 模型实例有【majicMIX realistic 麦橘写实 V7】(sd1.5 微调)、【LEOSAM HelloWorld 新世界】(SDXL 微调)等。 训练方法:DreamBooth(by Google) 格式:EMAonly & pruned 只画图,Full 可画图和微调训练。
2024-11-09
stable diffusion 绘画
以下是关于 Stable Diffusion 绘画的相关内容: 如果您是运营网店的女装店主,在没有资金请模特的情况下,可以用 Stable Diffusion 来制作商品展示图。具体步骤如下: 1. 真人穿衣服拍照,并获取具有真实质感的照片。若身材方面有问题,可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的、真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7。 3. 进行换头操作,根据不同平台需求更换,如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置好 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands”。 关于 Stable Diffusion 的工作原理,就像学习画画临摹梵高的作品一样。您花四十年学习的梵高风格相当于 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint。人们将成千上万美术风格的作品练成模型放入 AI 中,AI 就能依照模型画出类似风格的作品。要画出符合心意的作品,首先要选对合适的大模型。大模型可在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。有真实系的(Chillmixout)、二次元的(anything)、游戏 CG 风(ReV Animated)等。 用 Stable Diffusion 时,可以把自己想象成画家。在起笔前要确定照片风格,如二次元动漫、三次元现实照片或盲盒模型。确定风格后切换大模型,不同模型代表不同照片风格,即 SD 界面左上角的“Stable Diffusion 模型”。若想生成真人 AI 小姐姐,可选用 chilloutmix 的大模型。关于模型的获取和存放位置,后续会详细介绍。
2024-11-08
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 如同在太暗环境拍照产生的颗粒状噪点,Stable Diffusion 用于生成艺术作品时会在幕后“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,不仅了解世界的样子和书面语言,还能利用这些来指导噪点消除过程。例如,就像平面艺术家利用对特定风格和事物的了解来清理图像一样,Stable Diffusion 本质上也在做类似的事情。 对于“推理步骤”,它是逐步去除噪点的。例如运行 25 步的例子中,起始图像可能完全无法辨认,但它实际上是从完全的噪点开始的。 开始生成的方式:为了生成艺术,给 Stable Diffusion 提供的初始图像实际上只是纯噪点,然后让其进行清理。从简单层面看,它作为计算机程序会执行任务并生成内容。更深层次来说,它基于统计数据,估计所有选项的概率,即使正确概率极低,也会选择概率最高的路径,例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像,都会创作出不同的艺术作品。 此外,UNET 是从噪音中生成图像的主要组件,通过反复调用 UNET 去除噪声得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数。CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,UNET 在文本引导下进行多轮迭代降噪预测。稳定扩散最初称为潜在扩散模型,是为解决传统扩散模型在计算效率上的挑战而提出的。ComfyUI 中存放路径为 models/checkpoints/,有 SD 基础预训练模型如 SD1.5、SDXL 以及微调模型,训练方法有 DreamBooth 等,格式包括 EMAonly & pruned 和 Full 等。
2024-11-08
Mac部署stable diffusion
在 Mac 上部署 Stable Diffusion 存在一定限制,功能可能不全且出错率偏高,严重影响使用体验。个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 如果您仍想在 Mac 上部署,可以参考以下步骤: 1. 电脑硬件要求: 系统:无明确针对 Mac 的特定系统要求。 显卡:未明确针对 Mac 的显卡要求。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 2. 环境安装: 未提供 Mac 系统下的具体环境安装步骤。 由于 Mac 系统的特殊性,更推荐您采用云端部署的方式,相关教程可参考:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd
2024-11-06
stablediffusion在线webui如何开发
开发 Stable Diffusion 在线 Web UI 可以按照以下步骤进行: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录,运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 在完成了依赖库和 repositories 插件的安装后,还需要进行以下配置: 将 Stable Diffusion 模型放到/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion/路径下。然后到/stablediffusionwebui/路径下,运行 launch.py 即可。运行完成后,将命令行中出现的输入到本地网页中,即可打开 Stable Diffusion WebUI 可视化界面。进入界面后,在红色框中选择 SD 模型,在黄色框中输入 Prompt 和负向提示词,在绿色框中设置生成的图像分辨率(推荐设置成 768x768),然后点击 Generate 按钮进行 AI 绘画。生成的图像会展示在界面右下角,并保存到/stablediffusionwebui/outputs/txt2imgimages/路径下。 如果选用 Stable Diffusion 作为 AIGC 后台,需要注意: DallE 缺乏室内设计能力,MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘,Stable Diffusion 出图成功率较低,但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。安装 Stable Diffusion WEB UI 后,修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数,让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。代码如下: @echo off set PYTHON= set GIT= set VENV_DIR= set COMMANDLINE_ARGS=xformers nohalfvae listen api git pull call webui.bat 让 Stable Diffusion 具有 AI 室内设计能力的步骤: 1. 下载室内设计模型(checkpoint 类型),放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面。 2. 安装 controlnet 插件,使用 MLSD 插件,实现空间学习。 通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台的具体代码在前端开发详细展开,API 参考文档可选读。
2024-11-01
Stable diffusion提示词生成器
以下是关于 Stable diffusion 提示词生成器的相关内容: 1. 描述逻辑:通常包括人物及主体特征(如服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(如室内室外、大场景、小细节),环境光照(如白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(如距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(如高画质、高分辨率),画风(如插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制绘图。 2. 辅助网站: http://www.atoolbox.net/ ,可通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ,每种参数有缩略图参考,方便直观选择提示词。 还可以去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制每一张图的详细参数粘贴到正向提示词栏,点击生成按钮下的第一个按键,Stable Diffusion 会自动匹配所有参数,但要注意图像作者使用的大模型和 LORA,否则即使参数相同,生成的图也可能不同。也可以选取其中较好的描述词,如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 3. 充当有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理:根据给定的主题想象完整画面,转化为详细、高质量的 prompt,包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分,用英文半角“,”分隔,negative prompt 描述不想在生成图像中出现的内容。 4. 插件“Easy Prompt Selector”:安装方式是在扩展面板中点击“从网址安装”,输入 https://github.com/bluepen5805/sdwebeasypromptselector 直接安装,将汉化包复制进“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下覆盖,重启 webUI 后,在生成按钮下会多出“提示词”按钮,点击会出现下拉列表,包含很多分类,如点击“人物”会出现常用标签,选择后自动加入正向提示词。
2024-10-31
目前有哪些值得关注的AIGC短片
以下是一些值得关注的 AIGC 短片: AIGC Weekly 76 中: Luma AI 发布的 Dream Machine 视频生成模型,图生视频表现惊艳,如美少女混剪(https://x.com/KakuDrop/status/1800928377693687890)和可爱怪物动画(https://x.com/LumaLabsAI/status/1800921393321934915)。 用已有的表情包图片生成的视频也生动搞笑,如奥斯卡合影图片(https://x.com/fofrAI/status/1801198998289608925)。 作者自己跑的测试(https://x.com/op7418/status/1801138865224454480)总结了一些要点。 Luma 官方发布的视频(https://x.com/op7418/status/1801828221996122144)介绍了模型特点和擅长内容。 AIGC Weekly 95 中: 将视频拆分为各个层级的 Demo(https://x.com/dmvrg/status/1851480809477455899)。 Midjourney 的图片编辑加上 C4D 渲染的 Framer LOGO(https://x.com/andyorsow/status/1851771716852420632)。 两个同事计划午餐约会的短片(https://x.com/iamneubert/status/1851615112878076164)。 Nicolas 这段 AI 视频素材混剪(https://x.com/iamneubert/status/1851256571856052467)。 此外,浙江在线报道了 AI 春晚,如《10 万人观看的这场 AI 春晚,有何不同》(https://china.zjol.com.cn/pinglun/202402/t20240212_26647577.shtml)提到了 Way to AGI 社区组织的相关情况。
2024-11-08
最近有什么值得关注的AI公司
以下是一些值得关注的 AI 公司: 在移动应用领域,ChatGPT 占据榜首位置,其月活跃用户数大幅领先。此外,微软 Edge、Photomath、微软基于 AI 技术全新打造的搜索引擎 Bing 以及照片美化和虚拟形象制作工具 Remini 也在移动应用前五强中。同时,有五家 AI 公司实现了“双线作战”,其网页端、移动端应用双双跻身前 50 强榜单,分别是 ChatGPT、Character.AI、chatbot 平台 Poe、图片编辑应用 Photoroom 和 Pixelcut。 AI Friendship 是令人惊讶的应用之一,其用户和使用指标显示出强烈的用户喜爱。 工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率。Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。
2024-10-29
人工智能训练师证书值得考吗
人工智能训练师证书是否值得考,需要综合多方面因素来判断。 从经验来看,像 MQ 老师这样在教育行业工作 15 年以上,考过了国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书,并在教育场景中进行了 AI 实践的人士,能为我们提供一定的参考。 对于新手学习 AI 而言,首先要了解 AI 的基本概念,比如熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及相互联系,还可以浏览入门文章。然后可以在相关在线教育平台上按照自己的节奏学习课程,并有机会获得证书。 在医疗保健领域,虽然 AI 具有一定的能力,如 GPT4 在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分,但也存在不足。为了在该领域产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。 综合而言,人工智能训练师证书的价值取决于您的职业规划和发展需求。如果您希望在 AI 相关领域深入发展,获取相关证书可能有助于提升您的竞争力和专业认可度。但同时也要考虑证书的权威性、行业认可度以及您为获取证书所投入的时间和精力成本等因素。
2024-09-23
有哪些ai课程值得学习?
以下是一些值得学习的 AI 课程: 【野菩萨】的预习周课程,包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课,涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程,涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程,包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程,有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程,包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程,涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。
2024-09-19
我想学习AI,x上哪些博主值得我关注
以下是一些值得您关注的 AI 领域博主: 只剩一瓶辣椒酱:b 站大 up 主,SD 的 ComfyUI 推广者,比现在的 webUI 更稳定,辣椒制作了 ComfyUI 的多语言翻译插件,实现了常驻菜单栏/搜索栏/右键上下文菜单/节点等的翻译 SD,blender 教程炉火纯青。相关链接: 歸藏:产品设计师、AI 画图工具操作员、AI 课程撰写与信息收集整理者,致力于发掘借助 AI 工具改善设计与产品开发流程的各种可能性。相关链接: 莱森:B站喂饭 up 主,制作 Midjourney 注册教程教学(保姆级全系列课程合集)。相关链接: 墨幽:大模型制作者,墨幽人造人。相关链接: Nenly:B站喂饭 up 主,SD 入门到入神。相关链接: 此外,为您推荐以下 AI 学习资源: 陆奇:未来,唯一有价值的是你有多大见解
2024-09-11
网上AI直播带货的课程值得买吗
野菩萨的 AI 直播带货课程非常值得推荐。如果您想免费获得这门课程,可以参与 video battle,获胜者即可拥有。每期 video battle 的评委野菩萨老师要求严格,需寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。无论您是 AI 小白还是深入学习者,这门课程都能提供帮助。扫码添加菩萨老师助理,可了解更多课程信息。让我们一起在“通往 AGI 之路”社区学习成长,探索 AI 的无限可能。 但课程是否值得购买还需您根据自身需求和实际情况综合判断。
2024-08-26