如何 学习stable diffusion

以下是关于如何快速上手 Stable Diffusion 的相关内容： 一分钟生成自己的二次元造型： 利用图生图功能，使用自己的照片生成二次元照片。 更换能生成二次元照片的大模型。 输入正面关键词，如“高质量，高清画质，大师杰作，极致的细节，8k，主体就是一个女孩”。 复制前面提供的负面关键词。 在空白处上传需要生成的照片。 调整重绘幅度，生成二次元照片时拉到 0.6 0.8 左右。 写好关键词，让你事半功倍： 先写质量词，然后描述照片主体及细节，如“一个女孩，非常精致的五官，极具细节的眼睛和嘴巴，长发，卷发，细腻的皮肤，大眼睛”，并翻译成英文。 描述人物服装，如“白色的毛衣、项链（white sweater,necklace,）”。 加上其他元素，如背景、天气、照片姿势、构图等，如“在街上，阳光，上半身照片（street,Sunshine,upper body photos,）”。 推荐一行一行分开类型写关键词，每行末尾加上英文逗号。 按照以上步骤和方法，您可以更快速地掌握 Stable Diffusion 的使用技巧。

稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点：如果拍照太暗会产生噪点，而稳定扩散能“清理”图像。它比手机图像编辑器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初始图像，它能像熟练的平面艺术家一样进行清理和创作。 推理步骤：稳定扩散是逐步去除噪点的，通过“推理步骤”滑块可以控制。 起始方式：为生成艺术，给稳定扩散提供的初始图像实际上只是纯噪点，然后谎称这是一幅特定风格的画让其清理。从简单层面看，它作为计算机程序会执行任务；从深层次看，它基于统计数据，估计所有选项的概率，即使没有正确答案，每次给不同的纯噪点图像都会创作出不同的作品。 此外，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。稳定扩散最初称为潜在扩散模型，在传统扩散模型中存在计算效率问题，稳定扩散是为解决此问题提出的。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，格式有 EMAonly & pruned 和 Full 两种。

Stable Diffusion 绘本一致性相关知识如下： 工作原理： Stable Diffusion 生成随机噪声，并逐步更改噪声以努力获得与提示一致的图像。其基本结构包括 encoder + diffusion + decoder 的流程。Checkpoint 记录某个训练周期整个 diffusion 及可能的 encoder decoder 的参数，VAE 是 encoder decoder 的参数，在 SDXL 等大型模型中需配对以避免花屏现象。LoRA 模型训练时先冻结 SD 模型权重，然后在 UNet 结构中注入 LoRA 模块并与 CrossAttention 模块结合，只对部分参数微调。 相关论文： AnyDoor： MixofShow： LyCORIS： 影响生成结果的因素： 影响生成的图与他人不同的因素包括随机数种子（Seed）。随机数种子控制最底层形状，决定照片基础轮廓，如人物外形轮廓、姿势和站位等。当随机数为“1”时，SD 会随机生成种子。可在点击生成的照片下面的一大串英文中查看 seed 值。只有所有参数包括随机数种子都与他人相同时，才能生成相似的照片。

TensorFlow 和 Stable Diffusion 的结合涉及以下方面： Stable Diffusion 的基本原理： 生成随机噪声，并逐步更改噪声以努力获得与提示一致的图像。 基本结构是 encoder + diffusion + decoder 的流程。 Checkpoint 记录某个训练周期整个 diffusion 及可能的 encoder decoder 的参数。 VAE 是 encoder decoder 的参数，在大型模型中需配对以避免花屏现象。 Stable Diffusion 的技术原理： 核心技术来源于 Patrick Esser 和 Robin Romabach，基于潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，捕捉语义信息并与图像空间对齐。 利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每步变换的概率分布，以根据文本指导收敛并保持图像质量。 Stable Diffusion 训练数据集制作： 设置 max_data_loader_n_workers 大于等于 2 加速数据处理。 数据标注流程包括使用 BLIP 进行自然语言自动标注和使用 Waifu Diffusion v1.4 模型自动标注 tag 标签。 调用 Waifu Diffusion v1.4 模型需安装特定版本（2.10.0）的 TensorFlow 库，可通过命令行检查与安装适配。

以下是 Stable Diffusion 的相关信息： Stable Diffusion 系列资源： SD 1.4 官方项目： SD 1.5 官方项目： SD 2.x 官方项目： diffusers 库中的 SD 代码 pipelines： SD 核心论文： SD Turbo 技术报告： 教程目录： 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 UNet 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 目前 Stable Diffusion WebUI 可以说是开源社区使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画最热门的框架。是 AI 绘画领域最为流行的框架，其生态极其繁荣，非常多的上下游插件能够与 Stable Diffusion WebUI 一起完成诸如 AI 视频生成，AI 证件照生成等工作流，可玩性非常强。接下来，咱们就使用这个流行框架搭建 Stable Diffusion 推理流程。首先，我们需要下载安装 Stable Diffusion WebUI 框架，我们只需要在命令行输入如下代码即可。安装好后，我们可以看到本地的 stablediffusionwebui 文件夹。下面我们需要安装其依赖库，我们进入 Stable Diffusion WebUI 文件夹，并进行以下操作。和 SD.Next 的配置流程类似，我们还需要配置 Stable Diffusion WebUI 的 repositories 插件，我们需要运行下面的代码。如果发现 repositories 插件下载速度较慢，出现很多报错，don't worry，大家可以直接使用 Rocky 已经配置好的资源包，可以快速启动 Stable Diffusion WebUI 框架。Stable Diffusion WebUI 资源包可以关注公众号 WeThinkIn，后台回复“ WebUI 资源”获取。 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 inpainting 5.4 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

Stable Diffusion（简称“SD”）的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统： 显卡：必须是 NVIDIA（俗称 N 卡）。 专用 GPU 内存：4GB 勉强可以跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图时间为 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒出一张图，所有功能基本开放。 电脑运行内存：8GB 以上。 电脑系统：Win10 或者 Win11。 对于 Mac 系统，可以查看以下视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够，还需根据上述标准进行对照检查。

以下是为您找到的相关视频信息： 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频，深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理，包括论文原理和应用技术等多方面内容，分了四集，一共 4 小时，超 5 万字。系列导览： 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开，形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理，从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点，一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI，从设计到实际操作做全面梳理。系列视频：b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文，阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师，2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域，早期跟了很多工具的发布以及测评，比如 DallE 和 Stable Diffusion，一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。

以下是关于 Stable Diffusion 的相关信息： 中文大模型基准测评 2023 年度报告中未直接提及 Stable Diffusion 的相关内容。 有关于 Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法的教程： 目录不正确报错：: 显存不足报错：File “D:\\openai.wiki\\stablediffusionwebui\\venv\\lib\\sitepackages\\torch\\nn\\modules\\module.py”,line 664,in _apply 、param_applied = fnIf reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 、Stable diffusion model failed to load,exiting 、请按任意键继续。 。解决方法包括换个好一些的显卡（至少英伟达 2060 以上），或者开启低显存模式（在 stablediffusionwebui 文件夹下找到 webuiuser.bat，用文本或代码编辑器打开该文件夹）。

对于 0 基础学习 AI，您可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是快速入门学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 对于不会代码的情况，20 分钟上手 Python + AI 可以这样做： 在深入学习 AI 时，许多朋友因需要编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。因此有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在接下来的 20 分钟内循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个装满各种道具的百宝袋，被称为标准库，遇到问题时可直接使用。如果百宝袋里的道具不够用，还可以通过 pip 一类的工具订购新道具，也可以在 GitHub 一类的分享代码的平台获取。Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是使用 AI 帮助学习英语听说读写能力的方法： 一、智能辅助工具 1. 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 二、自适应学习平台 1. 使用自适应学习平台（如 Duolingo），其利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 三、智能导师和对话机器人 1. 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 四、语言学习平台 1. FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 2. Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 五、发音和语法检查 1. Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 2. Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 六、实时翻译和词典工具 1. Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 2. Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 七、学习方法建议 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习英语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些适合学习英语、进行英语对话，并且可调节语速、显示文本的 AI 工具： 1. 11labs：英文效果较好，但无法使用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果。官网：https://elevenlabs.io/ 2. 出门问问的魔音工坊：可以使用情绪调节控件。 3. Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，按照课程指引学习。 4. Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划学习。 5. Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 6. ChatGPT：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 7. Google Assistant：支持多种语言，可用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手互动，练习日常用语。

以下是关于在 AGI 上学习的一些建议： 学习前状态：可能对 AI 及相关概念不了解，比如不明白什么是 AI、提示词工程等，但可以先注册尝试各种 AI 工具，不过可能会走弯路。 学习后现状：能够掌握一些技能，如搓多 Agent 的智能体，进行营销文案创作、SQL 代码进阶学习应用，创建图像流智能体和 Agent 智能体，在公司中实践智能客服等。 学习路径： 关键词：少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径类似游戏通关，包括主线和支线。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，了解其分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」找到初学者课程，可通过在线教育平台按自己节奏学习，推荐李宏毅老师课程。 选择感兴趣模块深入学习：如掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享作品。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解其工作原理和交互方式。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快获得知识并带着人类进步，其性质便于拆解研究，构建系统深入探索其内部工作机制将创造学习的飞轮，最终可能成为下一代专家的教师。

以下是关于新手学习 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 2. 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 六、持续学习和跟进 1. AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。