速成AI绘画大师！Stable Diffusion(SD)入门指南与安装实操

2024 Ai绘画技术大爆发的一年，目前两款Ai神器大火，一款是大名鼎鼎的Midjourney，另外一款—Stable Diffusion。而Stable Diffusion它究竟能做什么？

看了这么多，那么学长要开始讲一讲今天的重点东西了

1，Stable Diffusion原理：

Stable Diffusion：是一种基于扩散模型的先进的人工智能技术，特别适用于文本到图像（Text-to-Image）的生成任务。它利用扩散过程在潜在空间（latent space）中生成图像，而不是直接在高维像素空间中操作。

SD WebUI ： Stable Diffusion Web UI (SD WebUI) 是一个用于交互式控制和使用 Stable Diffusion 模型的网页应用程序界面。用户可以通过这个界面输入文本提示（prompt）来驱动模型生成相应的图像，提供了简单易用的方式来体验和定制基于 Stable Diffusion 的文本到图像生成过程。

Controlnet： 针对 Stable Diffusion 模型开发的一种功能扩展插件，它允许用户在文本生成图像的过程中实现更为细致和精确的控制。该插件使得用户不仅能够通过文本提示（prompt）指导模型生成图像，还能添加额外的输入条件，比如控制图像的构图、颜色、纹理、物体位置、人物姿势、景深、线条草图、图像分割等多种图像特征。通过这种方式，ControlNet 提升了 AI 绘画系统的可控性和灵活性，使得艺术创作和图像编辑更加精细化。

VAE： Variational Autoencoder (VAE): 变分自编码器是一种概率生成模型，它结合了编码器（将输入数据编码为潜在空间中的概率分布）和解码器（从潜在空间重构数据）的概念。在图像生成场景中，VAE可以用来学习数据的潜在表示，并基于这些表示生成新的图像。

CHECKPOINT： Checkpoint模型的原理相对简单。在训练过程中，我们会定期保存模型的参数、优化器的状态等信息。这些信息被保存在一个或多个文件中，这些文件就是我们的检查点。当需要恢复训练时，我们只需要加载最近的检查点文件，然后从中读取模型的参数和优化器的状态，就可以继续训练了。

工作原理：

Stable Diffusion是一个基于扩散模型的生成式AI，主要用于文本到图像的生成任务。其工作原理主要包括前向扩散和反向扩散两个过程，结合变分自编码器（VAE）来压缩图像信息。

扩散模型：（Diffusion Model）的核心原理被生动地比喻为物理学中的扩散过程，通过前向扩散过程逐渐将图像转化为噪声图像，然后通过反向扩散过程恢复出清晰的图像。在Stable Diffusion中，模型训练了一个噪声预测器（noise predictor），它是一个U-Net结构的神经网络，可以预测并从图像中去除噪声，从而重构原始图像。

2、Stable Diffusion部署

本地部署：

秋叶安装包：

SD WebUI秋叶整合包与SD Webui绘世启动器

SD WebUI秋叶整合包【A卡适配版】

关于AI绘画技术储备

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