该应用可以通过文字描述基于大模型生成自己想要的图片（俗称炼丹），以开源的模式受到广大AI爱好者和从业者的喜欢。
生成图片描述词示意
该模型使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。
Stable Diffusion是一种机器学习模型，经过训练可以逐步对随机高斯噪声进行去噪以获得感兴趣的样本，例如生成图像。
我们可以将自己喜欢的一些照片或者图像，导入系统（俗称丹炉），进行模型训练，形成自己想要的图片风格。
一张用SD生成的图片
然而，扩散模型的一个主要缺点是去噪过程的时间和内存消耗都非常昂贵，这会使进程变慢并消耗大量内存。主要原因在于它们在像素空间中运行，特别是在生成高分辨率图像时。
为了解决这个问题，Latent Diffusion通过在较低维度的潜空间上应用扩散过程，而不是使用实际的像素空间，从而减少了内存和计算成本。
在这个过程中，通过图像解码，编码，再解码的过程重新生成我们想要的图片，来最大化解决运算成本大的问题，也同样让普通民用电脑可以使用。
图片为SD启动器，感谢秋叶大神为AI的贡献
以下是Stable Diffusion的一些主要功能：
1.高分辨率图像生成：Stable Diffusion能够将512x512像素的图片变成高达2048x2048像素的高分辨率图像，满足各种应用需求，如广告、影视制作等。
图像放大界面，可以将低分辨率图片变为高清
2.高质量图像生成：通过采用基于对流模型的图像生成算法，Stable Diffusion可以生成高质量、细节丰富的图像。同时，它避免了传统图像生成算法中常见的棋盘格状和条纹状伪影等问题，使得生成的图像更加逼真和自然。
由AI生成的真人图片
3.灵活的控制和可定制化：Stable Diffusion提供了多种控制生成图像的参数和选项，如控制图像风格的prior、控制图像噪声的alpha、控制生成图像的步骤数和步长等。这使得用户可以根据自己的需求和实际情况进行灵活的控制和调整。此外，Stable Diffusion的算法架构和实现代码开源，用户还可以根据自己的需求进行二次开发和定制化，以满足更加特定的应用需求。
油画风格
4.图像超分辨率重建：通过在图像上进行多次扩散和反向扩散，Stable Diffusion可以获取更加精细的图像特征，从而获得更高分辨率的图像。这对于改善旧照片、视频或低质量图像的分辨率非常有用。
需要修复
修复完成效果
5.非常规图像生成：除了传统的图像生成外，Stable Diffusion还可以生成一些非常规的图像类型，如对抗样本、深度图像、流体图像等。这使得它在一些特殊的图像生成场景和应用中具有很大的潜力。
生成场景1
生成场景2
生成场景3
6.固定图片的多效果生成：Stable Diffusion可以固定关键内容，重塑其他内容。经常用于真人改编漫画场景，是一个非常好的助力工具
原图-来源电视剧
改变后1
改变后2
改变后3
总之，Stable Diffusion是一种功能强大、性能优秀的图像生成模型，具有广泛的应用前景和实用价值。无论是对于图像生成、修复、超分辨率重建还是预测等任务，Stable Diffusion都能提供高质量、高分辨率、高逼真的图像生成服务，并且具有高度的可定制化和灵活性。
目前比较流行的漫改画面-感觉可以摆摊营业了
可以输出多组图片，供自己选择
有兴趣的朋友，可以留言，我会制作下期内容，让AI赋能我们的工作和生活。
