今天再水一天，转发一篇分享文
明后天我会发布关于个人靶场搭建和内网穿透的内容，大家可以关注一下
原文地址：Stable Diffusion——见识一下正在兴起的AIGC产业！ – Pleasure的博客
下面是正文部分：
前言
你或许曾在抖音刷到过这样的视频：当风靡全球的诡异游戏宣布停服……
这种漫画配语音小说的短视频你或许会在左下角看到这样的提示：该内容系由AI生成，请注意甄别。
以现在的技术这确实已经是家常便饭了。今天我就主要介绍这条产业链中，如何用AI生成图片这一环。
正文
一些废话
这次要介绍的模型Stable Diffusion，虽然还有个著名的平替Mid Journey，但这就仿佛Coplit的效果于ChatGPT4一样了——Mid Journey要收费。（具体图片的生成原理就略了）
在GitHub中的项目地址
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
如果你想跟着我的步骤去尝试用人工智能来生成你想要的图片，你可以先看一下我的这篇文章用来储存你通过人工智能生成的图片，还是非常的方便的。
生成图片的高清细节程度还取决于系统显卡的性能，由于本人在买电脑的时候想着没有玩端游的需求就没有考虑这一点，所以……
云端部署（一些错误的尝试）
如果不是考虑商用或者大规模批量生成这一部分就真的不必往下看了，其实也没什么帮助，可以直接跳到本地部署
由于电脑本地部署空间的有限和各种语言环境配置的繁琐，而且默认需要英伟达的独立显卡。即使部署成功了，也可能会发生生成图片慢效果不理想等诸多情况
所以该产业一般选择将项目部署在服务器上，然而一般用于建立网站的服务器又不行（因为GPU算力不够，而且供图片储存的空间也不足），所以需要专门在服务器厂商申请GPU云服务器，这就导致了成本费用的直线上升（有些是按使用时长收费，有些是按请求次数收费）。
网站轻量级应用服务器配备的显示设备
一种方法就是使用阿里云的函数计算FC服务，但是只有三个月的免费试用额度
自己尝试了一下过程还是比较繁琐的，需要搭建相应的文件储存NAS专有网络VPC等等
参考视频放在下方，大家可以自行前往学习
https://youtu.be/cmy1RL3bsc4
最后的使用效果是这样的（感觉当年真的很蠢，在云端部署这来玩）
另一种就是在AutoDL的算力市场中挑选一个合适的显卡后，在社区镜像中输入Novel后创建部署即可
参考视频放在下方，大家可以自行前往学习
https://youtu.be/ttscLxDpNxg
本地部署
这里就不介绍自己如和在本地部署了，因为需要python git等指令真的很麻烦。就直接采取整合包的形式。
其实早在这之前B站的秋叶aaaki大佬就已经发布了SD WebUI的整合包了（有百万播放，被广大网友奉为赛博佛祖了），就是每次启动时通过事先安装好的环境依赖开启一个新的虚拟环境供模型生成使用。基于官方开源的Stable Duffision进行了修改，帮助大家省去了本地部署的麻烦，还有众多生成模型可供选择，非常的方便，对于新手也非常的友好。开行业之先河了属于是。
而且即使没有独显也能通过CPU运算进行替代（好在这回I9的芯片派上用场了，但生成所需时间可能会有所增加）
如果只是想体验一下人工智能生成图片的玩法，大可以直接下载整合包进行体验。
视频链接：【AI绘画·24年1月最新】Stable Diffusion整合包v4.6发布！解压即用 防爆显存 三分钟入门AI绘画 ☆更新 ☆训练 ☆汉化 秋叶整合包_哔哩哔哩_bilibili
转载下载链接放在下方，现在已经更新到4.6版本了。
链接：百度网盘 请输入提取码
提取码：qydl
需要说明的是，整合包因为配备了必要的环境 内存还是比较大的（总共大概13G），通过网盘下载的时候需要一点时间，大家可以看一下我的这篇文章来尝试缩短下载所需的时间。
试用下来大概一分钟能生成一张图片，效果真的已经非常棒了
使用效果如下：
启动后就能看到这个熟悉的界面了
结论
在接触到秋叶大佬的整合包之前，我一直在网上搜索云端部署的方法，结果无一例外的都是要资本的支撑，所以最后我只能放弃，转而在本地个人部署，毕竟只是玩玩而已……
想要学会用Stable Duffision生成自己想要的图片，还需要掌握一套专门的提示词，不然就可能生成肢体扭曲六个手指的怪物……这里就不对提示词进行过多介绍了，需要大家自行研究。还有，千万不要用来生成传播违禁图片，因为这真的可行！
当你学会了用stable diffusion来生成图片后，你就可以每天赛博炼丹生成各种各样的清纯小姐姐供自己观赏直到你看吐为止
尾声
正因为人工智能生成图片早已不是人工