Stable Diffusion 商业变现与绘画大模型多场景实战
扌并讠果：Ukoou·ㄷㅁΜ
Stable Diffusion介绍
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。 它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词指导下产生图生图的转变。 它是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神经网络之一。
Stable Diffusion 商业绘画大模型多场景实战 - Stable Diffusion本地安装指南
Q1：为什么我们要本地部署？
A1：stable diffusion本地部署的运行完全基于用户的本地电脑，给使用者带来极大的自由度，比如可以使用不同的微调模型，同时也能有效避免你的创作作品泄露。
Q2:本地部署的stable diffusion WEBUI和在线版有什么不同？
A2: stable diffusion WEBUI是典型的开源集成，一个月内迭代几十次，增加一大堆功能。标准化的本地部署能让你体验到这个和创新同步的过程。这是很多懒人版直接解压版本（无法用git升级）和网页版无法带给你的。
重要：在本地部署之前，确保你所使用的电脑满足所需的依赖项。
一般来说，内存不应低于16G.硬盘可用空间不小于50G。
要求一张显存大于4GB（最好高于6GB,建议8GB以上）的高性能显卡，我们的建议是GPU不低于Nvidia 10系，因为N卡在专业应用生态上一枝独秀，因此我们推荐NVidia卡（强烈推荐）。
1、自建python环境支持，完全独立。
2、从原版仅支持6G显存以上显卡优化到目前仅仅需要4G显存的显卡（理论上甚至仅用CPU都可以跑，速度很慢，不推荐）。
3、提供多种采样方法和图片放大、仿制优化，参考图等功能。
4、多模型支持，支持微调模型。
以下是WINDOWS10 的标准安装步骤：
1、安装Python 3.10.6，最好在默认路径，勾选“将Python添加到路径”，（如果电脑有其他python,需要加上步骤3.1）
2、安装git工具包
3、下载stable-diffusion库。在WIN10环境下CMD进入命令行, CD命令进入准备好的安装目录（最好不要在C盘,要求硬盘剩余空间大于50G以上），运行安装步骤。
Stable Diffusion 商业变现与绘画大模型多场景实战 - Stable Diffusion运行原理
AI 模型最新展现出的图像生成能力远远超出人们的预期，直接根据文字描述就能创造出具有惊人视觉效果的图像，其背后的运行机制显得十分神秘与神奇，但确实影响了人类创造艺术的方式。
Stable Diffusion 的发布是 AI 图像生成发展过程中的一个里程碑，相当于给大众提供了一个可用的高性能模型，不仅生成的图像质量非常高，运行速度快，并且有资源和内存的要求也较低。
相信只要试过 AI 图像生成的人都会想了解它到底是如何工作的，这篇文章就将为你揭开 Stable Diffusion 工作原理的神秘面纱。
Stable Diffusion 从功能上来说主要包括两方面：1）其核心功能为仅根据文本提示作为输入来生成的图像（text2img）；2）你也可以用它对图像根据文字描述进行修改（即输入为文本 + 图像）。
下面将使用图示来辅助解释 Stable Diffusion 的组件，它们之间如何交互，以及图像生成选项及参数的含义。
Stable Diffusion 是一个由多个组件和模型组成的系统，而非单一的模型。
当我们从模型整体的角度向模型内部观察时，可以发现，其包含一个文本理解组件用于将文本信息翻译成数字表示（numeric representation），以捕捉文本中的语义信息。
虽然目前还是从宏观角度分析模型，后面才有更多的模型细节，但我们也可以大致推测这个文本编码器是一个特殊的 Transformer 语言模型（具体来说是 CLIP 模型的文本编码器）。
模型的输入为一个文本字符串，输出为一个数字列表，用来表征文本中的每个单词 / token，即将每个 token 转换为一个向量。
然后这些信息会被提交到图像生成器（image generator）中，它的内部也包含多个组件。
图像生成器主要包括两个阶段：
这个组件是 Stable Diffusion 的独家秘方，相比之前的模型，它的很多性能增益都是在这里实现的。
该组件运行多个 steps 来生成图像信息，其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和库中的参数，通常默认为 50 或 100。
图像信息创建器完全在图像信息空间（或潜空间）中运行，这一特性使得它比其他在像素空间工作的 Diffusion 模型运行得更快；从技术上来看，该组件由一个 UNet 神经网络和一个调度（scheduling）算法组成。
扩散（diffusion）这个词描述了在该组件内部运行期间发生的事情，即对信息进行一步步地处理，并最终由下一个组件（图像解码器）生成高质量的图像。