2022 年 8 月，在美国科罗拉多州举办了一场新兴数字艺术家竞赛，一幅名为《太空歌剧院》的作品获得“数字艺术/数字修饰照片”类别的一等奖，神奇的是，该作品的作者并没有绘画基础，这幅画是他用 AI 生成的。
什么是 AI 绘画呢？AI 绘画是指使用人工智能算法生成图像或绘画作品，它基于机器学习模型，可以接受不同的提示词、引导图等作为输入参数来生成各种风格和内容的视觉艺术品。比如，图 1 就是给 AI 输入提示词 a cute cat 得到的绘图结果。
1、什么是 Stable Diffusion
在当下流行的 AI 绘画工具中，Midjourney 和 Stable Diffusion 是风头最盛的，它们在产品策略上各有长处。
Midjourney 的优势在于它通过 Discord 来构建自己的 AI 绘画社区，这个策略一方面使得用户能够在社区互相学习提示词的使用技巧，从而激发用户的兴趣，刺激产品的传播；另一方面通过庞大的用户数量积累了独有的数据集，进而可以根据用户需求有针对性地训练模型并快速进行产品迭代，形成正反馈循环。
Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性。
2、Stable Diffusion模型
Stable Diffusion 最核心的部分是它的模型，要理解 Stable Diffusion 所使用的潜在扩散模型背后的技术细节需要一定的算法基础，因此我们在这里只用尽量简要的语言介绍一下扩散模型的训练过程，帮助大家对它建立一个大概的印象。
(1) 扩散模型的训练需要先找到大量高质量的图像数据，训练时先进行正向扩散，即对每张图像按照高斯噪声公式逐步向数据中添加噪声，直到整张图像变成一张全是噪声的图像（噪声数据）。在这个训练的过程中，会记录所有步骤，然后用神经网络来反向学习噪声分布和数据分布之间的关系，即学习如何给一个全是噪声的图像降噪，生成一张高清图像，如图所示：
(2) 所有高质量图像都经过步骤 (1) 后，就会得到一个训练好的扩散模型，机器就可以通过噪声来对图像进行预测。这样一来，整个绘画的过程就是 AI 用一组随机噪声（随机数）来预测基于它们能画出一个什么样的图像，即从一堆凌乱的随机数中画出图像。这是一个大力出奇迹的过程，但厉害的是最终能产出清晰度非常高和细节较为完美的图像。
来欣赏几张Stable Diffusion 生成的高质量图片吧~
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纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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