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。
这让人们充分见识到AI 在绘画领域惊人的创造力，AI 作品不仅可以具有如此精心雕刻般的细节，还可以拥有独特的风格。更重要的是，创作者只要通过自然语言将创作需求描述清楚，就能借助 AI 生成高品质的作品。理想在这一刻照进了现实，这一重大突破让很多曾经拥有画家梦、艺术家梦的人热血沸腾！
AI 绘画的大门正在为所有人敞开，而通往这扇门，我们就不得不提到一个优秀的绘图工具 Stable Diffusion。
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一、
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。
Stable Diffusion 是一种强大的深度学习文本到图像生成模型。它能够根据用户输入的文本描述，生成高度逼真且富有创意的图像。通过复杂的神经网络架构和大量的训练数据，Stable Diffusion 学会了理解文本的含义，并将其转化为视觉图像。
简单来说，你可以把它想象成一个神奇的画笔，只要你给出一个描述，它就能为你绘制出一幅独特的画作。无论是风景如画的山水、奇幻的魔法世界，还是逼真的人物肖像，Stable Diffusion 都能轻松应对。
二、
Stable Diffusion 最核心的部分是它的模型
Stable Diffusion 的核心在于其先进的模型结构。这个模型由多个部分组成，包括编码器、解码器和扩散模型等。
编码器负责将输入的文本描述转化为潜在空间中的向量表示。解码器则根据这个向量表示生成图像。而扩散模型则在生成过程中逐渐去除噪声，使得图像越来越清晰。
不同的模型具有不同的特点和优势。有些模型擅长生成逼真的风景，有些则更适合绘制人物。用户可以根据自己的需求选择合适的模型。
(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。
(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。
三、
Stable Diffusion 的应用场景
艺术创作
对于艺术家来说，Stable Diffusion 可以成为一个强大的创作工具。它可以帮助艺术家快速生成灵感，探索不同的风格和主题。艺术家可以在生成的图像基础上进行进一步的加工和创作，创造出更加独特的艺术作品。
设计领域
在设计领域，Stable Diffusion 可以用于快速生成概念设计。无论是产品设计、室内设计还是平面设计，都可以通过输入相关的描述，获得各种创意方案。这大大提高了设计效率，为设计师提供了更多的灵感和选择。
游戏开发
在游戏开发中，Stable Diffusion 可以用于生成游戏场景、角色和道具等。它可以帮助游戏开发者快速创建丰富多样的游戏世界，提高游戏的视觉效果和吸引力。
广告和营销
广告和营销人员可以利用 Stable Diffusion 生成吸引人的广告图像和宣传材料。通过输入产品特点和目标受众的描述，生成符合品牌形象和市场需求的图像，提高广告的效果和影响力。
这里也只是列出了 Stable Diffusion 的一部分应用场景，随着相关技术的进步，Stable Diffusion 的应用场景还会越来越广泛，成为大家提高创造力和生产力的好帮手。当然，艺术创意和审美判断仍然需要人类的专业知识和审美眼光，只有人与机器更好地结合、互补，设计领域才可以发展得更好。
如此多应用场景，相信 Stable Diffusion 未来会被更多人使用并且满足更多人的需求，无论你是否会画画，学习使用这个工具会让你的工作效率倍增，且亲手实现自己脑海里的无限 idea。
四、
怎么更好学习Stable Diffusion
1、软件安装与熟悉
选择安装方式：
1、手动部署：可以参考 webui 的官方 wiki 进行部署。这需要一定的技术基础，要安装 Python、Git 等工具，下载 Stable Diffusion 的代码库，并配置相关环境参数。虽然过程较为复杂，但可以更深入地了解软件的运行机制。
使用整合包：如果觉得手动部署麻烦，可以直接使用整合包，如秋叶的启动器等，解压即用，更新管理也比较方便。不过在使用整合包时，要注意选择可靠的来源，确保软件的安全性和稳定性。
2、熟悉界面操作：安装完成后，花时间熟悉软件的界面和基本操作。了解输入框、选项栏、生成区域和结果展示区域等各个部分的功能，掌握如何输入文本描述、选择模型、调整参数等基本操作。
2、学习提示词技巧
提示词的选择：提示词是生成图像的关键，要学会选择准确、具体、有表现力的提示词。例如，如果想要生成一幅风景图，可以详细描述景色的类型（如山脉、森林、海滩等）、颜色、光线、季节等元素。
正向与负向提示词结合：正向提示词用于描述希望生成图像的特定元素或风格，负向提示词则用于排除不希望出现在生成图像中的元素。合理搭配正、负向提示词可以提高生成图像的质量和符合度。
提示词的优化：学习如何调整提示词的权重、位置等参数，以控制生成图像的细节和风格。例如，通过增加某些关键词的权重，可以让模型更加关注这些元素。
3、模型的使用与管理
模型下载与安装：可以从 Civitai 等平台下载标注有 ckpt 的模型。下载后将模型放入指定的文件夹（一般是 models/stable-diffusion 目录）。了解不同模型的特点和适用场景，如有的模型擅长生成人物，有的模型擅长生成风景。
模型的切换与组合：学会在不同的模型之间进行切换，以获得不同的生成效果。还可以尝试将多个模型进行组合使用，或者使用模型的融合技术，创造出独特的风格。
模型的训练与微调：如果有更高的要求，可以学习如何对模型进行训练和微调。这需要一定的编程和机器学习知识，但可以让生成的图像更加符合自己的特定需求。
4、基础准备
Stable Diffusion 对硬件有一定要求。建议使用不少于 16GB 内存、具备图形处理能力且支持 AI 加速运算的 GPU（推荐使用 NVIDIA 显卡，目前也有对 AMD 显卡的支持，但运算速度相对较慢），并且要有 60GB 以上的硬盘空间用于存储模型等文件。
很显然，这对于学生党和新手小白来说是不划算的，想要学习好AI绘画，尤其是Stable Diffusion ，需要高配置的电脑，这是一笔高傲的成本费用。
建议大家可以试试云电脑来学习Stable Diffusion：
**①硬件要求低：**本地电脑配置不足时，云电脑可以提供强大的计算资源，包括高性能的 CPU、GPU 和充足的内存等，无需担心自己的电脑硬件无法满足 Stable Diffusion 的运行要求。对于初学者来说，如果不想投入大量资金升级本地电脑硬件，云电脑是一个很好的选择。
**②使用方便灵活：**云电脑可以通过网络随时随地访问，只要有网络连接和合适的设备（如笔记本电脑、平板电脑、智能手机等），就可以进行学习和使用 Stable Diffusion，不受时间和地点的限制。而且，云电脑的使用通常比较简单，不需要进行复杂的硬件安装和配置，只需要登录云服务平台即可开始使用。
**③成本较低：**如果只是短期学习或偶尔使用 Stable Diffusion，使用云电脑可以避免购买昂贵的硬件设备，只需支付云服务的租赁费用，成本相对较低。
这里直接将该软件分享出来给大家吧~
1.stable diffusion安装包
随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。
2.stable diffusion视频合集
我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。
3.stable diffusion模型下载
stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。
4.stable diffusion提示词
提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。
5.SD从0到落地实战演练
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。
这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！
总结
### 文章总结在美国科罗拉多州的新兴数字艺术家竞赛中，一幅由AI生成的《太空歌剧院》赢得了“数字艺术/数字修饰照片”类别的一等奖，这标志着AI在绘画领域的创造力得到了极大认可。特别是创作者没有绘画基础，仅凭自然语言描述就让AI生成了高品质的作品，这一突破激发了无数艺术爱好者的热情。
**Stable Diffusion的崛起**： 作为当前流行的AI绘画工具之一，Stable Diffusion以其开源性和跨平台兼容性脱颖而出。用户只需在个人计算机上安装合适的GPU，即可体验到其强大的文本到图像生成功能。Stable Diffusion通过编码器、解码器和扩散模型等工作，能根据用户输入的文本描述生成细节丰富、创意独特的图像，为艺术家和设计领域的工作者提供了极大的便利和灵感。
**核心与模型**： Stable Diffusion的核心在于其先进的模型架构。通过神经网络和大量的训练数据，该模型能够理解文本描述并将其转化为视觉图像。扩散模型在训练过程中不断学习和优化，使得生成的图像越来越清晰和高质量。
**应用场景广泛**： Stable Diffusion已在多个领域展现了广泛的应用潜力。艺术家可以利用它快速生成创作灵感和 paintings；设计师能够高效产出概念图；游戏开发者则能用它构建丰富多样的游戏场景和角色；而广告和营销人员也能通过它生成吸引人的广告图像。随着技术的进步，Stable Diffusion的应用前景将更加广阔。
**学习Stable Diffusion的建议**： 为了更好地使用Stable Diffusion，建议从软件安装与熟悉、学习提示词技巧、模型的使用与管理等方面入手。同时，考虑到硬件成本高的问题，可以考虑使用云电脑来学习，这样既降低了成本，又提高了学习的便利性。
**学习资源与福利**： 文章提供了Stable Diffusion的安装包、视频教程、模型下载、提示词手册和实战演练等资源，旨在帮助学习者从零开始到熟练运用Stable Diffusion，快速提升自己在AI绘画领域的技能和水平。