InsCode Stable Diffusion使用教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了_outpainting 模型下载

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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7

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正文

记录一下如何使用 InsCode Stable Diffusion 进行 AI 绘图以及使用感受。

一、背景介绍

目前市面上比较权威,并能用于工作中的 AI 绘画软件其实就两款。一个叫 Midjourney(简称 MJ),另一个叫 Stable Diffusion(简称 SD)。MJ 需要付费使用,而 SD 开源免费,但是上手难度和学习成本略大,并且非常吃电脑配置(显卡、内存)。

和 MJ 相比,SD 最大的优势是开源,这意味着 Stable Diffusion 的潜力巨大、发展飞快。由于开源免费属性,SD 已经收获了大量活跃用户,开发者社群已经为此提供了大量免费高质量的外接预训练模型(fine-tune)和插件,并且在持续维护更新。在第三方插件和模型的加持下,SD 拥有比 Midjourney 更加丰富的个性化功能。

Stable Diffusion 简介

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(即 txt2img 应用场景),尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制(inpainting)、外补绘制(outpainting),以及在提示词(英语)指导下产生图生图的翻译(img2img)。

模型原理


引用一张广为人知的 SD 原理图(源于论文https://arxiv.org/abs/2112.10752),该模型主要可以分为三个部分:

变分编码器(Vector Quantised Variational AutoEncoder,VQ-VAE) 扩散模型(Diffusion Model, DM),在生成图片中起着最重要的作用 条件控制器(Conditioning)

详细原理介绍可参考文章 Stable Diffusion 简介

用一句话总结 SD 的模型原理:图片通过 VAE 转换到低维空间,配合 Conditioning 的 DM 产生新的变量,再通过 VAE 将生成的变量转换为图片。

推荐电脑配置

Stable Diffusion 对电脑配置有一定的要求,比较推荐的配置如下:

操作系统:SD 更加适配于 windows。建议使用 windows10、windows11。

内存:8GB 以上,建议使用 16GB 或以上的内存。在内存比较小的情况下,可能需要调高虚拟内存,以容纳模型文件。

硬盘

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  • 本文作者:李琛
  • 本文链接: https://wapzz.net/post-16926.html
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