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詳情介紹
Stable Diffusion是一款功能強大并且可以在標(biāo)準(zhǔn)顯卡上運行的AI圖像生成器,并且在Github上開源,小編為大家找來了軟件的GUI版本,省去了本地部署步驟,解壓即可直接運行生成各種圖像。軟件使用簡單便捷,用戶能夠自己電腦的配置自由的調(diào)整各種參數(shù),讓電腦自己作畫。
Stable Diffusion 完全免費開源,它的代碼都在 GitHub 上公開,在遵循原項目采用的 CreativeML Open RAIL-M 許可證的前提下,任何人都可以拷貝使用,生成任何他們想要的圖像,甚至調(diào)整系統(tǒng)開發(fā)獨立的應(yīng)用或服務(wù)。歡迎需要的伙伴前來下載使用。
軟件原理
首先,從名字Stable Diffusion就可以看出,這個主要采用的擴散模型(Diffusion Model)。
簡單來說,擴散模型就是去噪自編碼器的連續(xù)應(yīng)用,逐步生成圖像的過程。
一般所言的擴散,是反復(fù)在圖像中添加小的、隨機的噪聲。而擴散模型則與這個過程相反——將噪聲生成高清圖像。訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常為U-net。
不過因為模型是直接在像素空間運行,導(dǎo)致擴散模型的訓(xùn)練、計算成本十分昂貴。
基于這樣的背景下,Stable Diffusion主要分兩步進(jìn)行。
首先,使用編碼器將圖像x壓縮為較低維的潛在空間表示z(x)。
其中上下文(Context)y,即輸入的文本提示,用來指導(dǎo)x的去噪。
它與時間步長t一起,以簡單連接和交叉兩種方式,注入到潛在空間表示中去。
隨后在z(x)基礎(chǔ)上進(jìn)行擴散與去噪。換言之, 就是模型并不直接在圖像上進(jìn)行計算,從而減少了訓(xùn)練時間、效果更好。
值得一提的是,Stable DIffusion的上下文機制非常靈活,y不光可以是圖像標(biāo)簽,就是蒙版圖像、場景分割、空間布局,也能夠相應(yīng)完成。
本地電腦運行
因為模型比較大,所以必須要有NVIDIA GPU,至少4GB VRAM,本地磁盤至少有15GB的空間,我們打包的項目解壓后需要11G的磁盤。
下載地址
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