一、介绍：
Stable Diffusion 是一款从文本到图像的模型，这款模型由【Stability AI】、【慕尼黑大学的机器视觉与学习小组】以及【神经网络视频公司Runway】共同研发。它首次发布于2022年8月，并在同年11月更新至2.0版本。
它不仅能够根据任何文本生成高度逼真的图像，还能通过训练模型生成具有个性化风格的作品。
我们要学习的是它的其中一个操作界面：Stable diffusion 的webUI操作界面，通常我们会简称SD，或者SDwebUI。如下图：
Stable Diffusion 的几个关键特点包括：
- 开源性：任何人都可以免费访问和使用 SD 的代码和模型。
- 本地部署：SD部署在本地计算机，可离线运行。
- 灵活性：用户可以通过调整参数和使用不同的训练数据集来定制模型，以适应特定的生成任务。
- 生成内容不受限制：用户可以利用自己的数据集和算法训练模型，从而生成个性化的图像和视频内容
二、生图原理
SD的工作原理和流程如下图：
1、当你输入文字给到AI的时候，它会通过【文本编码器】将文字变为数据；
2、通过扩散处理器随机生成一个噪声图片；
3、通过UNET在潜空间内逐步去除噪声，这个过程有点类似于画沙画，先铺上沙子，然后作画；
4、最后通过VAE解码器将数据变成图像。
2.1 文生图
2.2 图生图
2.3 扩散处理器+UNET
扩散处理器+UNET的处理过程就好比画沙画，先随机生成噪点图片相当于铺上画布然后扩散过程就是绘画的过程。
如有疑问可联系：wxmm19950101
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