Stable Diffusion AI绘画:从提示词到模型出图的全景指南

  • 💂 个人网站:【 摸鱼游戏】【神级代码资源网站】【工具大全】
  • 🤟 一站式轻松构建小程序、Web网站、移动应用:👉注册地址
  • 🤟 基于Web端打造的:👉轻量化工具创作平台
  • 💅 想寻找共同学习交流,摸鱼划水的小伙伴,请点击【全栈技术交流群】

Stable Diffusion 是近年来备受关注的一种AI绘画技术,它能够根据文本提示生成高质量的图像。本文将详细介绍Stable Diffusion 的工作原理、技术架构以及如何使用该技术从提示词生成图像,并附上示例代码,帮助你更好地理解和应用这项技术。

什么是 Stable Diffusion?

Stable Diffusion 是一种基于扩散模型(Diffusion Models)的图像生成技术。扩散模型通过逐步添加和去除噪声来训练神经网络,从而生成高质量的图像。这种方法在图像生成任务中表现出色,能够根据输入的文本提示生成符合描述的图像。

Stable Diffusion 的工作原理

Stable Diffusion 的核心原理是扩散过程,它包括两个主要阶段:

  1. 正向扩散过程:将训练数据中的图像逐步添加噪声,直到图像变成纯噪声。这一过程帮助模型学习如何在不同的噪声水平下还原图像。

  2. 逆向扩散过程:训练好的模型根据输入的噪声图像逐步去除噪声,最终生成高质量的图像。在生成过程中,模型会结合输入的文本提示,生成与提示相符的图像。

Stable Diffusion 的技术架构

Stable Diffusion 的技术架构主要由以下几个部分组成:

  1. 编码器(Encoder):将输入的文本提示编码成向量表示,作为生成图像的条件输入。

  2. 噪声预测网络(Noise Prediction Network):基于U-Net架构,预测并去除图像中的噪声。

  3. 调度器(Scheduler):控制扩散过程中的噪声添加和去除步骤,确保生成过程的稳定性和效果。

从提示词到模型出图的流程

以下是使用 Stable Diffusion 从提示词生成图像的完整流程:

1. 安装必要的依赖

首先,需要安装必要的Python库和 Stable Diffusion 模型的依赖项。可以使用以下命令:

pip install torch torchvision transformers diffusers

2. 加载模型和其他组件

接下来,加载预训练的 Stable Diffusion 模型和相关组件。以下是示例代码:

import torch
from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer
from diffusers import StableDiffusionPipeline# 加载CLIP文本编码器和分词器
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")# 加载Stable Diffusion模型
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipeline = pipeline.to("cuda")

3. 编码文本提示

使用CLIP文本编码器将输入的文本提示编码成向量表示:

prompt = "A futuristic cityscape at sunset"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
text_embeddings = text_encoder(**inputs).last_hidden_state

4. 生成图像

使用 Stable Diffusion 模型生成图像:

# 生成图像
num_images_to_generate = 1
generated_images = pipeline(prompt, num_images_to_generate=num_images_to_generate, guidance_scale=7.5).images# 保存或显示生成的图像
generated_images[0].save("generated_image.png")

5. 完整示例代码

以下是完整的示例代码,展示了如何使用 Stable Diffusion 从提示词生成图像:

import torch
from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from PIL import Image# 加载CLIP文本编码器和分词器
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")# 加载Stable Diffusion模型
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipeline = pipeline.to("cuda")# 编码文本提示
prompt = "A futuristic cityscape at sunset"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
text_embeddings = text_encoder(**inputs).last_hidden_state# 生成图像
num_images_to_generate = 1
generated_images = pipeline(prompt, num_images_to_generate=num_images_to_generate, guidance_scale=7.5).images# 保存或显示生成的图像
generated_images[0].save("generated_image.png")# 显示生成的图像
Image.open("generated_image.png").show()

未来展望

Stable Diffusion 作为一种先进的AI绘画技术,展现了巨大的潜力和广泛的应用前景。随着模型的不断优化和扩展,未来将能够生成更高质量、更符合用户需求的图像。无论是艺术创作、广告设计,还是游戏开发,Stable Diffusion 都将成为重要的技术工具。

通过本文的介绍,相信你已经对 Stable Diffusion 的工作原理和实际应用有了全面的了解。希望这些示例代码能够帮助你在实际项目中更好地应用这项技术,创造出更多精彩的图像作品。

⭐️ 好书推荐

《Stable Diffusion AI绘画从提示词到模型出图》

在这里插入图片描述

【内容简介】

本书从ChatGPT的基础知识讲起,针对运营工作中的各种痛点,结合实战案例,如文案写作、图片制作、社交媒体运营、爆款视频文案、私域推广、广告策划、电商平台高效运营等,手把手教你使用ChatGPT进行智能化工作。此外,还介绍了通过ChatGPT配合Midjourney、D-ID等AI软件的使用,进一步帮助提高运营工作的效率。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

📚 京东购买链接:《Stable Diffusion AI绘画从提示词到模型出图》

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/17312.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

「小明赠书活动」第四期《Java开发坑点解析:从根因分析到最佳实践》

目录 ⭐️ 赠书 - 《Java开发坑点解析:从根因分析到最佳实践》 参 加 活 动 方 式 见 文 末 ⭐️内容简介 -《Java开发坑点解析:从根因分析到最佳实践》 ⭐️阅读建议 -《Java开发坑点解析:从根因分析到最佳实践》 ⭐️《Java开发坑…

如果你有电脑,请狠下心来你死磕这6门技能

在这个日新月异、竞争激烈的时代,掌握一门技能已经远远不够。为了在职场中脱颖而出,我们需要不断地学习和提升自己的能力。你的电脑除了用来办公做文档外,还可以用它自学这些技能,让你轻松月入过万! 1:编程…

C++容器之向量(std::vector)

目录 1 概述2 使用实例3 接口使用3.1 construct3.2 assigns3.3 iterators3.4 capacity3.5 rezize3.6 reserve3.7 shrink_to_fit3.8 access3.9 assign3.10 push_back3.11 pop_back3.12 insert3.13 erase3.14 swap3.15 clear3.16 emplace3.17 emplace_back3.18 get_allocator1 概…

记录一次内存取证

1.情景复现 我姐姐的电脑坏了。我们非常幸运地恢复了这个内存转储。你的工作是从系统中获取她所有的重要文件。根据我们的记忆,我们突然看到一个黑色的窗口弹出,上面有一些正在执行的东西。崩溃发生时,她正试图画一些东西。这就是我们从崩溃…

探索数组的最大值与最小值:从基础到进阶

新书上架~👇全国包邮奥~ python实用小工具开发教程http://pythontoolsteach.com/3 欢迎关注我👆,收藏下次不迷路┗|`O′|┛ 嗷~~ 目录 一、引言:数组的奥秘 二、基础操作:查找数组的最大值和最小值 三、…

怎样消除工人们对六西格玛培训的抵触情绪?

近年来,企业为了提高产品质量、优化生产流程,纷纷引入了六西格玛管理方法。然而,在实施过程中,不少企业却遭遇了工人们对六西格玛培训的抵触情绪。这种情绪的存在不仅阻碍了六西格玛的推广和应用,也影响了企业的整体运…

packstack一键部署OpenStack云平台

OpenStack一键部署 文章目录 OpenStack一键部署资源列表基础环境一、基础环境配置1.1、配置时间同步1.2、配置网络1.3、添加hosts绑定1.4、更新系统并安装常用软件 二、使用packstack一键部署OpenStack2.1、Train版YUM源安装2.2、Packstack软件包安装2.3、Packstack一键部署Ope…

Unity 生成模版代码

1、创建模版代码文本 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine;public class ClassNameScritpItem : MonoBehaviour {public GameObject go;// Start is called before the first frame updatevoid Start(){go new GameObject();}// …

LeetCode115:不同的子序列

题目描述 给你两个字符串 s 和 t ,统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数,结果需要对 109 7 取模。 代码 /*dp[i][j]:以i为结尾的s中有以j为尾的t的个数递推公式:当s[i - 1] 与 t[j - 1]相等时,dp[i][j]可以有两…

工业LED显示屏汉字乱码方式的解决

目录 研究背景 解决方法 原因分析 尝试的解决方法 本质原因 写在最后 研究背景 想实现LED显示屏数字、字母、汉字均能正常显示的效果(效果如下)。在将UTF-8改为GB2312 编码之前,数字和字母不乱,但是汉字会乱码。 解决方法 1…

多线程笔记

1. run() VS start() run()方法: run()方法是java.lang.Runnable接口中定义的一个方法。当一个类实现了Runnable接口,并创建了一个线程对象时,你需要覆盖run()方法来定义线程要执行的任务。run()方法定义了线程的主体逻辑,当线程…

【详细介绍下PostgreSQL】

🌈个人主页: 程序员不想敲代码啊 🏆CSDN优质创作者,CSDN实力新星,CSDN博客专家 👍点赞⭐评论⭐收藏 🤝希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共…

Java面试八股之Synchronized锁升级的原理

Synchronized锁升级的原理 Synchronized锁升级是Java为了提高并发性能而引入的一项优化措施,这一机制主要发生在JDK 1.6及之后的版本中。Synchronized锁升级旨在减少锁带来的性能开销,通过从低开销的锁逐步升级到高开销的锁,以适应不同的竞争…

I/O '24|学习资源焕新,技术灵感升级

2024 年 5 月 15 日凌晨举行的 Google I/O 大会为各地的开发者们带来了新的灵感。面对技术革新,相信各位开发者们都迫不及待想要自己上手试一试。 别急,Google 谷歌今年为中国的开发者们准备了一份特别的学习资源,让开发者们自由探索新知。 G…

Angular安装与基础语法

安装Angular cli npm i -g angular-cli 创建项目 npm new project_name(项目名称) 启动项目 cd project_name(j进入新创建的项目) ng serve --open 创建组件 ng g c xxx 会在根组件的统计生成一个组件xxx文件夹,比如ng g c hello 就会生成一个hello组件文件…

夜骑,是探索城市的另一种维度,是与自我对话的静谧时光

月光下的骑行浪漫主义者 想象一下,当白日的喧嚣退去,城市的霓虹开始闪烁,你跨上心爱的自行车,迎着凉爽的晚风,穿梭于灯火阑珊之中。夜骑,不仅仅是一场运动,更是一种逃离日常、探索未知的冒险。但…

【Ambari】Docker 安装Ambari 大数据单机版本

目录 一、前期准备 1.1 部署 docker 1.2 部署 docker-compose 1.3 版本说明 二 、镜像构建启动 2.1 系统镜像构建 2.2 安装包源镜像构建 2.3 kdc镜像构建 2.4 集群安装 2.5 容器导出为镜像 三、Ubuntu环境安装测试 3.1 环境准备 3.2 集群容器启动 一、前期准备 1.…

如何在OrangePi AIpro智能小车上实现安全强化学习算法

随着人工智能和智能移动机器人的广泛应用,智能机器人的安全性和高效性问题受到了广泛关注。在实际应用中,智能小车需要在复杂的环境中自主导航和决策,这对算法的安全性和可靠性提出了很高的要求。传统的强化学习算法在处理安全约束时存在一定…

享受当下,还是留待未来?一项fMRI与眼动追踪技术的联合研究

摘要 时间贴现(temporal discount)是指个体对奖励的估计会随着时间流逝而下降的心理现象。具体而言,当获得奖励的时间以日期(日期条件;例如,2023年6月8日)而不是延迟(延迟条件;例如,30天)呈现时,贴现率较低…

免费,Python蓝桥杯等级考试真题--第14级(含答案解析和代码)

Python蓝桥杯等级考试真题–第14级 一、 选择题 答案:B 解析:键为‘B’对应的值为602,故答案为B。 答案:A 解析:字典的符合为花括号,先键后值,故答案为A。 答案:C 解析&#xff1a…