图像扩散模型，在其最简单的形式中，根据提示生成图像。提示可以是文本提示或图像，只要有合适的编码器将其转换为模型可用于指导生成过程的条件张量。文本提示可能是 [...]

我们刚刚了解了 ControlNet。现在，让我们探索基于人体姿势控制角色的最有效方法。OpenPose 是一个很棒的工具，可以检测图像和视频中的身体关键点位置。通过将 OpenPose 与 Stable Diffusion 集成，我们可以指导 AI 生成匹配特定姿势的图像。在 [...]

修复和外绘一直是流行且经过充分研究的图像处理领域。这些问题的传统方法通常依赖于复杂的算法和深度学习技术，但仍然会产生不一致的输出。然而，Stable Diffusion 的最新进展重塑了这些领域。Stable Diffusion 现在在修复和外绘方面提供了更高的效率，同时 [...]

Stable Diffusion 的最新模型在生成超逼真图像方面表现出色，但它们在准确生成人脸方面可能会遇到困难。我们可以尝试提示，但要获得无缝、逼真的面部效果，我们可能需要尝试新的方法和模型。在本文中，我们将探讨生成高度 [...] 的各种技术和模型。

Stable Diffusion 的深度学习模型非常庞大。权重文件大小为数 GB。重新训练模型意味着更新大量权重，这是一项艰巨的工作。有时我们必须修改 Stable Diffusion 模型，例如，定义对提示的新解释或使模型 [...]

在所有情况下，使用 Stable Diffusion 生成图片都涉及将提示提交给管道。这只是参数之一，但也是最重要的。不完整或构建不当的提示会导致生成的图像不符合您的预期。在本文中，您将学习一些构建 [...] 的关键技术。

可以通过一个命令启动 Stable Diffusion Web UI。之后，您可以通过浏览器控制图像生成管道。管道有很多组成部分，它们以各种方式都很重要。为了有效地命令 Stable Diffusion 生成图像，您应该识别 [...] 的小部件。

GPT-3 的推出，尤其是其聊天机器人形式，即 ChatGPT，被证明是人工智能领域的一个里程碑时刻，标志着生成式人工智能（GenAI）革命的开始。尽管图像生成领域之前存在模型，但引起大家关注的是 GenAI 的浪潮。Stable Diffusion 是 [...] 的一员。

生成式机器学习模型的进步使计算机能够从事创意工作。在绘画领域，有一些著名的模型允许您将文本描述转换为像素数组。当今最强大的模型属于扩散模型家族。在本文中，您 [...]