【完结12章】Stable Diffusion 商业变现与绘画大模型多场景实战

【完结12章】Stable Diffusion 商业变现与绘画大模型多场景实战 Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式（ Diffusion 有一些早期版本，比如： 原始Diffusion、Latent Diffusion）。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步，因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成，可达至少 512*512 像素的图像。最新的 XL 版本可以在 1024*1024 像素的级别上生成可控的图像，生成效率也比以往的 Diffusion 扩散模型提高了30倍。目前 Stable Diffusion 的应用已经不局限于图像生成领域，它还被广泛应用于自然语言处理、音频视频等生成领域。 其实 Stable Diffusion 本身并不是一个模型，而是一个由多个模块和模型组成的系统架构，它由三大核心部件组成，每个组件都是一个神经网络系统，也称为三大基础模型： 1. CLIPText 用于文本编码，使文本数字化： Input：输入文本（提示词 Prompt）； Output：77 token embeddings vectors，每个 token 向量有 768 个维度； 2. U-Net + Scheduler 用于逐步处理/扩散被转化到潜空间中的信息： Input：文本嵌入和由噪点组成的起始多维矩阵（是一种结构化的数字列表，也称为张量 Tensor）； Output：处理后的信息矩阵； 3. AutoEncoder Decoder （主要是一个VAE：Variational AutoEncoder ）使用处理后的信息矩阵解码绘制出最终图像，把潜空间的运算结果解码成实际图片维度： Input：处理后的信息矩阵，维度：4, 64, 64； Output：生成的图像，维度：3, 512, 512 即 RGB三个通道、和两维像素尺寸。 AI 绘画是指使用人工智能算法生成图像或绘画作品，它基于机器学习模型，可以接受不同的提示词、引导图等作为输入参数来生成各种风格和内容的视觉艺术品。 Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性。 Stable Diffusion 作为一款强大的 AI 绘画工具，可以用在哪些场景呢？ 数字艺术创作。Stable Diffusion 作为一款 AI 绘画工具，可以辅助绘画工作者进行创作。例如，Stable Diffusion 结合图生图、ControlNet 等能力，可以根据艺术家的涂鸦或线稿，为作品自动上色或生成草稿，大大提高艺术创作的效率。 游戏设计。Stable Diffusion 可以辅助设计师设计游戏中的素材，如角色、场景、道具等。设计师只需要提供概念素材，Stable Diffusion 就可以生成多种不同风格的画面，然后设计师进行选择和修改即可，这样可以节省游戏素材设计的时间成本。 广告创意。Stable Diffusion 可以快速产生多种创意方案和视觉效果供广告人选择和融合，这可以有效地拓展创意设计的思路。 教育应用。Stable Diffusion 绘画工具也可以用于制作绘本，帮助学生学习绘画技巧。例如，Stable Diffusion 可以根据学生的绘画进度和水平提供个性化的绘画指导、练习和作业，这样可以增强学生的学习兴趣和体验。 定制商品。电商平台可以使用 Stable Diffusion 为用户定制各种商品，如衣服、手机壳等。用户只需要提供一张图片或概念素材，Stable Diffusion 就可以生成大量个性化设计方案以供选择，满足用户的个性化定制需求。 界面设计。Stable Diffusion 可以快速生成多种界面样式，供设计师参考，这样可以拓展设计师的创意，尤其在初期概念设计阶段非常有用。 室内设计。Stable Diffusion 还可以生成风格多样的室内装修方案，为设计师提供创意参考。同样，借助 Stable Diffusion 的能力，可以在初期快速给客户提供大量的选择，大大提升设计师的工作效率。