Stable Diffusion

Stable Diffusion是一款强大的AI图片生成器，它能够通过简单的文本提示快速生成高质量的图像。这款应用专为设计师、艺术家和创意工作者设计，适合需要快速、轻松创建图片的用户。无论是可视化概念、探索新的创意方向，还是用引人注目的视觉效果增强内容，Stable Diffusion都能通过其用户友好的界面和强大的AI算法简化这一过程。

软件说明

1、采用DiffusionTransformer（DiT）架构，该架构可显著提升模型效率以及生成图像的质量，在处理复杂图像时，能达成更精准的操控，让图像生成效果更为出色。

2、融合Meta在2022年推出的FlowMatching技术，这使得Stable Diffusion3在训练阶段更加高效且稳定，有力支持了更快的采样生成过程，有效提高了响应速度，使用户能更迅速地获取生成结果。

3、在文本控制领域展现出卓越实力，能够生成涵盖多个主体、文字、位置关系以及属性的图像，其生成质量与市场上其他顶尖的文本到图像模型相比，毫不逊色，可充分满足用户对于复杂图像创作的需求。

软件特色

1、Stable Diffusion模型参数范围从800M到8B，展现了其强大的可扩展性，满足不同用户的需求。

2、DiffusionTransformer架构引入了3D视图的能力，使得Stable Diffusion3在视觉表现上更为出色。

3、多主体、文字、位置关系、属性一键生成，用户可以轻松实现各种创意想法，生成具有高度个性化的图像。

软件怎么使用

1、从名字Stable Diffusion就可以看出，这个主要采用的扩散模型（DiffusionModel）。

2、简单来说，扩散模型就是去噪自编码器的连续应用，逐步生成图像的过程。

3、一般所言的扩散，是反复在图像中添加小的、随机的噪声。而扩散模型则与这个过程相反——将噪声生成高清图像。

4、训练的神经网络通常为U-net。不过因为模型是直接在像素空间运行，导致扩散模型的训练、计算成本十分昂贵。

5、基于这样的背景下，Stable Diffusion主要分两步进行。首先，使用编码器将图像x压缩为较低维的潜在空间表示z（x）。

6、其中上下文（Context）y，即输入的文本提示，用来指导x的去噪。它与时间步长t一起，以简单连接和交叉两种方式，注入到潜在空间表示中去。随后在z（x）基础上进行扩散与去噪。

7、换言之，就是模型并不直接在图像上进行计算，从而减少了训练时间、效果更好。

推荐理由

1、得益于免费公开的论文和模型代码，任何人都可以使用它来进行学习和创作且不用支付任何费用。

2、部署在本地的Stable Diffusion绘图效率完全由硬件设备决定，只要显卡算力跟得上，甚至能够实现3秒一张的超高出图效率。

3、Stable Diffusion所有的绘图过程完全在本地进行，基本不用担心信息泄漏的情况。