Stable Diffusion 是一款免费、开源的 AI 图像生成器，由 Stability AI 公司于 2022 年 8 月推出它可以根据用户输入的文本描述生成详细的图像，也能用于图生图、特定角色刻画、超分或者上色等任务。

Stable Diffusion 是一种潜在扩散模型（latent diffusion model）的变体，其技术架构主要由三个部分组成：变分自编码器（VAE）、U-Net 和一个文本编码器工作原理是通过引入隐向量空间来解决扩散速度瓶颈，利用文本中包含的信息作为指导，把一张纯噪声的图片逐步去噪，生成与文本信息匹配的图片。

具体来说，文本编码器（通常使用 CLIP 模型）将输入的文字串转换成一系列语义向量，这些语义向量作为图片信息生成器的控制条件图片信息生成器的输入和输出均为低维图片向量，其输出的低维图片向量再输入到后续的图片解码器（通常是 VAE 解码器）生成最终的图片。

Stable Diffusion 的一些特点和优势包括：- **生成质量卓越**：可以生成高分辨率、逼真的图像，细节和真实感出色- **稳定性较高**：在训练过程中不容易出现崩溃等情况，提高了开发效率- **多领域应用**：不仅在图像生成领域表现出色，还在语音处理、自然语言处理等多个领域有广泛应用。

Stable Diffusion 发展迅速，不断进行版本更新和功能扩展例如，2023 年 6 月推出的 SDXL 0.9 版本，具备一个 35 亿参数的基础模型和一个 66 亿参数的附加模型，能够创建深度更广、分辨率更高的逼真图像。

2024 年 2 月 22 日发布的 Stable Diffusion 3 早期预览版，在图片质量、多主题提示和单词拼写能力方面有大幅提升，使用了新型扩散变压器并结合流量匹配和其他改进，模型尺寸从 800M 到 8B 参数，适用于各种设备部署，且安全贯穿模型训练、测试、评估和部署全过程。

此外，Stable Diffusion 还有一些相关的模型和功能，例如：- **Upscaler Diffusion 模型**：可以将生成图像的分辨率提高 4 倍- **Depth（Depth-Guided Stable Diffusion）模型**：用于推理输入图像的深度，保持图像生成的连贯性和深度。

- **Text-Guided 修复模型**：能够非常智能、快速地切换图像部分内容- **SDXL Turbo（Stable Diffusion XL Turbo）模型**：是 SDXL 模型的改进版本，采用了“对抗性扩散蒸馏技术”，将图片生成迭代步骤从原先的 50 步减少至 1 步，仅进行一次迭代就能生成高品质图像。

为了提高 Stable Diffusion 的生成效果，你可以尝试以下方法：1. 详细和精确地描述文本：包括主题、对象、场景、颜色、风格、情绪、构图等方面，使用更具体的词汇和短语2. 参考艺术风格和流派：提及特定的艺术风格或引用著名艺术家的风格特点。

3. 运用多种关键词组合：结合相关的关键词，以更准确地传达想要的图像特征4. 调整模型参数：根据具体需求和效果，尝试不同的参数设置5. 多次试验和优化：对于同一个主题，使用不同的描述和参数进行多次生成，然后分析结果并不断改进。

6. 利用相关模型和功能：例如根据需求使用 Upscaler Diffusion 模型提升分辨率，或使用 Text-Guided 修复模型进行局部修改等如果你想深入了解和使用 Stable Diffusion，可以访问其官方网站获取更多信息和资源。

同时，网上也有许多关于如何使用 Stable Diffusion 的教程和案例，可以帮助你更好地掌握和应用这个工具---Stable Diffusion 中的 Lora 也是一个值得关注的部分Lora（Low-Rank Adaptation）是一种高效的模型调整技术，它的核心思想是在原有的大型模型基础上进行微调，而不是从头开始训练一个全新的模型，这样可以节省大量的时间和资源。

在 Stable Diffusion 文生图模型中，Lora 通常被用于调整模型的生成效果，以满足用户的不同需求例如可以通过训练一个 Lora 模型来添加想要的风格、特征或细节到生成的图像中，且无需改变 Stable Diffusion 模型的整体结构或权重。

Lora 具有多种用途，包括提高模型的泛化能力、作为一种微调技术、节省训练时间和提高准确性、加快创作速度、具有可迁移性以及适用于多种类型和应用场景等例如常见的有场景 Lora、画风 Lora、姿势 Lora、服装 Lora 等，可以应用于不同的场景和风格需求。

通过训练特定人物或衣服的 Lora 模型后，就可以在提示词中用一个触发词调用该微调模型，从而获得特定人物或衣服的图片另外，Stable Diffusion 还有一些其他有趣的功能，比如某些 Lora 模型可以实现特定的效果。

例如 Age Slider Lora 可以通过控制权重方便地控制人物的年龄；Clothing Adjuster Lora 可以调节绘制人物衣服的多少；Zoom Slider Lora 可以控制生成画面的远近。

总之，Stable Diffusion 及其相关技术为用户提供了丰富的创作可能性，可以根据自己的需求和创意来探索和应用但在使用时也需注意版权和法律问题关于首例 AI 生成图侵权案，2023 年 2 月 24 日，李昀锴使用 Stable Diffusion 模型生成数张人像图片并发布在社交平台小红书上，之后百家号一自媒体账号未经许可使用了其图片。

2024 年 1 月 12 日，北京互联网法院一审主审法官朱阁认为，由于生成式人工智能大模型的技术特性，人工智能生成物的可版权性及权利归属相关问题，成为人工智能产业发展需要解决的核心法律问题之一学界关于 AI 生成内容是否享有著作权及是否受版权保护的讨论观点大致分为三类：一是激进观点，认为人工智能本身可以作为作者，相关生成内容系人工智能的作品；二是保守观点，认为 AI 作图工具的使用者对 AI 绘图的文字提示和描述，即使再具体，也只是文字作品的创作，而不是美术作品的创作，用户对于生成结果不能预见、无法控制；三是较为折中的观点，人类作出独创性表达的 AI 生成物可以作为作品受到著作权法保护。

在使用 AI 生成图像时，建议了解相关的法律规定，并在必要时咨询专业法律意见，以避免可能的侵权风险。同时，也要尊重原作者的权益，遵循道德和法律规范来使用和分享生成的作品。

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