Stable Diffusion图生图：一种高效稳定的图像生成技术

Stable diffusion 是生成式对抗网络 (GAN) 的一个变体，它使用扩散过程来生成图像。扩散过程是将噪声图像逐渐转换为目标图像的过程。扩散过程由两个模型组成：一个生成器和一个鉴别器。生成器负责生成噪声图像，鉴别器负责区分真实图像和生成图像。

Stable diffusion 与传统的 GAN 不同，传统的 GAN 很容易陷入模式崩溃。模式崩溃是指鉴别器变得太强大，以至于生成器无法生成看起来像真实图像的图像。Stable diffusion 通过使用稳定的优化算法来解决模式崩溃问题。该优化算法能够在生成逼真的图像的同时保持鉴别器的强度。

Stable diffusion 已经被证明能够生成逼真的图像，包括人脸、风景和物体。它还被用于生成各种创意图像，例如艺术品、动画和漫画。

1、在ai绘图界面点击图生图。

2、选择一张我们想要的绘制的图片参考，拖拽或者点击上传进去。

3、在提示词框里写上想要生成的图片描述，关键词。

4、调节提示词相关性和重绘幅度参数。

5、点击后面的生成。

6、等生成完成就得到了一个新的图片了。

Stable diffusion 是一种强大的生成模型，可以用于生成逼真的图像。它仍在开发中，但它已经展现出成为图像生成领域一项重要技术的潜力。

以下是使用 Stable diffusion 生成图像的步骤：

1. 首先，需要生成一个噪声图像。噪声图像是一个随机生成的图像，它包含了图像的潜在特征。
2. 然后，将噪声图像输入到生成器中。生成器将噪声图像逐渐转换为目标图像。
3. 最后，将生成的图像输入到鉴别器中。鉴别器将判定生成的图像是否是真实图像。

如果鉴别器判定生成的图像是真实图像，则生成器将被更新。如果鉴别器判定生成的图像是假图像，则生成器将不会被更新。

通过不断迭代，生成器将能够生成逼真的图像。

1. 首先，在 AI 绘图界面点击「图生图」。
2. 然后，选择一张你想要绘制的图片参考，可以拖拽或者点击上传。
3. 接着，在「提示词框」中写上你想要生成的图片描述，可以用关键词。
4. 然后，调节「提示词相关性」和「重绘幅度」参数。
5. 最后，点击「生成」按钮。
6. 等待生成完成，你就可以得到一个新的图片了。

以下是一些关于使用 stable-diffusion 进行图生图的提示：

• 选择清晰、高质量的图片参考。
• 在「提示词框」中写清楚你想要生成的图片描述。
• 调节「提示词相关性」和「重绘幅度」参数来调整生成的图片风格。
• 耐心等待生成完成，生成图像可能需要一些时间。