【產(chǎn)品簡介】

Stable Diffusion 是一種基于擴散過程的圖像生成模型，可以生成高質(zhì)量、高分辨率的圖像。它通過模擬擴散過程，將噪聲圖像逐漸轉(zhuǎn)化為目標(biāo)圖像。這種模型具有較強的穩(wěn)定性和可控性，可以生成具有多樣化效果和良好視覺效果的圖像。

【產(chǎn)品功能】

生成高分辨率、逼真的圖像

用于生成高分辨率、逼真的圖像—通過不斷地在噪聲圖像上應(yīng)用擴散步驟和反向擴散步驟，不斷降噪，最終生成具有高質(zhì)量的圖像

缺失部分進行修復(fù)

用于對缺失部分進行修復(fù)—像是原始圖像中存在缺陷或遮擋等情況，便可通過在周圍像素上進行擴散過程，可以填補缺失的部分，提高圖像的完整性和真實性

對低分辨率的圖像進行超分辨率“重建

通過在圖像上進行多次擴散和反向擴散，來獲取更加精細(xì)的圖像特征，從而獲得更高分辨率只的圖像

【產(chǎn)品特點】

 高度靈活

Stable Diffusion模型能夠用于生成各種類型的圖像，如人臉、物體等，為開發(fā)者提供了廣泛的應(yīng)用場景。

高質(zhì)量圖像生成

Stable Diffusion模型經(jīng)過大量高質(zhì)量圖像訓(xùn)練，生成的圖像具有較高的逼真度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)力。

開源模型

現(xiàn)在已經(jīng)有了預(yù)訓(xùn)練模型的支持，開發(fā)者可以在本地機器上進行二次開發(fā)和調(diào)整，這降低了學(xué)習(xí)和使用的門檻。

【常見問題】

什么是擴散模型？

擴散模型是一類生成模型，可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成新的數(shù)據(jù)。擴散模型的原理是將目標(biāo)數(shù)據(jù)逐步擴散為噪聲，然后再逐步從噪聲中恢復(fù)出目標(biāo)數(shù)據(jù)。擴散模型可以生成高質(zhì)量的圖像，音頻，視頻等多種類型的數(shù)據(jù)。

Stable Diffusion模型是如何訓(xùn)練的？

Stable Diffusion模型是基于LAION 5b數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的，這是一個由德國慈善組織LAION創(chuàng)建的互聯(lián)網(wǎng)通用爬取數(shù)據(jù)集，包含了20億個英語標(biāo)簽和對應(yīng)的圖像。

使用Stable Diffusion生成的圖像有什么版權(quán)限制？

使用Stable Diffusion生成的圖像沒有任何版權(quán)限制，完全屬于公共領(lǐng)域，用戶可以自由地使用和分享。