在过去的几个月里,随着 OpenAI 的 DALL E 2 和 DeepMind 的 Gato,世界已经尝到了人工神经网络在创意领域的普遍性和潜力。 除了这一长串复杂的代码和独家模型之外,还有 Standard Diffusion,它是目前最有才华的 AI 艺术家开源软件之一。
如果只用几句话就可以将您的想法变成图像会怎样? Stable Diffusion 是 AI 绘画领域最新和最令人兴奋的发展之一,一种可以将文本转换为图像的生成式 AI 模型。由于人工智能的进步,艺术和创造力的世界正在经历一场革命。 在机器学习算法的帮助下,艺术家和内容创作者现在可以在几秒钟内制作出令人惊叹的艺术作品,为想象力和创新开辟新的途径。
作为内容创建者,想象一下拥有一种工具的可能性,它只需几句话就能将您的想法和想法变为现实。 文本到图像生成的强大功能可以节省您的时间和精力,让您可以专注于工作的其他方面,例如微调细节和进行修改。
什么是 Stable Diffusion AI?
Stable Diffusion 是一种基于机器学习的文本到图像模型,能够根据文本生成图形。为内容创作者和艺术家等提供更高水平的创造力和便利。 该技术通过使用“风格转换”来模仿其训练数据集中图像的风格,并根据文本输入生成相应的图像。 到目前为止,此类模型(至少达到这种成功率)一直由 OpenAI 和谷歌(及其模型 Imagen)等大型组织控制。 这主要是为了避免不道德地使用该模型,由于对真正好奇的人的访问受限,它有点糟糕。
然而,这种现状受到了 Stability.ai 的挑战,Stability.ai 于 8 月 22 日在 Collaboration with Hugging Face 中公开发布了带有权重和 API 兼容性的完整模型。 从那时起,我们就在 Instagram 和 Twitter 等大平台上看到了人工智能生成艺术的爆发。
网络和 API 应用程序的起源可以追溯到 StabilityAI 和 Runway ML 撰写的最初研究论文,即具有潜在扩散模型的高分辨率图像合成。 该网络是潜在的文本到图像扩散模型的一个例子。
该模型已通过从 LAION 数据集中获取图像-文本对进行训练。 更具体地说,该模型已经在从较大数据集的 LAION-5B 子集获取的 512×512 图像上进行了非常昂贵的训练。
Stable Diffusion 是否开源?
Stability AI – 发布 Stable Diffusion (SD) 的公司将 Stable Diffusion 开源。 意味着任何人都可以在 Hugging Face 和 Google Colab notebook 上提供的 SD 代码上查看、编辑和构建模型。
Stable Diffusion 是由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员和工程师共同努力创建的。
生成人工智能模型或人工智能艺术生成器背后的大多数公司一定使用了一些开源数据集来训练模型。 同样,Stable Diffusion 使用了 LAION-5B 数据集,该数据集由 58.5 亿多语言 CLIP 过滤的图像文本对组成。 LAION-5B 是由大规模人工智能开放网络 (LAION) 创建的开源数据集。
Stable Diffusion 配置要求
Stable Diffusion 的系统要求在 AI 工具的不同分支中差异很大。在最初的版本中,Stable Diffusion 需要以下条件才能有效运行:
- 16GB 内存
- Nvidia 显卡,至少有 10GB 的显存
然而,开源后,出现了许多其他的分支和迭代,降低了对系统要求,同时也为那些拥有不同以及更有限的硬件的用户提供了新的选择。
为了运行,每个分支所需要的规格都不同,但一般来说,你需要一台具有以下配置的电脑:
- Windows、MacOS 或 Linux 操作系统
- 一个至少有 4GB 显存的显卡
- 12GB 或以上的安装空间。理想情况下是一个 SSD 固态硬盘。
这些是 Stable Diffusion 的绝对最低系统要求。以这样的规格,你很可能无法生成大于 512 x 512 像素的图像,而且其质量将低于在更高功率的硬件上运行的 AI。最好的结果和最高分辨率的图像只有在一些最好的显卡上才能实现,比如拥有 10GB 显存的 Nvidia RTX 3080,或者较新的 RTX 4080 和 4090,它们分别拥有 16GB 和 24GB 显存。
Stable Diffusion 与其他 AI 艺术生成器有什么区别?
高质量结果
Stable Diffusion 在大型图像和字幕数据集上进行训练,使其能够生成准确反映输入文本的高质量图像。 该模型能够模仿各种图像的风格,确保输出准确且具有视觉吸引力。
快速高效
使用 Stable Diffusion 生成图像只需几秒钟,使其成为内容创作者和艺术家在紧迫的期限内工作或需要在短时间内制作多件作品的理想解决方案。 通过 Stable Diffusion,您可以在不牺牲质量的情况下创作出令人惊叹的艺术作品。
高性价比
通过以手动创建图像所需时间的一小部分生成图像,从长远来看,Stable Diffusion 的传播可以节省您的时间和金钱。 无论您是个人内容创作者还是初创公司,Stable Diffusion 所带来的成本节约都可以帮助您更有效地分配资源并更高效地进行创意工作。
可定制的风格
凭借模仿各种图像风格的能力,Stable Diffusion 提供了极大的多功能性和灵活性,让您可以选择最适合您需要的风格。 无论您是想创作逼真的肖像、抽象艺术作品,还是介于两者之间的任何东西,Stable Diffusion 都能满足您的需求。
Stable Diffusion 的应用
Stable Diffusion 常用于以下应用:
数字内容创作
Stable Diffusion 是创建数字内容(从图像和图形到网站和演示文稿)的强大工具。 凭借其将文本转换为图像的能力,内容创作者可以制作出准确反映他们试图传达的信息的视觉效果,而无需依赖可能并不完美的库存图像。
艺术与设计
艺术家和设计师可以使用 Stable Diffusion 来试验新想法,创造令人惊叹的艺术作品,并将他们的愿景变为现实。
通过文本到图像生成,艺术家可以专注于工作的创造性方面,例如微调细节和进行修改,同时减少对视觉想象力的依赖。
商业和营销目的
Stable Diffusion 也在商业和营销领域找到应用。 公司可以使用 Stable Diffusion 为广告、产品描述和其他营销材料生成图像。
凭借其将文本转换为图像的能力,Stable Diffusion 可以帮助公司创建能够准确反映其品牌和信息的高质量营销材料。
Stable Diffusion 作品可以用于商业用途吗?
这是所有 Stable Diffusion 用户脑海中浮现的最大问题。 对这个问题的简短回答是,版权没有,商业用途允许。
截至目前,Stability AI 并未对使用 Stable Diffusion 生成的图像主张任何版权。 事实上,它不能对图像主张任何版权,因为训练数据集是许多艺术家的作品。 然而,在未来,如果人工智能生成的图像被用于 NFT,该公司可能会要求使用费。
Stable Diffusion 是在极其宽松的许可下发布的。 根据 Stability AI 关于商业用途的政策,Stable Diffusion 的用户可以将生成的图像用于商业和非商业目的。
但是,用户必须遵守许可证中提到的道德方式。 此外,Stability AI 的政策不是确定的,可能会发生变化。
Stable Diffusion 的未来
随着 AI 技术的进步,Stable Diffusion 以彻底改变艺术和创意世界的潜力只会越来越大。 未来,大眼仔希望看到 Stable Diffusion 使用更新的方式使用,释放 AI 技术的全部潜力,帮助艺术家和内容创作者将他们的愿景变为现实。
Stable Diffusion 的发展有可能彻底改变艺术家的工作方式,为他们提供新的工具来试验想法和创造令人惊叹的艺术作品。 通过将文本转换为图像,艺术家可以专注于他们作品的创造性方面,例如微调细节和进行修改,同时减少对视觉想象力的依赖。 这项新技术有可能彻底改变艺术和创造力的世界。
人工智能技术正在迅速发展,稳定的扩散有望从这些进步中受益。 改进的机器学习算法将导致生成的图像具有更高的准确性和细节。 随着技术的发展,将为艺术家和内容创作者带来新的机会。
Stable Diffusion 的可能性确实是无限的。 凭借从文本生成图像的能力,这种 AI 文本到图像模型可以为网站、演示文稿和其他数字内容创建独特且引人注目的视觉效果。
这项技术仍然相对较新,但它在制作令人惊叹的艺术作品和彻底改变创意世界方面的潜力已经变得清晰起来。 随着 Stable Diffusion 的持续开发,我们期待艺术家和内容创作者获得更多激动人心的进步和机会。
文章名称:《什么是 Stable Diffusion AI,它对艺术行业带来多大的冲击?》
文章固定链接:https://www.dayanzai.me/what-is-stable-diffusion-ai.html
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