1.前言
2022年绝对可以说是AIGC元年，从google搜索的趋势来看，在2022年AI绘画及AI生成艺术的搜索量激增。
AI绘画在这一年的爆发一个很重要的原因就是 Stable Diffusion 的开源，这也来不开这几年 Diffusion Model 扩散模型在这几年里的迅猛发展，结合了 OPENAI 已经发展得很成熟的文本语言模型 GPT-3，从文本到图片的生成过程变得更加容易。
2.GAN(生成对抗网络)的瓶颈
从14年诞生，到18年的StyleGAN，GAN在图片生成领域获得了长足的发展。就好像自然界的捕食者与被捕食者相互竞争共同进化一样，GAN的原理简单来说就是使用两个神经网络：一个作为生成器、一个作为判别器，生成器生成不同的图像让判别器去判断结果是否合格，二者互相对抗以此训练模型。
GAN（生成对抗网络）经过不断发展其有了不错的效果，但有些始终难以克服的问题：生成结果多样性缺乏、模式坍缩（生成器在找到最佳模式后就不再进步了）、训练难度高。这些困难导致 AI 生成艺术一直难以做出实用的产品。
2.Diffusion Model（扩散模型）的突破
在 GAN 多年的瓶颈期后，科学家想出了非常神奇的 Diffusion Model（扩散模型）的办法去训练模型：把原图用马尔科夫链将噪点不断地添加到其中，最终成为一个随机噪声图像，然后让训练神经网络把此过程逆转过来，从随机噪声图像逐渐还原成原图，这样神经网络就有了可以说是从无到有生成图片的能力。而文本生成图片就是把描述文本处理后当做噪声不断添加到原图中，这样就可以让神经网络从文本生成图片。
Diffusion Model（扩散模型）让训练模型变得更加简单，只需大量的图片就行了，其生成图像的质量也能达到很高的水平，并且生成结果能有很大的多样性，这也是新一代 AI 能有难以让人相信的「想象力」的原因。
当然技术也是一直在突破的，英伟达在1月底推出的StyleGAN的升级版StyleGAN-T就有了十分惊艳的进步，在同等算力下相比于Stable Diffusion生成一张图片需要3秒，StyleGAN-T仅需0.1秒。并且在低分辨率图像StyleGAN-T要比Diffusion Model要好，但在高分辨率图像的生成上，还是Diffusion Model的天下。由于StyleGAN-T并没有像Stable Diffusion那样获得广泛的应用，本文还是以介绍Stable DIffusion为主。
3.Stable Diffusion
在今年早些时间，AI作画圈经历了 Disco Diffusion、DALL-E2、Midjouney 群雄混战的时代，直到 Stable Diffusion 开源后，才进入一段时间的尘埃落定，作为最强的 AI 作画模型，Stable Diffusion 引起了 AI 社群的狂欢，基本上每天都有新的模型、新的开源库诞生。尤其是在Auto1111的WebUI版本推出后，无论是部署在云端还是本地，使用Stable Diffusion都变成一个非常简单的事情，并且随着社区的不断开发，很多优秀的项目，比如Dreambooth、deforum都作为 Stable Diffusion WEBUI版的一个插件加入进来，使得像微调模型、生成动画等功能都能一站式完成。
4.AI绘画玩法及能力介绍
下面介绍下目前使用 Stable Diffusion 可以有哪些玩法以及能力
5.目前主要应用情况介绍
6.自己搭一个Stable Diffusion WEBUI服务
6.1 云端版本
这里使用AutoDL提供的云端算力来搭建，也可以使用其他平台比如 Google Colab或者百度飞桨等。
1.首先在AutoDL上注册账号并且租一台 A5000/RTX3090 显卡的云主机。www.autodl.com/market/list
2.以此主机创建镜像，镜像可在 www.codewithgpu.com 上选择已经打包好的算法镜像。这里以 www.codewithgpu.com/i/AUTOMATIC… 这个镜像为例，选择后创建。
3.创建后开机并启动JupterLab，
运行下面指令启动服务即可。如果遇到系统盘空间不足的情况，也可以将stable-diffusion-webui/文件夹移入数据盘 autodl-tmp再启动。如果遇到启动失败，可以根据你机器的位置配置一下学术资源加速。
cd stable-diffusion-webui/
rm -rf outputs && ln -s /root/autodl-tmp outputs
python launch.py --disable-safe-unpickle --port=6006 --deepdanbooru
6.2 本地版本
如果你有一块显卡还不错的电脑，那可以部署在本地，这里介绍下Windows版本的搭建：
1.首先需要安装Python 3.10.6，并且添加环境变量到Path中
2.安装git
3.Clone Stable Diffusion WEBUI 的工程代码到本地
4.将模型文件放置于 models/Stable-Diffusion目录下，相关模型可以去huggingface.co/ 下载
5.运行 webui-user.bat，通过本机电脑ip及7860端口访问服务。
7.总结
本文介绍了AI绘画的一些相关的信息，感兴趣的朋友也可以自己把服务部署起来，自己试着学习用DreamBooth或者最新的Lora微调一下大模型。相信在2023年，随着 AIGC 热度的不断提高，我们的工作和生活都会因为 AI 带来巨大的改变。前段时间 ChatGPT的推出给我们带来了巨大的震撼，就好像刚进入互联网时期搜索信息的能力一样，今后学会使用 AI 来辅助我们的工作也将是一个非常重要的能力。
8.参考资料
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从起因到争议，在 AI 生成艺术元年聊聊 AI sspai.com/post/76277
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神经网络学习笔记6——生成式AI绘画背后的的GAN与Diffusion初解 blog.csdn.net/qq_45848817…
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How diffusion models work: the math from scratch
theaisummer.com/diffusion-m… -
GAN 结构概览
developers.google.com/machine-lea… -
The absolute beginners guide to Midjourney – a magical introduction to AI art www.entrogames.com/2022/08/abs… magical-introduction-to-ai-art/
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The viral AI avatar app Lensa undressed me—without my consent www.technologyreview.com/2022/12/12/… lensa-undressed-me-without-my-consent/
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instruct-pix2pix huggingface.co/timbrooks/i…
文/misotofu
