2022年8月，stability.ai 发布了 stable diffusion--一个潜在的扩散模型，可以从用户提供的任何提示中生成图像。自发布以来，stable diffusion 已被下载超过20万次，并被用于生成数百万张令人惊叹的图像。
如果你准备加入行动，生成美丽的艺术品，探索你想象力的极限，或者只是玩玩人工智能，你就来对地方了。在这篇文章中，我将向你展示三种快速而简单的方法来启动和运行 stable diffusion。
1. 本地运行
Hugging Face 是一个平台，通过允许用户分享机器学习模型和数据集，使人工智能平民化。你可以使用Hugging Face python库，开始免费使用 stable diffusion。
Step 1: 打开 huggingface.co 并创建账号；
Step 2: 点击设置页面，点击 “Access Tokens” 生成一个token；
Step 3: 安装依赖
pip install diffusers==0.4.0 transformers scipy ftfy torch
Step 4: 输入你的令牌，用你想生成的图像的描述取代提示，并运行以下代码：
2. 在云上运行
Replicate 是一个平台，通过简单的API在云中运行开源模型，使每个人都能获得机器学习。
Step 1： 导航到 replicate.com 并登录。在 "账户 "标签下创建你的免费API令牌，这个免费的API令牌有请求数量的限制。
Step 2： 确保你的系统上安装了 python，并安装以下依赖：
pip install replicate
Step 3： 运行以下代码，开始生成图像
3. 无代码平台
DreamStudio 是由 Stability AI 公司开发的一款人工智能文本-图像扩散（CLIP）模型，能根据给出的文本提示词（Prompt）生成高质量且匹配度非常精准的图像，且生成速度最快只需要几秒。
Stability AI 的创始人 Emad 8 月 23 日在 Twitter 上宣布了 DreamStudio 对所有人开放测试的消息，表示每个人都有 200 次免费的图像生成额度，鼓励所有人使用。
使用 DreamStudio 生成图形的基本方法是：先在右侧面板中设置好图片的宽高、文本图像相似程度、渲染步数、数量等参数，然后在下方的文本框内输入文本提示词，点击「Dream」按钮后等待图片生成。图片显示后，点击图片中央的下载按钮即可下载。
右侧面板部分参数概念：
- **「Clg Scale」**表示生成图像与文本提示的相似度，越高越像；
- **「Steps」**代表模型的渲染步数，越高图片越精细，所需的渲染时间也越长，一般50左右就足够了；
- **「Sampler」**表示扩散采样方式，不用的方式生成的图像效果不同；
- **「Seed」**表示种子数，即图片中央的那串数字，在渲染时填上这个种子，可以让相同的文本提示再次生成一样的的图片。
在左侧栏的「History」里，可以看到自己生成的多种图片，并显示该图片的提示词、尺寸、种子和相似度数值，点击「Redream」可以再次生成这一图像。
最后一点提示，要想获得比较好的效果，输入的 prompt 非常重要，上面的参数只是锦上添花。
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