引言
图像生成技术一直是计算机视觉领域的热门研究方向之一。稳定扩散（Stable Diffusion）方法在图像生成领域引起了广泛的关注，因为它以其出色的生成效果和强大的灵活性备受赞誉。本篇博客将带您深入了解Stable Diffusion，并探索不同参数对生成效果的影响，揭示其神奇之处。
1. Stable Diffusion介绍与商业场景
Stable Diffusion是一种基于扩散过程的图像生成方法，在计算机视觉领域引起了广泛的兴趣和关注。它的独特之处在于通过多次迭代将随机噪声逐渐转化为逼真、高质量的图像。
Stable Diffusion方法的应用前景非常广阔。首先，Stable Diffusion可以生成具有细腻纹理、清晰细节和丰富多样性的图像，成为艺术创作、图像修复和图像编辑等领域的强大工具。其次，结合深度学习模型，Stable Diffusion可用于生成逼真的人脸图像、场景重建和虚拟现实； 它不仅可以生成静态图像，还可以应用于视频生成和动画制作，为电影、游戏和虚拟现实体验带来更加逼真的视觉效果。此外，Stable Diffusion具有可控性和灵活性，用户可通过调整参数控制生成图像的细节程度、多样性和收敛速度，从而在艺术创作、设计和创意表达中发挥巨大潜力。
总之，Stable Diffusion作为一种创新的图像生成方法，为我们打开了探索图像世界的新大门。其应用前景广阔，不仅在艺术领域具有巨大潜力，还在人工智能、计算机图形学和虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。随着技术的不断发展和创新，我们可以期待Stable Diffusion方法在图像生成领域发挥更加重要和突出的作用。
2.理解Stable Diffusion参数
不同参数的使用会生成不同的图像，以下是关键参数的解释：
正面提示词 (Prompt)
描述所需图像的细节越详细，Stable Diffusion生成效果越接近描述，较少描述则更具创意性。
负面提示词 (Negative Prompt)
不希望Stable Diffusion生成的内容，用于排除不需要的元素。
采样器 (Samplers)
算法在每一步之后获取生成的图像，并与文本提示要求的内容进行比较，之后进行修改，直到逐渐达到与文本描述相匹配的图像，常用的采样器有dpm系列和euler系列，分别强调真实感和艺术感。
采样步数 (Sampling Steps)
Stable Diffusion 文生图的原理是通过从充满噪声 (noise) 的画布开始逐浙对其进行降噪处理，以达到最终输的图像效果。而采样步数这一参数就是用来控制去噪步骤数的。通常情况下该数值越高越好，但一般情况下我们使用的 25 的采样步数值就足以生成任何类型的图像了，而更多的采样步数产生的效果几乎很难看出差别，反而会浪费GPU资源。
CFG比例 (Classifier-Free Diffusion Guidance scale)
CFG比例可以看做是提示词与创造力的比例(creative vs. prompt - 图像与提示符的一致程度)，较低值产生创意更强的结果，高值更贴合提示词。Stable Diffusion 中参数默认值为7，它在提示词与创造力之间取得了一个均衡的效果，所以我们一般也不会去改变该数值。通常不建议该值低于 5，因为这样会使图片看起来更像是幻觉一样；该值如果过高而你的提示词又不够详细的话，就并不一定能让生成的图像贴合提示词了，高于 16 时就可能开始给图像带来很多难看的效果图(ugly artifacts) 。
种子 (Seed)
在采样器中我们提到了噪声，而种子的数字就决定了图像生成的初始随机噪声，在我们的提示词完全相同的时候生成的图像时常也会很大的差别，就是因为你选择不同的种子，或者将种子的值默认为了随机值。反之如果我们采用相同的提示词和种子时，会生成很类似的图像。
3.不同参数下的生图效果展示
下面我们看下借助Omniinfer 这一AI图像生成工具，使用不同参数对比生成的图像效果：
- Sampler
- Sampling Steps
- CFG
- Seed
通过示例展示，可以直观地感受到Stable Diffusion在不同参数下的神奇之处，同时也展现了其在图像生成领域的巨大潜力。Stable Diffusion方法以其卓越的生成效果和灵活性，正在成为计算机视觉领域的一颗耀眼明星。然而，值得注意的是，Stable Diffusion作为一种复杂的图像生成方法，其参数的选择和调整需要一定的经验和技巧。不同的应用场景和任务可能需要不同的参数设置，而这也是未来研究的方向之一。随着技术的不断发展，我们可以期待更多关于Stable Diffusion的探索和优化，进一步提高其生成图像的质量和多样性。
