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稳定扩散技术简介
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
GPT-3的引入标志着生成AI（GenAI）革命的开始。稳定扩散是GenAI家族中的一员，具有自定义性、可在自己的硬件上运行和不断改进的特点。稳定扩散在从文本和现有图像生成图像方面取得了显著成功。稳定扩散通过投影输入到降维潜在空间中，通过编码器和解码器网络减少计算需求。可以通过WebUI和CompfyUI两种方式在计算机上使用稳定扩散。
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关键要点
- GPT-3的引入标志着生成AI革命的开始。
- 稳定扩散是生成AI家族中的一员，具有自定义性和可在本地硬件上运行的特点。
- 稳定扩散在从文本和现有图像生成图像方面取得了显著成功。
- 稳定扩散通过投影输入到降维潜在空间中，减少计算需求。
- 扩散模型的工作原理包括前向扩散和反向扩散过程。
- 前向扩散通过在原始图像上叠加噪声生成噪声图像。
- 反向扩散则是从噪声图像逐步生成清晰图像。
- 稳定扩散通过编码器网络将输入投影到低维潜在空间，从而降低计算负担。
- 可以通过WebUI和CompfyUI两种方式在计算机上使用稳定扩散。
- 安装稳定扩散WebUI需要满足一些先决条件，并从GitHub下载相关库。
- 下载模型时需选择合适的文件并放置在指定目录。
- 稳定扩散的独特方法是通过编码器和解码器网络处理高维输入，降低计算需求。
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