群里最近在讨论Stable Diffusion这个AI绘图工具。大部分问的是一些很基础的知识，刚好我之前又收藏了一些，感觉对各位小伙伴应该有用，我也是从这些视频入门的。这些视频教程都是别人用来割韭菜的。我大致看了下像某音上基本都是收199，299 这样的价格的。。。所以想学的话就下载加油看吧。也有群里小伙伴说让我出这样的教程，我的天，我要是有这么大的精力和耐心来做这样的教程估计我的粉丝早就上百万了吧。实在是本人懒散惯了啊。。。抱歉抱歉啊

下面看下视频教程截图吧

总共五套教程，估计应该够你们学了，以后再找找看有没有商业运作的案例教程。这样就完美了。以后我可能会出一个提示词的教程，重点讲下提示词的技巧，可能就差不多了。

下面是Stable Diffusion的一些介绍 可看可不看，如果需要下载地址直接拉到最底下

Stable Diffusion是一种在潜在空间（latent space）进行扩散的模型，它并非直接在高维图像空间中操作，而是首先将图像压缩到这个潜空间中。通过在潜空间中应用扩散过程，Stable Diffusion能够生成新的图像。这种模型具有出色的稳定性，使其在各种图像生成任务中表现优异。

Stable Diffusion的核心思想是将“图像生成”过程转换为逐渐去除噪声的“扩散”过程。整个过程从随机高斯噪声开始，经过训练逐步去除噪声，直到最终输出更贴近文本描述的图像。这使得用户只需给出想要的图片的文字描述，Stable Diffusion就能生成符合要求的逼真图像。

此外，Stable Diffusion还采用了一系列先进技术来增强其性能。它使用变分自编码器（VAE）来对图像进行编码，VAE是一种生成模型，可以将图像编码成一个隐变量向量，然后通过解码器将其还原成图像。同时，Stable Diffusion还引入了可逆网络，这是一种可以进行正向和反向操作的神经网络，能够在不损失信息的情况下对数据进行变换。通过可逆网络，Stable Diffusion可以将扩散过程的结果反向还原成原始图像。

为了控制生成图像的稳定性，Stable Diffusion还通过控制扩散过程的时间步长来实现。这确保了生成的图像在保持细节的同时，也具备高度的稳定性。

Stable Diffusion的应用场景非常广泛。它不仅可以用于图像生成，还可以用于图像修复、图像绘制等任务。无论是从文本描述中生成图像，还是将一张图像转换为另一种风格，Stable Diffusion都能表现出色。

总的来说，Stable Diffusion是一种强大而稳定的图像生成模型，它通过创新的扩散过程和先进的技术，实现了高质量的图像生成。无论是对于专业人士还是普通用户，Stable Diffusion都是一个值得尝试的工具，它将为图像生成领域带来更多的可能性。

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