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Stable Diffusion手機版下載 v5.3 安卓版

  • 大?。?/em>20.30MB
  • 日期:2023-05-13
  • 語言:簡體中文
  • MD5:A2C1C2CE1DB3340BF6FFA0CFFD39939C
  • 類型:生活休閑
  • 適用環(huán)境:android 、iOS
  • 隱私政策:查看
  • 包名:com.midjourney.stablediffusion
  • 廠商:桂林市小米??萍加邢薰?/span>

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軟件介紹

軟件介紹

Stable Diffusion手機版是一款功能強大的的AI繪畫軟件,在軟件可以幫助用戶創(chuàng)作出不同風格的AI畫作,有賽博朋克、古風、新中式、素描等等,軟件中還有自定義生成畫作風格的設置與調(diào)整,用戶可以隨時隨地調(diào)整成畫作變成自己想要的風格,同時軟件操作也十分簡單不復雜,新手也可以快速上手進行AI創(chuàng)作。

在Stable Diffusion手機版中用戶完成一副AI畫作后還可以將它上傳分享給更多的人一同欣賞。在軟件中用戶還可以互相分享自己的創(chuàng)意讓更多的人知道,這樣就可以把一個創(chuàng)意擴大化讓AI能夠創(chuàng)作出更多絕美畫作。

Stable Diffusion手機版軟件介紹截圖

軟件特色

是專為有需要的用戶打造的一個趣味的繪畫軟件。

大家可以使用這款軟件輕松的體驗AI繪畫帶來的樂趣。

輸入文字描述就可以輕松的生成你滿意的繪畫作品。

Stable Diffusion手機版軟件特色截圖

軟件優(yōu)勢

多種素材和模板隨機的選擇,滿足用戶的需求,免費使用不同的功能;

高度自由的操作方式,創(chuàng)造出不同的作品,掌握多種繪畫技巧;

展現(xiàn)多種方案,風格多種多樣,通過你的想象力展現(xiàn)出來。

軟件亮點

輸入關鍵詞,APP里頭的AI技術能您的想象力,將枯燥無味的關鍵詞瞬間變成創(chuàng)意十足的畫作。

前所未有的AI制作玩法,導入自己的圖片,瞬間讓它變成抽象風格,精確且具體。

選擇一種藝術風格,無論你是在尋找一幅色彩鮮艷的油畫,還是一些更黑暗、更反烏托邦的作品,AI繪圖都會為你提供一系列精選的風格。

多種風格任意搭配,經(jīng)典古風、寫實風格、二次元風格、像素風格、概念藝術、未來主義、賽博朋克、巴洛克風格、卡通畫、油畫等都可以選擇。

Stable Diffusion手機版教程

在機器學習領域,Stable Diffusion是一種經(jīng)過訓練的模型,它可以逐步對隨機高斯噪聲進行去噪,以獲得感興趣的樣本,如生成圖像。然而,擴散模型有一個主要的缺點就是去噪過程的時間和內(nèi)存消耗都非常昂貴,這會使進程變慢,并消耗大量內(nèi)存。特別是在生成高分辨率圖像時,它們在像素空間中運行,這往往是一個瓶頸。

為了解決這一問題,Latent Diffusion引入了一種新的方式,即在較低維度的潛空間上應用擴散過程,而不是使用實際的像素空間來減少內(nèi)存和計算成本。這個方法被應用在Stable Diffusion中,以解決計算代價昂貴的問題。

Latent Diffusion由三個主要組成部分組成;自動編碼器(VAE)、U-Net和文本編碼器。VAE由兩個主要部分組成:編碼器和解碼器。編碼器將圖像轉(zhuǎn)換成低維的潛在表示形式,該表示形式將作為下一個組件U-Net的輸入。解碼器將做相反的事情,它將把潛在的表示轉(zhuǎn)換回圖像。在Latent Diffusion訓練過程中,利用編碼器獲得正向擴散過程中輸入圖像的潛表示(latent)。而在推理過程中,VAE解碼器將把潛信號轉(zhuǎn)換回圖像。

U-Net也包括編碼器和解碼器兩部分,兩者都由ResNet塊組成。編碼器將圖像表示壓縮為低分辨率圖像,解碼器將低分辨率解碼回高分辨率圖像。為了防止U-Net在下采樣時丟失重要信息,通常在編碼器的下采樣的ResNet和解碼器的上采樣ResNet之間添加了捷徑的連接。在Stable Diffusion的U-Net中,還添加了交叉注意層對文本嵌入的輸出進行調(diào)節(jié)。交叉注意層被添加到U-Net的編碼器和解碼器ResNet塊之間。這提高了模型對文本信息的理解和利用,使得生成圖像更具有可解釋性和針對性。

文本編碼器將輸入的文字提示轉(zhuǎn)換為U-Net可以理解的嵌入空間,它是一個簡單的基于transformer的編碼器,它將標記序列映射到潛在文本嵌入序列。從這里可以看到,使用良好的文字提示以獲得更好的預期輸出是非常重要的。

總的來說,Stable Diffusion是一種有效的方法來生成高質(zhì)量的圖像,通過使用Latent Diffusion,可以降低計算成本和內(nèi)存消耗。這個方法有很好的可擴展性,可以應用于其他領域,如視頻生成、自然語言處理等。

Stable Diffusion手機版教程截圖

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