類(lèi)型： 生活實(shí)用 時(shí)間：2024-07-04 08:50:00
評(píng)分： 6.9 標(biāo)簽： 繪畫(huà) 3d繪畫(huà)軟件 繪畫(huà)畫(huà)板軟件
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stablediffusion免費(fèi)版是一款非常好用的ai繪畫(huà)軟件，每個(gè)用戶可以自定義的輸入文本內(nèi)容，能夠隨時(shí)地進(jìn)行智能化的ai繪畫(huà)，有好用的編輯功能，可以進(jìn)行畫(huà)作的描述，還可以根據(jù)自身需求選擇畫(huà)作風(fēng)格，畫(huà)作數(shù)量，畫(huà)作比例等，繪制完成的畫(huà)作還可以隨時(shí)的保存或者是分享。
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Latent Diffusion由三個(gè)主要組成部分組成；自動(dòng)編碼器(VAE)、U-Net和文本編碼器。VAE由兩個(gè)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(gè)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(xùn)練過(guò)程中，利用編碼器獲得正向擴(kuò)散過(guò)程中輸入圖像的潛表示(latent)。而在推理過(guò)程中，VAE解碼器將把潛信號(hào)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(shí)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(duì)文本嵌入的輸出進(jìn)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(duì)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(duì)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(gè)簡(jiǎn)單的基于transformer的編碼器，它將標(biāo)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(yù)期輸出是非常重要的。
總的來(lái)說(shuō)，Stable Diffusion是一種有效的方法來(lái)生成高質(zhì)量的圖像，通過(guò)使用Latent Diffusion，可以降低計(jì)算成本和內(nèi)存消耗。這個(gè)方法有很好的可擴(kuò)展性，可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如視頻生成、自然語(yǔ)言處理等。
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軟件當(dāng)中擁有非常獨(dú)特的社交分享功能，可以在社交平臺(tái)上分享自己繪制完成的作品，還能夠欣賞其他人分享的作品，激發(fā)更多的繪畫(huà)靈感。
繪畫(huà)（Drawing 或Painting）在技術(shù)層面上，是一個(gè)以表面作為支撐面，再在其之上加上顏色的做法，那些表面可以是紙張或布，加顏色的工具可以通過(guò)畫(huà)筆、也可以通過(guò)刷子、海綿或是布條等，也可以運(yùn)用軟件進(jìn)行繪畫(huà)。 在藝術(shù)用語(yǔ)的層面上，繪畫(huà)的意義亦包含利用此藝術(shù)行為再加上圖形、構(gòu)圖及其他美學(xué)方法去達(dá)到畫(huà)家希望表達(dá)的概念及意思。 繪畫(huà)在美術(shù)中占大部分。
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