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應(yīng)用詳情
類型：休閑娛樂(lè)
大小：20.3MB
版本：V5.3
應(yīng)用語(yǔ)言： 簡(jiǎn)體中文
更新時(shí)間：2025-09-13 02:02:51
應(yīng)用截圖
應(yīng)用介紹
Stable Diffusion手機(jī)版是一款實(shí)力強(qiáng)勁的AI繪畫(huà)軟件。借助它，用戶能夠創(chuàng)作出賽博朋克、古風(fēng)、新中式、素描等多種風(fēng)格的AI畫(huà)作。這款軟件具備自定義生成畫(huà)作風(fēng)格的設(shè)置及調(diào)整功能，無(wú)論何時(shí)何地，用戶都可以將畫(huà)作調(diào)整為自己喜歡的風(fēng)格。不僅如此，該軟件操作十分簡(jiǎn)便，即便新手也能快速上手開(kāi)展AI創(chuàng)作。
在Stable Diffusion手機(jī)版中用戶完成一副AI畫(huà)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(gè)創(chuàng)意擴(kuò)大化讓AI能夠創(chuàng)作出更多絕美畫(huà)作。
這是一款專門為有需求的用戶精心打造的充滿趣味的繪畫(huà)軟件。
大家可以使用這款軟件輕松的體驗(yàn)AI繪畫(huà)帶來(lái)的樂(lè)趣。
輸入文字描述就可以輕松的生成你滿意的繪畫(huà)作品。
多種素材和模板隨機(jī)的選擇，滿足用戶的需求，免費(fèi)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(huà)技巧；
展現(xiàn)多種方案，風(fēng)格多種多樣，通過(guò)你的想象力展現(xiàn)出來(lái)。
輸入關(guān)鍵詞，APP里頭的AI技術(shù)能您的想象力，將枯燥無(wú)味的關(guān)鍵詞瞬間變成創(chuàng)意十足的畫(huà)作。
前所未有的AI制作玩法，導(dǎo)入自己的圖片，瞬間讓它變成抽象風(fēng)格，精確且具體。
選擇一種藝術(shù)風(fēng)格，無(wú)論你是在尋找一幅色彩鮮艷的油畫(huà)，還是一些更黑暗、更反烏托邦的作品，AI繪圖都會(huì)為你提供一系列精選的風(fēng)格。
多種風(fēng)格任意搭配，經(jīng)典古風(fēng)、寫實(shí)風(fēng)格、二次元風(fēng)格、像素風(fēng)格、概念藝術(shù)、未來(lái)主義、賽博朋克、巴洛克風(fēng)格、卡通畫(huà)、油畫(huà)等都可以選擇。
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Stable Diffusion是一種經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型，它可以逐步對(duì)隨機(jī)高斯噪聲進(jìn)行去噪，以獲得感興趣的樣本，如生成圖像。然而，擴(kuò)散模型有一個(gè)主要的缺點(diǎn)就是去噪過(guò)程的時(shí)間和內(nèi)存消耗都非常昂貴，這會(huì)使進(jìn)程變慢，并消耗大量?jī)?nèi)存。特別是在生成高分辨率圖像時(shí)，它們?cè)谙袼乜臻g中運(yùn)行，這往往是一個(gè)瓶頸。
為了解決這一問(wèn)題，Latent Diffusion引入了一種新的方式，即在較低維度的潛空間上應(yīng)用擴(kuò)散過(guò)程，而不是使用實(shí)際的像素空間來(lái)減少內(nèi)存和計(jì)算成本。這個(gè)方法被應(yīng)用在Stable Diffusion中，以解決計(jì)算代價(jià)昂貴的問(wèn)題。
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。
總體而言，Stable Diffusion是一種能生成高質(zhì)量圖像的有效方式。借助Latent Diffusion，能夠減少計(jì)算成本與內(nèi)存消耗。該方法具備出色的可擴(kuò)展性，可在諸如視頻生成、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域加以應(yīng)用。
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