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AI图像生成新玩法—文生图技术探秘
发布时间：2024-08-12 13:56:03 浏览量：221次
AI图像生成技术已经相当成熟了，在这里我们简单聊一聊文生图的原理和使用方法。
生成原理：图片生成模型有多种，常见的包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、扩散模型等。今天我们重点来谈谈扩散模型，与其他模型不同，扩散模型不依赖于隐变量方法，而是通过反向扩散过程生成新的样本。这种方法的优势在于能够产生高度复杂和多样化的样本，且能自然处理多模态分布。此外，由于概率性质，它还可用于估计数据的概率密度，这是许多其他生成模型无法实现的。
市面上目前最热门的两款工具，Midjourney和Stable Diffusion，都基于扩散模型。尽管它们似乎走向不同方向，简单来说，Stable Diffusion主控制在生成预期图片上，而Midjourney主创意。建议对此感兴趣的朋友们都试一试，而且Stable Diffusion是开源免费的，并有大量在线安装教程可供参考。
主流玩法通常是通过文字输入实现生成图片，也就是说，通过描述确定生成图片的内容。例如使用stable diffusion，在不同描述下，比如在其他描述不变的情况下添加了“优雅的坐姿”，图片会产生明显的反馈效果。
描述的作用
对于Midjourney来说，描述几乎是所有工作内容的基础，只要你用心描述，就很可能生成出精美甚至超乎想象的图片。而对于Stable Diffusion而言，除了描述，还需要更多准备工作，甚至描述本身也需要反复尝试和验证。否则生成的图片可能会让您不太满意。但这也正是开源的魅力所在，您可以进行更多定制化尝试。从商业角度看，Midjourney显然是一家更成功的公司，而Stable Diffusion为更多公司和个人提供了变现机会。
今天练习描述词生成了很多图，这里分享几张给大家看看。未来我们将推出专门使用Stable Diffusion的工具分享，不仅局限于美女图片。
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