利用Python驾驭Stable Diffusion 原理解析、扩展开发与高级应用

本书是利用Python驾驭Stable Diffusion的实用指南，从原理解析到扩展开发、高级应用全覆盖。含环境搭建、模型优化、图像生成等内容，附大量实战案例，助读者掌握AI图像生成核心技术，适合AI图像爱好者、开发者等。

本书提供了完整的代码和详细的步骤，让读者可以亲自动手实验，在实践中学习和掌握Stable Diffusion。本书内容涵盖了Stable Diffusion的各个方面，从环境搭建到模型优化，从图像生成到视频制作，从LoRA到ControlNet。作者以清晰的思路和通俗易懂的语言，将复杂的理论知识和代码实现娓娓道来，并辅以大量的示例和插图，使读者能够轻松理解和上手。本书还深入探讨了Stable Diffusion的一些高级应用，例如图像修复、超分辨率、文本反转、自定义提示词、生成视频、模型微调等，为读者打开了更广阔的应用空间。本书适合人工智能图像生成爱好者、程序员、数据科学家、机器学习工程师以及研究人员阅读。

译者序

序言

前言

作者简介

审校者简介

第一部分 Stable Diffusion的旋风

第1章 Stable Diffusion介绍 2

1.1 扩散模型的演变 4

1.1.1 在Transformer和注意力之前 4

1.1.2 Transformer给机器学习带来的变革 4

1.1.3 OpenAI的CLIP产生了重大影响 5

1.1.4 图像生成 5

1.1.5 DALL-E 2和Stable Diffusion 6

1.2 为何选择Stable Diffusion 6

1.3 使用哪一个版本的StableDiffusion 7

1.4 为什么选择本书 7

1.5 参考文献 8

第2章 搭建Stable Diffusion的开发环境 9

2.1 硬件要求 10

2.1.1 GPU 10

2.1.2 系统内存 11

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