SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，于 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。
SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/Stability-AI/stablediffusion 。
我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 AIGC 。例如，在二维码制作中，进入 SD 版块需要下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器，在特定路径下放置相应文件，并设置相关参数，如选择模型、填入关键词、设置迭代步数、采样方式和图像大小等。
此外，还有 SD 绘画学社，在这里可以携手探索 SD AI 绘画的无限可能，不熟悉 SD 的小伙伴可以查看入门教程：工具教程：Stable Diffusion 。
AIGC：AI generated content，又称为生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行AIGC的产品项目也很多，能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类：OpenAI的GPT，Google的Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类：Google的WaveNet，微软的Deep Nerual Network，百度的DeepSpeech等，还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类：早期有GEN等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney，先驱者谷歌的Disco Diffusion，一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2，以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...[heading1]SD是什么？[content]SD是Stable Diffusion的简称。是它是由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发，2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。当前版本为2.1稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/Stability-AI/stablediffusion我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用SD进行想要的图片aigc（心想事成的魔法施与）。
二维码做好之后，我们进入SD的版块，需要下载两个SD的ControlNET模型和一个预处理器，我已经打包好了，可以添加我的公众号【白马与少年】，回复【SD】就发给你。在【QR ControlNET】的文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\sd-webui-aki-v4.2\extensions\sd-webui-controlnet\models”这个路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\ControlNet”这个路径下。我这边随便选择一个“cheeseDaddys”的模型，填入一段描绘梦幻森林的关键词。在这个美化二维码的过程中，关键词是非常重要的。接着，我们把迭代步数(Steps)设置到15，采样选择DPM++2M Karras，图像大小设置到768*768。
在这里，我们携手步入艺术与科技交织的梦幻领域，一同解锁SD（Stable Diffusion）AI绘画的无限可能。不论您是绘画新手，渴望在数字画布上初次挥洒创意；还是资深画匠，寻求在技术洪流中激发新灵感，希望这里会是你的理想栖息地。【不熟悉SD的小伙伴可以先看下面的入门教程】[工具教程：Stable Diffusion](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FUQAwxfH9iXqC9k02nYcDobonkf?from=from_copylink)[heading1]