概述
Stable Diffusion（SD）作为一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，已经成为了AI绘画领域的热门工具。其强大的图生图功能，让用户能够轻松驾驭创意绘图，将想象中的画面变成现实。本文将深入解析SD图生图的工作原理、应用场景以及如何高效利用大模型进行创意绘图。
SD图生图的工作原理
1. 文本编码器
SD首先使用一个新颖的文本编码器（OpenCLIP），由LAION开发并得到Stability AI的支持，将文本输入转换为一个向量表示。这个向量表示可以捕捉文本的语义信息，并与图像空间对齐。
2. 扩散模型
接下来，SD使用一个扩散模型（Diffusion Model），将一个随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，可以从训练数据中学习出一个概率分布，并从中采样出新的数据。
3. 条件输入与概率分布
在扩散过程中，SD利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布。这样，SD可以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。
4. 超分辨率放大器
最后，SD使用一个超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率，提高图像质量。
应用场景
1. 照片转手绘插画
通过指定AI绘画的风格模型，可以将一张照片变成另一种风格的作品。例如，将一张现实风格的少女照片转化成动漫插画作品。
2. 插画转真实照片
指定真实风格基础模型，上传一张插画作品将角色转变为真实照片。
3. 历史名画图生图
选择一幅你喜欢的历史名画，使用SD生成一幅与你选择的历史名画绝对相似的新作品。
4. 基于课程素材进行图生图
根据素材图，练习图片高清修复、卡通转真人（真人转卡通）、卡通转线稿（线稿转上色）、局部重绘（比如更换衣服、更换发型、更换背景）等。
如何高效利用大模型进行创意绘图
1. 选择合适的模型
SD中不同的模型有不同的绘画风格，选择合适的模型对于生成理想的图像至关重要。例如，动漫类模型aamXLAnimeMix、astranime效果不错；真人模型则可选择chilloutmix；纯风景模型使用SDXL即可。
2. 调整参数
通过调整各种配置参数和插件，可以控制图像的风格、分辨率、细节等，从而生成更加符合需求的图像。
3. 局部重绘
局部重绘功能可以让你在原图的基础上进行修改，如更换衣服、更换发型、更换背景等。
4. 经验积累
不断尝试和实践，积累经验，提高创作水平。
总结
SD图生图作为一种强大的AI绘画工具，让创意绘图变得轻松易行。通过了解其工作原理、应用场景以及如何高效利用大模型，用户可以更好地发挥创意，创作出令人惊艳的图像作品。