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穩定擴散的深度學習魔法：為何它能在家用硬體上運行？
隨著生成式人工智慧的迅速崛起，穩定擴散（Stable Diffusion）無疑是引人注目的明星產品。自2022年推出以來，這個基於擴散技術的深度學習文本轉圖模型，不只令使用者驚艷於其詳細的圖像生成能力，更打破了基於雲服務的辦法，讓普通消費者也能在家用硬體上運行。這樣的技術革新，究竟是如何實現的呢？
技術背景
穩定擴散是一種稱為潛在擴散模型的深度生成人工神經網路，其開發過程需要大量的計算資源，但其開放的代碼和模型權重使得越來越多的人能輕易接觸這項技術。與DALL-E和Midjourney等以往只能通過雲服務使用的專有文本至圖像模型相較，穩定擴散的到來讓擁有普通GPU的用戶也能享受最新的人工智慧技術。穩定擴散是由位於慕尼黑的路德維希-馬克西米利安大學的CompVis小組及Runway的研究人員共同開發的。
架構和效能
穩定擴散的架構由三個主要組件組成：變分自編碼器（VAE）、U-Net以及可選的文本編碼器。透過強大的U-Net框架，模型能夠從包含高斯噪聲的編碼表示中恢復清晰的圖像，這一過程被稱為去噪。對於許多用戶而言，參數龐大的U-Net和編碼器運作密集，但穩定擴散的相對輕巧使其成為適合個人使用的選擇。穩定擴散在對於生成的圖像模式上達到了860萬個參數的优化，並能在消費級GPU上運行。
數據來源與訓練過程
穩定擴散的訓練數據來自LAION-5B數據集，該數據集包含5億對已標註的圖像和說明，經過篩選以確保數據的質量和多樣性。開發者在訓練過程中選擇性地使用這些數據，並進行了幾輪的深度學習訓練，進而提升模型的生成能力。使用者友好的特性
穩定擴散不僅能夠生成圖像，還支援圖像的修改，包含補全與擴展。用戶可以透過文本提示來引導圖像的生成過程，這一特性使得用戶相對容易將自己的創意具現化。許多開源的友好界面如DreamStudio和AUTOMATIC1111提供了豐富的功能，讓無論技術背景如何的用戶都能輕鬆使用這一技術。
可調整性與偏差挑戰
雖然穩定擴散在各方面展現出色的性能，但運行中仍然存在著一些挑戰。例如，由於模型主要基於英語標註的數據進行訓練，導致生成的圖像往往有西方文化的偏見，而對於其他文化的代表性不足。創作者承認模型可能會存在算法偏見，這是未來需要克服的挑戰之一。
結論
穩定擴散的出現為深度學習技術提供了一個全新的視野，它不僅讓尖端技術得以普及，更刺激了創意的碰撞。作為一項能夠在普通消費硬體上運行的深度學習技術，或許未來會有更多的創新與應用誕生。究竟這項技術會如何塑造我們的創作方式，並開啟哪些新的可能性呢？Trending Knowledge
穩定擴散的起源故事：這個革命性模型是如何誕生的？
隨著人工智慧技術的飛速發展，穩定擴散（Stable Diffusion）作為一種深度學習的文本到圖像模型，於2022年正式發布，迅速在社群中引起了廣泛關注。這一革命性的模型不僅能基於文字描述生成詳盡的圖像，還能應用於其他如修補（inpainting）、擴展（outpainting）等多種任務。
穩定擴散的背後，是德國慕尼黑路德維希·馬克西米連大學的CompVis團隊以及Runwa
隱藏在穩定擴散背後的科技秘密：它如何將文字變成驚艷圖像？
自2022年以來，穩定擴散（Stable Diffusion）作為一種基於擴散技術的深度學習文本到圖像模型迅速崛起。這項由Stability AI推出的生成式人工智慧技術，已成為當前人工智慧熱潮中的明星產品。穩定擴散不僅可以生成基於文字描述的詳細圖像，還可以應用於修補、擴展以及在文本提示引導下進行圖像的相互轉換。它的發展涉及來自慕尼黑路德維希瑪克西米連大學CompVis小組和Runway的研究團隊