ChatGPT 之后,再玩玩 Stable-Diffusion
前些天體驗的 ChatGPT 主要用來進行文本方面的處理，那么圖片生成有沒有這樣的 AI 工具 呢？答案是肯定的。
例如：和菜頭公眾號的題圖和文章中的插圖大多都是使用 Stable-Diffusion 的 AI 圖形生成工具創(chuàng)作的。順著 Stable-Diffusion 搜索了下相關資料，發(fā)現(xiàn) AI 創(chuàng)作圖片的工具也有不少：
- Disco Diffusion：是發(fā)布于 Google Colab 平臺的一款利用人工智能深度學習進行數(shù)字藝術創(chuàng)作的工具，它是基于 MIT 許可協(xié)議的開源工具，可以在 Google Drive 直接運行，也可以部署到本地運行；
- Midjourney：是 Disco Diffusion 的原作者 Somnai 的作品，對 Disco Diffusion 進行了改進，平均 1 分鐘能出圖；
- DALL-E 2：OpenAI 推出 DALL·E 2, DALL-E 2 實現(xiàn)了更高分辨率和更低延遲；
- Stable-Diffusion：由 http://stability.ai/?推出，在 2022 年 8 月 10 號開源了，10 幾秒就能出圖，算是比較快的了。
本文就以 Stable-Diffusion 為例，談談我的使用體驗。Stable-Diffusion 作為一個開源工具，使用的方式有多種：
1、基于開源的工具提供了實現(xiàn)，比如官方提供的 https://beta.dreamstudio.ai/dream；,也可以使用 https://huggingface.co/spaces/camenduru/webui
2、本地部署；
3、調用 API 。
官網注冊賬號
打開?https://beta.dreamstudio.ai/?，直接選擇使用 Google 賬號進行注冊，你也可以選擇自己的方式。
相比較 ChatGPT ，dreamstudio 的注冊要方便很多，注冊成功后登錄界面如下：
dreamstudio 是收費的，成功注冊后會贈送 100 個 credits ，每次生成圖片，會消耗一些 credits，消耗的多少跟設置有關，默認設置會產生 4 張 512 * 512 的圖，消耗 0.8 個 credits 。
配置信息如下：
- Widht：圖片寬度；
- Height：圖片高度；
- Cfg Scale：一個閾值，越高生成的圖片越接近你的描述，越低，AI 發(fā)揮空間越大，保持默認就好；
- Steps：生成圖片用的步驟數(shù)，越大生成越慢；
- Number of Images：一次生成的圖片數(shù)量，默認為 4，也可以改為 1，改成 1 后，生成一次只要 0.2 credits。
在上圖中最下面的文本框中輸入提示文本，點擊 Dream 按鈕便可生成。
huggingface
直接在瀏覽器輸入：https://huggingface.co/spaces/camenduru/webui 便可使用，可以不用注冊登錄，缺點就是需要排隊，相當于就是多人在同時使用這個服務，如果排隊的人較多，生成的時間會比較長。
本地化部署
本地化部署對機器的配置要求比較高，內存和顯存都不能太低。
在 GitHub 上有一個倉庫 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 介紹了 stable-diffusion 怎樣離線部署使用，提供了 Windows、Liunx、Mac 等多種方式。
如果你使用的是 Mac ，可以參考：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Apple-Silicon
如果你使用的是 Windows ，覺得安裝步驟比較繁瑣，還有人做了一鍵安裝和啟動的項目放在 Github 上，地址如下：
https://github.com/EmpireMediaScience/A1111-Web-UI-Installer
提示語
AI 生成圖片的關鍵在于提示語，就像使用 ChatGPT ，一個好的問題是關鍵。提示語不會寫的話可以先參考，在下面網站中可以搜索相關的圖片，查看提示語：
https://lexica.art/
https://www.krea.ai/
https://laion-aesthetic.datasette.io/laion-aesthetic-6pls/images
先多看看那些精美有創(chuàng)意的圖片都是什么樣的提示詞生成的，看多了，再嘗試自己去修改、調整。
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