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导入python包importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module):#SiLU激活函数@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid(x)归一化设置defget_norm(norm,num_channels,

1.训练和采样流程2.无条件实现importtorch,time,osimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromto

两个过程前向过程（forwardprocess）：添加噪声；反向过程（reverseprocess），又称为扩散过程（diffusionprocess）：去除噪声，数据样本生成。过程核心原理无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markovchain），即当前过程状态仅与上个过程状态相关；复杂的条件概率推理最终将这个过程简化为学习噪声分布的网络。前向过程如何加噪添加t次随机高斯噪声

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AI绘画大潮来袭，创意触手可及！本书简介《AI绘画：StableDiffusion从入门到精通》从艺术教育工作者和现代艺术设计师的视角，系统地介绍了人工智能绘画的相关知识与应用技能。全书内容涵盖了AI绘画的发展、原理、工具与应用，并重点围绕主流工具StableDiffusion进行详细介绍。书中深入讲解了软件的操作、指令控制、图生图技巧、LoRA、ControlNet控制以及AI动画制作等相关知识

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最近AI作画确实很火，在DALL-E和Imagen崭露头角之后，ERNIE-ViLG、Stable-Diffusion（SD）、Disco-Diffusion相继开源开放，涌现出丰富多彩的AI作画作品。

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本地部署可以使用B站大佬秋叶的整合包CSDN亦提供了StableDiffusion模型在线使用地址：https://inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion模型相关版本和参数配置

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选择其实很简单，两者成图各有侧重。特点：Stablediffusion更擅长局部修改，操作更加复杂，可控性强，但瑕疵多，难以一次完美。Midjourney张张精品，上手容易，局部修改效果不佳，往往需要多次生成结果。如果需要生成某一类作品，只要成功一次以后，再做就简单很多了。比如人物头像。另外有一些限制，作为公司产品，有一些类似图片，比如儿童，色情图片是不能够生成的。两者的选择不仅仅看作品效果，还要

sample速度GAN更快，Diffusion需要迭代更多次。训练难度GAN的训练可能是不稳定的，容易出现模式崩溃和训练振荡等问题。Diffusion训练loss收敛性好，比较平稳。

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