STABLE DIFFUSION AI又名SDAI，是最热门的开源AI画图工具；它是一个完全开源的产品，不仅可以通过文本来生成图片，还能通过图片来生成图片，通过文本来编辑图片，全新的文本编码器，大大提高了图像生成质量，动画效果令人惊叹，也能生成视频了，有需要的小伙伴们还在等什么？就快来下载使用吧！

stable diffusion手机版安卓版亮点

·简单直观的用户界面，允许您选择要生成的图像类型。

·输入必要的参数，只需点击几下即可生成图像。

·无论您是想将文本转换为图像，还是将一张图像转换成另一张图像，都能让这一切变得简单高效。

·具有高度可定制性和适应性，允许您连接到任何用户定义的自动 WebUI 服务器并调整设置以满足您的特定需求。

·凭借其快速可靠的图像生成功能，是开发人员、设计师和任何需要在旅途中快速生成图像的人的完美工具。

sdai软件官网简介

Stable Diffusion是一种AI绘画生成工具，易于使用，只需点击几下，您就可以从文本或其他图像中快速生成图像。

借助app，您可以与自己的服务器通信并在几秒钟内生成高质量图像。立即试用，体验触手可及的移动图像生成的强大功能和便利性！

三个核心模块

【Decoder】

或者叫做解码器。背后也是一个机器学习的模型，叫做 VAE。它会根据第二步的返回结果把这个图像信息还原成最终的图片。

【Text-Encoder】

把我们输入的文本变成一个向量。实际使用的就是我们上一讲介绍的 CLIP 模型。因为 CLIP 模型学习的是文本和图像之间的关系，所以得到的这个向量既理解了文本的含义，又能和图片的信息关联起来。

【Generation】

顾名思义是一个图片信息生成模块。这里也有一个机器学习模型，叫做 UNet，还有一个调度器（Scheduler），用来一步步地去除噪声。这个模块的工作流程是先往前面的用 CLIP 模型推理出来的向量里添加很多噪声，再通过 UNet+Scheduler 逐渐去除噪声，最后拿到了一个新的张量。这个张量可以认为是一个尺寸上缩小了的图片信息向量，里面隐含了我们要生成的图片信息。

相关介绍

- 我们不仅通过 Diffusers 这个封装好的 Python 库，体验了文生图、图生图、提升图片分辨率等一系列应用。

- 也深入到 Stable Diffusion 的模型内部，理解了整个模型的结构。

- 还看到我们是如何一步步从一张全是噪点的图片，逐渐去除噪声变成一张可用的图片的。

- 在体验了基础的模型之后，我们也一起尝试了一下其他爱好者自己生成的模型。

- 我们会了解到如何通过 LoRa 这样的算法进行模型微调，以及如何通过 ControlNet 让我们生成的图片更加可控。

软件优势：

1、基于扩散模型生成图像，只是需要输入文字描述即可输出对应画面；

2、模型开放程度较高，有能够自行部署或加载不同模型文件进行创作；

3、有多种参数调节，例如步数、采样方式与分辨率，画面控制空间较大；

4、可以搭配扩展插件使用，例如控制姿态、风格迁移或细节增强等功能；

5、生成流程可反复迭代，还可以在软件上调整提示词不断优化最终效果。

app总结：

Stable Diffusion像是一种把“想法变成画面”的工具，通过输入文字描述就能生成视觉内容，在不断尝试与调整参数的过程中，可以探索不同风格与表现方式，让图像创作不再局限于传统手绘或设计软件而是转向一种更自由的生成模式。

更新日志：

v0.6.8版本；

功能增强：

自定义参数更强；

分辨率：64～2048像素自由调整；

CFG、步数、种子等高级参数支持；

模型与插件支持；

LoRA、Hypernetwork、模型切换；

可导入不同风格模型；

图像编辑能力；

支持修复（Inpaint）、遮罩编辑；

可从相册/相机导入图片继续生成。