Stable diffusion本地部署教程（serverless本地部署）

Stable Diffusion是一个基于扩散技术的深度学习模型，可以根据文本描述生成逼真的图像，也可以用于其他任务，如图像修复，图像扩展，图像转换等。它是由慕尼黑大学的CompVis组和Runway的研究人员开发的，由Stability AI提供计算资源和训练数据。它是一个开源的模型，可以在任何支持CUDA内核的硬件上运行。它与之前的文本到图像模型，如DALL-E和Midjourney有所不同，它不需要通过云服务来访问，而是可以本地部署。

Stable Diffusion的功能有以下几点：

• 文本到图像：你可以输入任何你想象的场景或物体的文本描述，Stable Diffusion会尝试生成与之匹配的图像。比如，你可以输入“一只穿着西装的猫在打钢琴”，Stable Diffusion会生成一张这样的图片。

• 图像修复：你可以输入一张不完整或低分辨率的图片，以及一个文本提示，Stable Diffusion会根据文本提示来补全或提高图片的质量。比如，你可以输入一张只有一半脸的人物照片，以及一个文本提示“笑容灿烂”，Stable Diffusion会生成一张完整且笑容灿烂的人物照片。

• 图像扩展：你可以输入一张图片，以及一个文本提示，Stable Diffusion会根据文本提示来扩展图片的内容。比如，你可以输入一张海滩风景照，以及一个文本提示“加上一些海鸥和帆船”，Stable Diffusion会生成一张更加丰富和美丽的海滩风景照。

• 图像转换：你可以输入一张图片，以及一个文本提示，Stable Diffusion会根据文本提示来转换图片的风格或内容。比如，你可以输入一张普通的自拍照，以及一个文本提示“变成动漫风格”，Stable Diffusion会生成一张动漫风格的自拍照。

模型资源

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Stable diffusion本地部署教程

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