好久没写文章了，终于想起来我有个博客账号系列。。项目已开源在github上。文章已滤敏，一切涉及语言模型名字的内容都以某语言模型代替提示：AI绘画部分建议6G显存以上。cqhttp用于接收群友消息，并回复消息。某语言模型基于这种对话式的语言模型，可以对用户的聊天进行响应。目前已额外支持glm离线模型某语言模型+stablediffusion从用户的聊天信息中提取绘画所需的关键词。SD衍生功能权重更换，VAE更换，Lora查询贴个群友生成的美图stablediffusion图生图功能，与文生图功能一样都是常用功能。某语言模型+vits让用户自己选择最喜欢的动漫或游戏声线，与自己对话深夜故事会系列

目录论文地址及代码速览主要解决的问题—扩散模型预测慢0.Abstruct0.1逐句翻译总结1.INTRODUCTION1.1逐句翻译第一段（扩散模型在各个方面取得很好的成果）第二段（提出扩散模型预测慢的问题）第三段（作者提出自己的想法）文字说明1.2总结3PROGRESSIVEDISTILLATION第一段（简单介绍如何蒸馏减少步数）第二段第三段（继续描述这个迭代可以不断递归使用，学生变成新的老师）第四段（这里调整Alph1为0真的没看懂，得看看代码）论文地址及代码谷歌research的成果，ICLR2022https://arxiv.org/abs/2202.00512tenserflow官

文本到图像的扩散生成模型，如 StableDiffusion、DALL-E2和mid-journey等，一直都处于蓬勃的发展状态，有着极强的文本到图片的生成能力，但是「翻车」案例也会偶尔出现。图像生成过程中遭「截胡」：稳定扩散的失败案例受四大因素影响如下图所示，当给定文字提示：「Aphotoofawarthog」，StableDiffusion模型能生成一张相应的、清晰逼真的疣猪照片。然而，当我们对这个文本提示稍作修改，变为：「Aphotoofawarthogandatraitor」，说好的疣猪呢？怎么变成车了？一起再来看一看接下来的几个例子，这些又是什么新物种？ 是什么原因导致了这些奇怪的现

搭建StableDiffusion最大门槛就是GPU。许多人的电脑配置太低，根本无法搭建。或者即使搭建出来，但是跑图太慢。 购买链接、软件下载、炼丹软件下载，请移步飞书文档：https://mv7x2w5hy8.feishu.cn/docx/DlGYd5rbZoDv5qxvsO5cCZWlnTg 选择服务器我选择的是境外GPU服务器，windows版本（73.59元）。linux会便宜一些是60元。如果不是技术人员，建议还是选择windows吧。下面是我购买的windows版本GPU，地域选择了硅谷二区。选择这是为了方便的访问各种网站，而不用魔法1.2登录服务器 登录进去之后，我们就可以看到我

前言StableDiffusion应该是目前最流行的两个项目之一，另外一个就是大名鼎鼎的ChatGPT前几天也给大家更新过 。    软件介绍最近抖音小红人刷屏的AI人物，基本都是这款软件做的，相信很多做设计的小伙伴都知道它 ，只需要描述一段文字，它就能帮你生成一张图片。为了帮助小伙伴们更好的学习今天就给大家带来了AI绘画StableDiffusion工具包包含安装教程&使用教程&模型让你快速上手想体验的伙伴赶紧来试试吧StableDiffusion是以文本生成图像的AI工具，也是目前唯一一款能部署在家用电脑上的AI绘图工具，可以在大部分后期电脑下运行，并在短短几秒钟内生成清晰度高，还原度佳的

看就《在GoogleDrive环境下搭建StableDiffusionwebUI，首先需要“正确的上网方式”才能打开Google Drive。我先购买了Colabpro会免费赠送一个月100G容量（注：不同的区换算成的价钱不一样，我买的日区的换算成人们币大概花了61元）https://colab.research.google.com/signup/pricing具体步骤是1、打开Google浏览器，搜索谷歌云盘打开2、新开一个窗口，访问以下GitHub链接：https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/tree/drive

使用./webui-user.bat运行sdweb时，提示如下：虽然能够正常运行，但通过搜索了解到该模块xformers能对GPU有一定优化，总是装了肯定比没装好（实测确实是加快了出图的速度），所以针对该行报错：Nomodule'xformers'.Proceedingwithoutit.尝试了网上能找到的几种方法：以该命令运行：./webui-user.bat--xformers运行结果仍然如下：期间尝试了数种办法，包括python环境等，但都无效，最后在贴吧看到一位老哥的方法（侵删）：打开项目目录下launch.py文件，找到：commandline_args=os.environ.get

参考：https://github.com/CompVis/stable-diffusion理解DALL·E2，StableDiffusion和Midjourney的工作原理LatentDiffusionModels论文解读【生成式AI】淺談圖像生成模型DiffusionModel原理【生成式AI】StableDiffusion、DALL-E、Imagen背後共同的套路介绍StableDiffuson是潜在扩散模型（LDM)的文本转图像模型通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图像，让文图生成能够在消费级GPU上，在10秒级别时间生成图片，大大降低了落地

StableDiffusion是对LatentDiffusion模型的改进，主要在以下方面进行了优化：稳定性：StableDiffusion模型引入了稳定性措施，通过限制每一步噪声向量的大小来防止梯度爆炸或消失问题的出现。这一改进使得模型在训练过程中更加稳定和可靠。训练速度：StableDiffusion模型通过减少噪声的数量和步骤，从而减少了模型的训练时间和计算成本。这一改进使得模型在处理大规模数据集时更加高效和可行。参数设置：StableDiffusion模型对模型参数进行了精细的调整和设置，包括噪声向量的大小、步长大小、步骤数等。这一改进使得模型更容易调整和优化，获得更好的训练效果。总的

ChatGPT出来后，第一次感觉到人工智能真的可能要来了，因此也顺便尝试了下开源AI画画的搭建。网络上写的教程总是不那么面面俱到，因此本文参考了3篇文章才成功把Stable-Diffusion本地搭建搭建了起来。参考教程在文末。  本文是本地搭建AI画画，也就是用自己的显卡去进行AI画画，教程1是第一次找到的，讲的是利用云端GPU生成AI画画，显然不是我们想要的。错误的项目地址如下：GitHub-camenduru/stable-diffusion-webui-colab:stablediffusionwebuicolab参考教程2，我得到了正确的项目地址，将这个项目下载下来：GitHub-A