最近文本生成图像AI又火爆了起来，并且频频上热搜，在知乎热榜上都会看到相关的问题出现：
游戏设计师利用AI工具作画拿到一等奖：说的是美国的一位画师利用AI工具进行作画，并拿到了一等奖，从而惹来了大量的争议
由于AI图像生成软件Midjorunery的爆火，导致大量的日本画师纷纷进行抵制
而伴随着Stable Diffusion，DALLE-2，Imagen等AI文本图像生成模型的出现，作画这个行业“已死”的论调已蔓延开来。同时绘画行业，成为人们在AlphaGo出现征服围棋领域后，第二个比较担忧的领域。
在8月22日左右，AI文本生成图像圈又开源了一个比较火爆的项目：Stable Diffusion；其一推出，github累积星星数已经到达3.6k。
同时，在官方文档中介绍，这个模型能够在CPU中，几秒内生成图片。同时生成的图片，一点也不逊色于DALLE-2和Imagen等AI模型。
由于今天是中秋节，刚好我以“兔子”和“月亮”为关键词，生成的一些图片：
I want to dream of seeing the rabbit in the moon
Reddit is looking the moon.
Stable Diffusion
这个模型大体框架主要用到扩散模型，之前我也有一篇文章介绍过：
扩散模型有两个过程，分别为扩散过程和逆扩散过程。
在扩散过程中，如上图所示从右到左，表示对图片进行加噪。这个过程符合马尔可夫过程，也即是从真实图片中不断加入噪声，最终得到噪声图片 。
而在逆扩散过程中，则需要从噪声图片 ，逐渐恢复得到原图，也就是通过训练网络，从左到右逐渐还原回 。
但是一般的扩散模型，需要在像素级别上进行重建任务，这样会导致训练的时候成本比较昂贵。因此这篇文章主要是把图像压缩到较低维度的潜在空间中进行表示，然后利用上下文（NLP语言），进行去噪操作。
如果大家真的想体验类似的功能，可以去Stable Diffusion地址体验
网页版：
https://beta.dreamstudio.ai/dream
Hugging Face模型网站：
https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
这两个网站，都可以体验到文本生成图片模型：
如果大家确实感兴趣，后续可以出一期部署项目的教程。
最后再给大家看看我生成的“兔子赏月图”吧，祝大家中秋节快乐，阖家安康~
我是leo，欢迎关注我的知乎/公众号“算法一只狗”，我们下期再见。
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2151033
