→SD垫图功能，可用ControlNet 里的IP_Adapter（风格迁移）快速垫图出效果，无需lora，可以垫材质图或者风格造型相近的图，实现一键换肤。
→比Midjourney的blend功能可控。
→神采AI的创意融合，风格图平铺材质类效果比较好，有点像三维渲染的材质图；
→SD垫图，垫风格造型相近的图生成效果好一些。
AIGC图文教程合集专题：
https://heehel.com/collection/topic-tuwem-jiaocheng
Stable Diffusion新手入门修炼武林秘籍：
https://heehel.com/collection/topic-sd-jiaocheng
Stable Diffusion专区：
https://heehel.com/category/ai-tutorial/tutorial-sd
图文教程,stable diffusion,垫图,IPAdapter,风格迁移
Stable Diffusion
Stable Diffusion 是一个功能强大的图像生成和处理工具，具有广泛的应用前景和深远的影响。通过不断的技术优化和改进，Stable Diffusion 不断推动着人工智能和机器学习领域的进步。Stable Diffusion 的技术原理涉及多个方面。首先，它是一种潜在扩散模型，这意味着它在生成细节丰富的高分辨率图像时非常稳健，同时保留了图像的语义结构。其次，Stable Diffusion 使用了深度学习技术，特别是生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE），这些技术在图像生成领域取得了显著进展。Stable Diffusion的主要特点包括：
- 稳定性和遍历性：与其他扩散过程相比，Stable Diffusion在数学上具有优美的概率分布，并且在现实生活中有着广泛的应用。
- 开源性：Stable Diffusion的一个显著特点是其开源性。这意味着它不仅免费供用户使用，而且其背后的代码和模型也是公开的，这种开放性鼓励了全球的技术社区进行探索和定制化。
- 高质量图像生成：Stable Diffusion能够生成高质量的图像，包括风景、人物、动物等各种类型。通过输入关键词或示例图像，模型能够自动生成符合要求的图像，为图像创作提供了全新的可能性。
- 文本到图像的生成能力：Stable Diffusion可以根据简单的文本描述生成非常真实的描述图像，这是通过接受调节输入修改内部扩散模型来实现的。
- 广泛的应用场景：Stable Diffusion在多个领域都有着广泛的应用，如广告与营销、艺术设计、社交媒体营销、疾病传播模拟、金融市场分析等。
- 技术细节：Stable Diffusion涉及的技术包括Diffusion Model（DDPM）、Attention、Autoencoder等。其核心是一个连续时间的扩散过程，数据通过逐步添加噪声，从一个复杂分布中生成。
- 版本迭代：Stable Diffusion模型系列包括多个版本，每个版本都有相应的更改日志和稳定性改进。例如，Stable Diffusion 3采用了Rectified Flow（RF）公式，在训练过程中，数据和噪声以线性轨迹相连，这使得推理路径更加平直，从而减少了采样步骤。
- 可控性和多样性：Stable Diffusion具有可控的样本质量和数量，可以生成高质量的样本并控制生成样本的多样性。
IPAdapter
IPAdapter是一种专门用于图像风格迁移的工具，它能够迁移提供图片的风格，并且可以做到人物的固定，保持风格一致性。IPAdapter的主要特点包括：
- 风格迁移：IPAdapter可以迁移提供图片的风格，作者甚至定义它为一张图的Lora。
- 人物固定：IPAdapter除了可以风格迁移，还可以做到人物的固定，保持风格一致性。
- 多图多特征提取：IPAdapter支持多图多特征提取，还支持接入动态prompt矩阵、controlnet等。
- 构图迁移：IPAdapter不仅可以进行风格迁移，还可以进行构图迁移，实现更复杂的图像处理。
原文链接：https://www.xiaohongshu.com/explore/6695ea2a0000000025003476?xsec_token=AB1nVNZdrbaFalMMhcyeTb1PGDDPZMcZvWfJfLSs2F4AY=&xsec_source=pc_search&source=web_explore_feed
作者：UT.山山来迟
