使用AI绘画工作流的进阶教程，重点讲解了超采再放大的步骤。通过使用超级SD放大算法，可以避免高分辨率爆显存的问题，同时提高放大细节的质量。通过超采样和放大缩小的操作，可以将图片放大到8k分辨率，然后利用深度图和模糊镜头模糊技术，制作出一张细节丰窗的作品。视频最后展示了一张15k的图片，证明了这个工作流的可行性。
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Stable Diffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其独特之处在于它采用了扩散模型（Diffusion Model）的技术。该模型能够通过逐步向图像中添加噪声，并学习如何从这些噪声中恢复出原始的清晰图像，从而生成高质量的图像。
在使用Stable Diffusion时，用户只需提供一段文字描述，模型就能够根据这段描述生成一张与之相对应的图像。这种生成效果非常逼真，可以涵盖各种复杂的场景和物体。更重要的是，模型还允许用户根据自己的需求进行个性化的定制，使得生成的图像更加符合用户的期望。
此外，Stable Diffusion还可以与其他技术相结合，如ControlNet，以进一步提高生成图像的质量和多样性。这种结合使得模型在保持高度灵活性和可定制性的同时，还能够生成更加丰富和多样的图像内容。
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