Stable Diffusion是一种深度学习技术，旨在提高生成模型的稳定性和生成图像的质量。它通过引入一个稳定性项来平衡生成器和判别器之间的训练过程，从而降低了训练GAN（生成对抗网络）时的不稳定性。
Stable Diffusion在实际应用中广泛用于生成模型，如图像合成、超分辨率图像生成、艺术风格迁移和自然语言处理等领域。它有助于生成更逼真的图像和内容，提高了深度学习模型的性能，为各种应用提供了更高质量的生成结果。
“EasyPhoto”的扩展，该扩展可以实现照片中的脸部交换。 该视频概述了如何使用此扩展，包括安装、培训和演算。 提到了该过程需要大量磁盘空间和 VRAM。 训练过程包括上传照片和设置训练选项，然后扩展程序允许用户在不同图像上交换面孔。 还演示了各种场景，包括交换照片、绘画、雕像中的面孔，甚至生成新图像。 它还简要提到了用于AI人工智能生成新图像的“SDXL Beta”功能。 总体而言，该视频探讨了 EasyPhoto 扩展程序在实现真实脸部交换方面的功能和限制。
ControlNet 扩展链接：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
sd-webui-EasyPhoto链接：https://github.com/aigc-apps/sd-webui-EasyPhoto
ComfyUI Portrait-Maker链接：https://github.com/THtianhao/ComfyUI-Portrait-Maker
