stable diffusion 生成风景

### 使用 Stable Diffusion 模型生成风景图片

#### 准备工作

为了利用 Stable Diffusion 创建高质量的风景图，需先完成环境配置。这涉及安装 Python 和 PyTorch 环境，并通过 Git 或其他方式获取官方仓库中的最新版本代码[^1]。

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion
pip install -r requirements.txt

#### 配置参数与提示词设置

创建令人满意的自然景观作品依赖于精心设计的文字描述（Prompt）。对于想要获得特定类型的风景画作而言，在 Prompt 中加入具体细节非常重要，比如时间、地点特征以及期望的艺术风格等要素[^2]。

例如，要生成一幅日落时分海边沙滩上的椰子树剪影场景：

"A beautiful sunset over the ocean with palm trees silhouetted against it, photorealistic style"

#### 执行图像生成功能

当一切准备就绪之后，可以通过命令行工具调用 `txt2img` 脚本来启动创作过程。此脚本接受多个可选参数用于调整最终输出效果的质量和特性，如采样步数 (`--ddim_steps`) 及指导权重 (`--scale`) 等[^3]。

from modules import txt2img

# 定义输入文本和其他选项
prompt = "A beautiful sunset over the ocean with palm trees silhouetted against it, photorealistic style"
steps = 50
guidance_scale = 7.5

result_images = txt2img(prompt=prompt, ddim_steps=steps, scale=guidance_scale)
for i, img in enumerate(result_images):
    img.save(f"output_{i}.png")

上述代码片段展示了如何基于给定的提示信息执行一次简单的文字转图像转换操作，并保存得到的结果文件至本地磁盘上指定位置。

#### 后处理优化

有时直接由算法产生的画面可能并不完全满足需求；这时可以考虑采用额外手段进一步修饰和完善这些初步成果——无论是借助第三方软件还是继续探索更多高级技巧来提升整体视觉表现力。

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