stable diffusion怎么用

### 使用Stable Diffusion生成图像的逐步指南

#### 准备工作
为了使用Stable Diffusion生成图像，需先安装必要的软件环境。这通常涉及设置Python虚拟环境以及通过pip或其他包管理工具安装特定版本的PyTorch和其他依赖项[^1]。

#### 加载预训练模型
加载一个预先训练好的Stable Diffusion模型是至关重要的一步。此过程可能涉及到下载官方发布的权重文件，并将其配置到本地环境中以便后续调用。对于希望改进解码质量的情况，可以考虑采用Consistency Decoder作为替代方案，它能显著提升文字、人脸及直线的表现效果[^2]。

#### 输入初始图片与文本提示
当一切准备就绪之后，用户应当准备好一张源图片（如果适用），同时给出一段描述性的文本指令用于指导生成过程。比如，“给这只鸟涂上蓝色羽毛”，这类具体的说明可以帮助算法更好地理解用户的意图并据此调整输出结果[^3]。

#### 调整参数设定
在此阶段，可以根据个人喜好调节一些超参数来影响最终产出的质量和风格特性。例如改变噪声水平、迭代次数或是应用LoRA技术于交叉注意层之上以增强关联性学习能力等操作均有助于获得更满意的作品[^4]。

#### 执行转换并查看成果
最后，在完成上述准备工作后即可运行程序执行image-to-image变换任务了。经过一段时间计算处理后将会得到由原始输入转化而来的新颖视觉表达形式——即所期望的目标图像。

from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
import torch

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2"
scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler)

prompt = "A fantasy landscape, trending on artstation"
image = pipe(prompt).images[0]

image.show()