stable diffusion应用

### 关于Stable Diffusion的应用场景或实例

#### 艺术创作领域
在艺术创作方面，通过预训练的稳定扩散模型可以从输入提示生成艺术作品。具体来说，Habana PyTorch稳定扩散参考模型被用于依据给定的文字描述来创建独特的视觉艺术品[^2]。

#### 科学研究中的应用
科学研究人员正在利用稳定的扩散技术可视化复杂的数据集或是模拟假设情景。例如，在医学研究里，该方法有助于制造逼真的器官模型以便进行手术规划[^3]。

#### 高分辨率图像合成
借助潜在扩散模型的力量，能够实现高质量图片的生成。这类模型特别擅长处理细节丰富的图像内容，从而满足对于精细度有较高需求的任务要求[^1]。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
device = "cuda"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to(device)

prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")

此段代码展示了如何使用`diffusers`库加载一个预先训练好的稳定扩散管道，并根据指定文本提示(`prompt`)生成一张新的图像文件(`astronaut_rides_horse.png`)。