AI绘画；Stable Diffusion再升级：学会以图生图！

前言

Stability AI 很高兴地宣布推出 Stable Diffusion Reimagine！我们邀请用户通过 Stable Diffusion 尝试图像并“重新构想”他们的设计。  
  
Stable Diffusion Reimagine 是一种新的 Clipdrop 工具，它允许用户无限制地生成单个图像的多个变体。无需复杂的提示：用户只需将图像上传到算法中即可创建任意数量的变体。  
  
在下面的示例中，左上角的图像是输入该工具的原始文件，而其他图像是受原始文件启发的“重新构想”的作品。  
  
您的卧室可以通过点击一个按钮来改变：

你也可以玩转时尚造型：

Clipdrop 还具有升级器功能，允许用户上传小图像并生成至少两倍细节级别的图像：

用法和限制

Stable Diffusion Reimagine 不会重新创建由原始输入驱动的图像。取而代之的是，Stable Diffusion Reimagine 创造了受原作启发的新图像。

这项技术有已知的局限性：它可以根据某些图像激发惊人的结果，而对其他图像产生不太令人印象深刻的结果。

我们在模型中安装了一个过滤器来阻止不适当的请求，但过滤器有时会屈服于误报或误报。

该模型有时也可能产生异常结果或表现出有偏见的行为。我们渴望收集用户反馈，以帮助我们正在进行的改进该系统和减轻这些偏见的工作。

Stable Diffusion Reimagine 基于 stability.ai 创建的新算法。经典的文本到图像稳定扩散模型被训练为以文本输入为条件。

此版本用图像编码器替换了原始文本编码器。图像不是基于文本输入生成图像，而是从图像生成图像。在编码器通过算法后，添加一些噪声以产生变化。

这种方法会生成具有不同细节和构图的外观相似的图像。与图像到图像算法不同，源图像首先被完全编码。这意味着生成器不使用来自原始图像的单个像素。

Stable Diffusion Reimagine 的模型即将开源在：

https://github.com/Stability-AI/stablediffusion/

不难看出，Stable Diffusion Reimagine大概率是将CLIP text encoder换成了CLIP image
encoder，类似DALLE2那样。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

写在最后

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