說2024年最火的內容創作風口之一，那「AI繪畫」肯定要占得一票。而AI繪畫創作目前最成熟且用戶群體最多的是「StableDiffusion」這款軟件。在學習之前，很多小伙伴都想知道，流暢運行StableDiffusion，到底需要配一臺怎樣的電腦呢？
首先我們來看一下StableDiffusion對電腦硬件的「基本要求」：
?顯卡：要使用N卡，不推薦A卡，顯存要8GB容量或以上。
?CPU：無硬性要求，SD對CPU要求不高，多核多線程優先吧。
?內存：至少16GB起，當你出圖分辨率越高，出圖數量越多時，對內存容量要求就越高。
?硬盤：存儲空間越大越好，出圖的作品，需要硬盤來存儲；讀寫速度不能差，不然卡頓、轉圈圈、報錯就隨之到來。
在StableDiffusion出圖時，主要依靠本地顯卡的算力，基本GPU占用都在100%。因此我們配電腦時，要重點關注「顯卡」。“大顯存”無疑是優選，16GB顯存優于12GB，優于8GB。RTX40系最新顯卡，優于RTX30系，優于RTX20系。
目前入門和日常使用最推薦的是「16GB顯存版本RTX4060 Ti」，顯存夠大，價格適中，性能也不差。如果預算還緊張，退一步優先考慮「RTX3060 12GB」。當然買顯卡就是一分錢一分貨，想要更高效率，必須多花錢，像RTX4070SUPER，RTX4080 SUPER，都是目前高端AI繪畫主機常見顯卡的配置。
在顯卡受到重點關注的同時，很多人卻忽視了硬盤的重要性，殊不知，顯卡再好，如果硬盤跟不上，也沒法發揮出來完全的性能。這里給大家推薦一款我自用的固態硬盤：「佰維NV7200PCIe4.0 SSD」，這是一款專業助力AI創作的PC存儲配件。
說到佰維這個品牌，可能大家會有點陌生，因為之前這個品牌挺低調的，但在國產存儲硬件這塊它實力是杠杠的，是該領域為數不多的上市公司，而且成功運營了HP、Acer、Predator等眾多國際一線PC品牌的存儲產品，產品品質方面可以完全放心！
說回這款固態硬盤，佰維NV7200使用高品質閃存顆粒，搭載PCIe4.0 Gen4x4高性能主控，支持新一代NVMe2.0協議，可以實現最高7200MB/s順序讀取速度和6200MB/s的寫入速度，隨機IOPS讀寫速度更是達到了1000K和800K。這塊固態還采用了HMB+SRAM的先進技術，可以靈活調用閑置內存作為緩沖，提升加載速度，讓AI作圖效率倍增，大模型訓練也能緊跟你的敏捷思路！
除此之外，我們也經常碰到AI繪畫作品需要遷移備份的情況，動輒幾十上百G的作品，碰上傳輸速度慢點的硬盤，遷個數據半個下午就過去了，讓人干著急。而佰維NV7200不僅有著極快的數據傳輸速度，還提供了免費的Acronis正版軟件，能一鍵備份、遷移數據，工作的效率值拉滿。
除了速度，SSD的容量同樣重要。StableDiffusion即便只訓練單一模型，文件所占據的硬盤空間也動輒幾百G，且AI模型不斷生成圖片，隨著時間累積，數量也是驚人的存在。硬盤空間不足是所有重度"煉丹"發燒友們都亟待解決的問題。
佰維NV7200PCIe4.0 SSD擁有單塊至高4TB的超大容量，4TB相當于4000GB，其存儲容量可以比肩傳統機械硬盤，讓重度的"煉丹"發燒友可以安心存放大模型和海量AI作品，真正實現存儲自由。
StableDiffusion運行時，除了GPU重負載外，SSD也在時刻寫入，這樣的重負載運行，會讓SSD產生很高的熱量，而高溫又會反過來影響SSD的工作效率，產生惡性循環。為此，NV7200在散熱這塊做足了優化，從物理層面和軟件層面雙管齊下，它外部采用了1mm石墨烯散熱貼，可以與主板M.2插槽散熱裝甲完美兼容，實現熱量的快速散發，同時搭載了自研電競級溫控算法，動態調節負荷，有效實現控溫，無懼高負載，讓生產力持續在線。
俗話說得好：工欲善其事，必先利其器。要想學好StableDiffusion，煉丹爐 "的打造也不可馬虎。因此，除了高算力的顯卡外，你還需要一款高品質、高性能、大容量的SSD。佰維NV7200PCIe4.0 SSD正是這樣的產品，為AI繪畫創作者帶來極速的使用體驗，解決他們存儲空間不足的焦慮，極大提高產出效率，是一款兼具高性能和高性價比的實用產品。
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作為生成式人工智能模型的里程碑式成就，穩定擴散技術能夠根據文字或圖像提示生成高度逼真的靜態圖像、動態影片及動畫。這一技術的開源共享理念大幅降低了其應用難度，為創新與技術發展注入新活力，體現了開源文化的強大生命力。
穩定擴散（Stable Diffusion）技術標志著生成式人工智能模型的一大飛躍，它能夠依據文字和圖片的提示，創作出鮮活逼真的圖像。該技術基于一種稱為擴散的處理方法，并利用了壓縮的潛在空間進行圖像生成，顯著降低了運算需求。這使得即使是普通的GPU配備的桌面電腦或筆記本電腦上也能輕松運行穩定擴散模型。更為引人注目的是，該模型不僅能產生靜態圖像，更能夠創建動態的視頻和動畫。通過微調功能，即使是最少的輸入圖片，也能針對具體需求進行優化和改進。
穩定擴散之所以引起廣泛關注，歸功于其卓越的易用性和廣泛的可接入性。首次實現了在普通消費級圖形處理器上的高效運行，普通用戶無需復雜配置就能生成個性化圖像，并且可以微調關鍵參數，如調整噪聲去除步驟的數量及程度。簡便操作背后，是一個充滿活力的社區支持，提供了豐富的文檔資源和指導教程。穩定擴散采用Creative ML OpenRAIL-M許可證發布，確保了軟件的高度自由度，包括使用、修改和重新分發。
技術層面上，穩定擴散與其他圖像產生模型的不同之處在于其獨特的擴散模型設定。該模型通過高斯噪聲對圖像進行編碼，再結合噪聲預測與逆擴散過程實現圖像的精準重建。更令人矚目的是，它采用壓縮圖像技術，將圖像數據減至原始大小的1/48，僅需16,384個數據點就能完成操作，大大降低了處理負擔。潛在空間的壓縮是因為自然圖像本身并非隨機分布，而是有序的。在細節的勾勒方面，穩定擴散利用**變分自編碼器（VAE）**來精細繪制復雜元素，如眼睛等。
穩定擴散V1版通過利用LAION通過Common Crawl搜集的三個數據集進行訓練，包括LAION-Aesthetics v2.6數據集，收集了美學評分6分以上的優質圖像。
此模型的關鍵構件包括：
通過這些技術構件的協同工作，穩定擴散將文本轉圖像的轉換做到了前所未有的高效和準確，無論是文本到圖像、圖像到圖像轉換，抑或是創作圖形藝術作品、編輯圖像及制作視頻等，均展現出了令人贊嘆的可能。
穩定擴散模型在其運作原理上展示了非凡的特點。它的工作并不是通過直接對圖像的像素進行調整，而是采納了一種稱為潛在空間（latent space）的技術路徑。潛在空間是一個借助降維技巧將圖像化為更加簡潔表征的手法，此過程通過變分自編碼器（variational autoencoder，VAE）來完成。在這一過程中，圖像首先被編碼器壓縮至潛在空間的一個較小的模型，隨后通過解碼器展開到原尺寸圖像。
"運用穩定擴散進行圖像壓縮，得到的圖像大小僅為原始512x512分辨率的1/48，也就是16,384個數據點。這大大降低了處理的難度。"
穩定擴散模型的核心環節在于它利用高斯噪聲對圖像進行編碼，接著借由稱為逆擴散的步驟重構圖像。在此逆擴散階段，模型逐漸移除添加的高斯噪聲，進而復原圖像的精細度和結構層次。此項操作需依賴噪聲預測器實施，該預測器通?；赨-Net架構的卷積神經網絡，負責估計潛在空間中圖像所含的噪聲量，并逐步將之消減。
"擴散模型的原理是利用高斯噪聲作為圖像的編碼手段，然后通過針對性的噪聲預測器以及逆擴散手段來實現圖像的重構?！?/p>
結合了潛在空間技術和逆擴散步驟使得穩定擴散在確保圖像質量的同時顯著降低了計算資源的需求。這種獨特的處理方式不僅使它成為搭載GPU的桌面電腦和筆記本電腦的理想選擇，而且還能通過遷移學習和少量樣本進行模型訓練來滿足特定的需求。另外，穩定擴散具備根據文本和圖像提示來生成獨一無二且近乎真實的圖像的能力，支撐了文本到圖像、圖像到圖像以及視頻與動畫創作等多樣化應用場景，顯示出良好的靈活性和廣闊的應用前景。
穩定擴散模型專為高效處理圖像生成任務而構建，目標是根據文字和圖形提示創造出既獨特又逼真的視覺內容。該技術基于幾個核心組成部分：包括變分自編碼器、正逆向擴散過程、噪聲估計模型以及對文本提示的解析處理，這些要素協同作用，為穩定擴散提供了生成圖像的強大及靈敏能力。
在這一架構中，變分自編碼器（VAE）扮演著重要角色，它使得穩定擴散可以在普通的具備GPU支持的設備上順暢運行。VAE通過編碼器將詳細的512x512像素圖像壓縮成潛在空間中的64x64分辨率版本，然后再通過解碼器將這個較小的版本恢復成原始的大尺寸圖像，這一過程顯著優化了圖像處理的效率。
正向擴散是通過逐漸給圖像增添高斯噪聲直到圖像轉化為純噪聲的過程；逆向擴散則相反，它是一個逐步的、可參數化的流程，目的是將噪聲圖像轉換回清晰圖像。通過這一對稱的擴散和還原步驟，模型能夠學習如何從極端的無序狀態中恢復出有意義的圖案和結構。
噪聲預測器作為去除圖像中噪聲的中樞，穩定擴散采用了特別設計的U-Net模型，該模型根據ResNet構造出對于計算機視覺頗為有效的卷積神經網絡結構。噪聲預測器估計出圖像潛在空間的噪聲分布，并逐步從圖像中剔除這些噪聲，以逐步減少干擾并逐步清晰化圖像。
文本條件處理則通過文本提示來實現更加定制化的圖像生成。通過CLIP分詞器分析文本提示中的關鍵字詞，并將這些信息編碼到向量中，結合U-Net模型，實現了基于文本描述的圖像精準生成。
總體來說，穩定擴散技術的架構通過整合先進的機器學習組件，展現了其在圖像和視頻生成領域的卓越能力，其靈活高效的特性標志著在視覺內容創造方面的一大步進。
Stable Diffusion技術在將文字描述轉化為圖像、基于圖像創造新視覺內容、生成圖形藝術、編輯圖片以及制作視頻等方面表現出了卓越的應用性。這項技術讓基于簡單文字指令或圖像素材即刻呈現高度逼真的視覺成果變得觸手可及，并且它對計算資源的需求相對較低，這意味著即使是普通配置的GPU設備，如臺式機或筆記本電腦，也能輕松運行Stable Diffusion。利用深度學習和潛在空間探索，該技術顯著提升了處理效率，其通過遷移學習技術實現對極少量圖片（最少五張）的微調，為用戶帶來了個性化定制服務的新體驗。此外，通過引入革命性的噪點預測和逆向擴散算法，該模型進一步優化了圖像構建流程。
在具體的圖像到圖像轉換應用中，Stable Diffusion能夠根據給定的圖片素材和相關文字說明生成全新的圖像內容，比如將一份草圖與合適的描述相結合，便能創造出精細的視覺作品。在圖形藝術創作層面，用戶可以借助一系列精選提示，在不同的藝術風格之間自由切換，創作出具備個性的藝術品或標志。此外，Stable Diffusion還賦予了圖片編輯和修復新的可能，用戶可以加載圖片至AI編輯器，并通過設定特定編輯提示來進行圖片的修改或補充。在視頻制作方面，這項技術支援短視頻片段和動畫的生成，能夠為影視作品注入多樣化的視覺風格，或是將靜態圖片賦予生動的動態效果。
概括來說，Stable Diffusion技術在多個領域內展現出了廣泛且深入的應用潛能，包涵文本至圖像的轉化、圖片生成、藝術創作、圖片編輯，及視頻制作等。這種廣闊的應用領域不僅鞏固了其作為前沿技術的地位，同時也開啟了多領域內的改革和創新潛力。
Stable Diffusion在開源共享方面采用了相較于之前的生成性人工智能技術更加開放和寬松的策略。它基于Creative ML OpenRAIL-M許可證，這不僅意味著所有人都可以無償使用這一模型，還能對其進行任意的修改和再發行，這是一個明顯的創新步伐。根據此許可證的規定，任何基于Stable Diffusion進行的修改和衍生作品都必須在相同的許可證條款下發布，并且需要附帶原版許可證的副本。這樣的政策旨在降低技術應用的入門門檻，推動了技術的快速傳播與普及，并激發了一個充滿活力的開源社區的建立。在這個社區中，用戶可以自由地交流改進的思路、操作指南和實踐心得。與早期的人工智能生成模型相比，Stable Diffusion在許可證方面的寬松使得更多的從業者與愛好者得以在無需擔憂法律和經濟約束的環境中激發創意和推進技術進步，進一步促進了創新與技術前行的良性循環。
生成式人工智能技術的快速進展，尤其是穩定擴散技術的誕生，不僅代表了人工智能領域的一次輝煌跨越，更是以其高效的數據壓縮能力和創新的擴散算法，為普遍計算設備提供了兼容之道，同時開拓了生產高品質圖像和視頻的新徑。此外，它的開源模式，倚仗Creative ML OpenRAIL-M許可證，不僅保證了技術的快速普及和深度開發，也催生了一個充滿活力和創新精神的社區。
此技術在圖像渲染、美術設計、影視制作等多個域內展露頭角，展現了巨大的應用前景，為視覺內容創作領域注入了新的活力。
這不僅是對技術突破的慶祝，更象征著社區合作與應用范圍拓展的全面提升，開啟了探索未知、創造未來的新篇章。
地電腦渲染吃力，項目又急著要，沒有用過的朋友會搜索：
云渲染對電腦配置要求高不高？
它的答案是：不了你是渲染動畫還是效果圖，都不吃電腦配置，只要你本地電腦能夠做圖，能夠把項目的模型做出來，就足夠了。
1、云渲染是什么
云渲染是一種通過互聯網連接到遠程服務器進行渲染的技術，相對于本地渲染，云渲染對本地電腦的要求較低。
因為云渲染是在云端服務器上進行的，只需要本地電腦具備基本的上網能力，就能夠進行云渲染操作
2、使用云渲染有哪些注意事項
將文件上傳到云渲染服務器時，需要對本地設置的參數，貼圖等文件做保存，避免打包上傳時是用的原始參數而不是保存的最新參數。
至于3dmax以及渲染器版本，則不用做考慮，就拿渲染100平臺來講。
比如本地用的3dmax2022版本，CR8.0版本，那么服務器就會下載與本地電腦一致的版本號。參數則是本地自己設置的參數。
3、如何使用云渲染
只需要注冊一個賬戶，登錄客戶端就行，這兒給大家推薦渲染100，在3dmax頂部菜單欄就會有菜單，直接提交就行?？蛻舳俗龅奶貏e簡單。
而且他們家軟件支持速度也是很給力的，不論VR還是CR渲染器官方出版本后，會立即支持更新，并且渲染是特別的穩定。
動畫效果圖都支持，一家二用，還是非常不錯的。
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