用 Python 玩转 Stable Diffusion（英

文版电子书） 借助 Python 控制并自动化生成高质量 AI 图像 在这本实践指南中，通过扩散模型（diffusers）、LoRA、文本反转（textual inversion）、ControlNet 和提示词设计等生成式人工智能（GenAI）工具与技术，掌握 AI 图像生成 —— 关键图像以彩色印刷。 核心特点 在专家指导和可直接运行的 Python 代码助力下，精通生成惊艳 AI 艺术作品的技巧 即时获取新兴扩展和开源模型 借助社区共享模型和 LoRA 的力量，生成高质量、极具吸引力的图像 内容简介 Stable Diffusion 是一款改变游戏规则的 AI 工具，能让你通过代码创作惊艳的图像。本书作者是微软资深应用数据科学家，同时也是 Hugging Face Diffusers 库的贡献者，他凭借 15 年以上的经验，帮助你通过理解底层概念和技术来掌握 Stable Diffusion。 你将首先了解 Stable Diffusion，掌握扩散模型背后的理论，搭建环境，并使用 diffusers 生成你的第一张图像。随后，你会优化性能、利用自定义模型，还会整合社区共享资源（如 LoRA、文本反转和 ControlNet）来提升创作效果。书中涵盖人脸修复、图像放大和图像复原等技术，重点讲解突破提示词限制、定时提示词解析和加权提示词，以打造完全定制化的行业级 Stable Diffusion 应用。此外，本书还探讨了其在医学成像、遥感和照片增强等领域的实际应用。最后，你将了解如何提取生成数据、确保数据持久性，以及利用 BLIP 等 AI 模型提取图像描述信息。 读完本书，你将能够使用 Python 生成和编辑图像，并借助相关解决方案为你的业务和用户构建 Stable Diffusion 应用。 你将学到什么 探索 Stable Diffusion 的核心概念和应用，搭建成功的运行环境 优化性能、管理显存使用，并利用 LoRA、文本反转等社区驱动资源 借助 ControlNet、IP-Adapter 等方法，生成具有前所未有的可控性和质量的图像 了解 Stable Diffusion 的新进展，如使用 AnimateDiff 生成视频 编写有效的提示词，并利用大语言模型（LLM）实现流程自动化 学习如何从零开始训练 Stable Diffusion LoRA 本书适用人群 如果你希望掌控 AI 图像生成，尤其是通过扩散模型实现这一目标，本书将非常适合你。此外，数据科学家、机器学习工程师、研究人员以及希望基于 Stable Diffusion 框架创建 AI 图像生成应用的 Python 应用开发者，都能从书中获得有益见解。 目录 初识 Stable Diffusion 搭建 Stable Diffusion 环境 使用 Stable Diffusion 生成图像 理解扩散模型背后的理论 解析 Stable Diffusion 的工作原理 使用 Stable Diffusion 模型 优化性能与显存使用 使用社区共享的 LoRA 使用文本反转 突破 77 token 限制与实现提示词加权 图像修复与超分辨率 定时提示词解析 使用 ControlNet 生成图像 使用 Stable Diffusion 生成视频（如 AnimateDiff） 使用 BLIP-2 和 LLaVA 生成图像描述 探索 Stable Diffusion XL