AI绘画/文生图/图生图 - DiffusionDraw Stable Diffusion

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的智能化应用正在我们的生活中得到广泛应用。在绘图这一领域，AI 智能技术也开始逐步普及。在过去，绘制一张高质量的原创图片需要长时间的准备、构思和技术储备。但现在，有了这个智能化的扩展程序，只需要简短的一行提示，就能轻松生成一张符合需求的高质量原创图片。

这个程序让创作变得更加高效，创作者只需输入简短的提示词即可，程序便会利用强大的人工智能技术快速生成一张符合要求的图片。创作者不再需要耗费大量时间与成本去学习、熟练掌握绘画技能和工具，这个程序大大缩短了人们的绘图时间和难度，让更多的人都有机会创作出美轮美奂的原创作品。

由于绘作提示词越具体，程序生成的图片就越能符合创作者的需求。因此，使用这个程序之前，创作者应该充分的了解自己的需求，然后在输入提示的时候尽可能地详细描述自己想要的形象、颜色和表现手法等，这样程序生成的图片才能更符合创作者的要求。

我们承诺，使用这个扩展程序生成的图片都是高质量、高清晰的。这个程序采用最先进的人工智能技术，可以自动识别绘制中可能存在的问题以及缺陷，确保所生成的图像无论是清晰度、色彩还是轮廓都是非常精细和自然的。即使新手也能轻松制作出高水准的原创作品。

在 AI 智能时代，我们不再需要依靠手动绘图来表达自己的创造力和想象力，而是可以依托智能科技来更快、更高效地展现我们的创意。

👉如何使用？
1. 输入生成图片的提示词，点击“确定”按钮开始等待生成，为了更好的图片质量，此过程大概需要花费 1-2 分钟，您无需等待，稍后在历史记录页面查看即可！
2. 生成图片后，您可以一键下载图片。
3. 不会写图片描述词？没关系，我们为您提供了一些例子，您可以进行参考。
4. 为了方便您的使用，我们保存了您创作图片的历史记录，您可以随时进行查看。

👉我们的优势？

1. 使用最先进的 AI 对话 技术，最强大的 OpenAI，根据用户输入的描述词，自动生成一张与描述内容相符的图片。这项技术的普及，显然将会给平面设计师、广告人员和市场营销人员等领域带来极大的便利，快速生成高质量的宣传图片。

2. 在这个 AI 绘图工具中，用户只需要输入描述词便可以自动生成图片。这意味着，使用者无需关心具体的绘图技术，而是将主要精力投入到图像的构思和设计上。同时，AI 绘图工具也解决了人类语言理解的问题，能够自动理解用户的话语，以此来生成一张图片，并输出相应的结果。这种技术的出现极大地提高了用户的效率，从而更快地达到工作目标。

3. 还可以用来做新媒体运营，在抖音、快手、小红书、哔哩哔哩等平台发布素材或短视频。此 AI 绘图工具可以帮助新媒体创意人员更快速地生成图片。通过输入描述词，能够自动分析和理解描述中的关键词，从而生成一张与描述相符合的图片。同时，这些工具可以实现批量生成，大大提高了工作效率，节省时间和人力成本。其次，在视觉设计方面，可以为新媒体运营提供更多创意方向。以往在设计过程中，创意人员往往需要根据自身的主观经验和知识库进行设计。而通过使用 AI 绘图工具，创意人员可以快速看到多种不同的设计方案，从而在视觉效果上进行不同的尝试和探索。这对于新媒体运营来说，是一种非常宝贵的资源。

4. 另外，在社交媒体上（知乎、微信、微博等），可视化的内容可以更好地吸引用户的关注。因为图片可以更好地展现产品的特色和卖点，从而更好地与用户进行互动，加强用户对品牌的认知感和好感度，而达到有效的品牌推广效应。在这个方面，此 AI 绘图工具可以帮助新媒体拥有更多的高质量、多样化的图片，从而更好地满足用户的需求，提高品牌推广的效果。
5. 新媒体运营（抖音、快手、 TikTok 、小红书等）、电商卖家（Shopify 、亚马逊、京东、淘宝、拼多多等）、 PS 爱好者、摄影师、设计师等都是我们的忠实用户。

👉什么是 Stable diffusion？
Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像，与 Midjiourney 、 DALL·E 2 、 Image Creator 都属于兴起的 AI 绘图技术。使用 AI 来完成画图，节省人工成本，让非设计师人群也能很快创作出高质量的符合要求的图片。

Stable diffusion 的原理可以分为以下几个步骤：

1. stable diffusion 使用一个新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为一个向量表示。这个向量表示可以捕捉文本的语义信息，并与图像空间对齐。

2. stable diffusion 使用一个扩散模型（Diffusion Model），将一个随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，可以从训练数据中学习出一个概率分布，并从中采样出新的数据。

3. 在扩散过程中，stable diffusion 利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布。这样，stable diffusion 可以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。

4. 最后，stable diffusion 使用一个超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。超分辨率放大器也是一个扩散模型，可以从低分辨率图像中恢复出细节信息，并增强图像质量。