Stable Diffusion教程之使用Stable Diffusion改进图像分割模型

### Stable Diffusion 模型生成图片过程 Stable Diffusion 是一种基于扩散模型框架下的深度学习算法，用于高质量图像生成。该模型通过一系列去噪步骤来逐步构建目标图像，在每一步中逐渐减少噪声并增加结构化信息直到形成清晰的图像[^1]。 为了展示如何利用 Python 调用已部署好的 Stable Diffusion API 来创建一张新图： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-base" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse" image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ``` 上述脚本会向服务器发送请求以根据给定提示（如：“宇航员骑马的照片”），并通过调用预训练权重文件完成实际创作工作，最终保存生成的结果至本地磁盘作为 PNG 文件[^2]。 #### 注意事项 - 此处假设读者已经成功设置了环境，并能够访问所需的依赖库和服务接口。 - 实际应用时可能还需要考虑更多细节配置选项，比如调整迭代次数、优化参数设置等。