本书提供了完整的代码和详细的步骤，让读者可以亲自动手实验，在实践中学习和掌握Stable Diffusion。本书内容涵盖了Stable Diffusion的各个方面，从环境搭建到模型优化，从图像生成到视频制作，从LoRA到ControlNet。作者以清晰的思路和通俗易懂的语言，将复杂的理论知识和代码实现娓娓道来，并辅以大量的示例和插图，使读者能够轻松理解和上手。本书还深入探讨了Stable Diffusion的一些高级应用，例如图像修复、超分辨率、文本反转、自定义提示词、生成视频、模型微调等，为读者打开了更广阔的应用空间。本书适合人工智能图像生成爱好者、程序员、数据科学家、机器学习工程师以及研究人员阅读。

译者序
序言
前言
作者简介
审校者简介
第一部分 Stable Diffusion的旋风
第1章 Stable Diffusion介绍
1.1 扩散模型的演变
1.1.1 在Transformer和注意力之前
1.1.2 Transformer给机器学习带来的变革
1.1.3 OpenAI的CLIP产生了重大影响
1.1.4 图像生成
1.1.5 DALL E 2和Stable Diffusion
1.2 为何选择Stable Diffusion
1.3 使用哪一个版本的Stable Diffusion
1.4 为什么选择本书
1.5 参考文献
第2章 搭建Stable Diffusion的开发环境
2.1 硬件要求
2.1.1 GPU
2.1.2 系统内存
2.1.3 存储
2.2 软件要求
2.2.1 CUDA安装
2.2.2 为Windows、Linux和macOS安装Python
2.2.3 安装PyTorch
2.3 运行Stable Diffusion管道
2.4 使用Google Colab
2.5 使用Google Colab运行Stable Diffusion管道
2.6 总结
……
第二部分 通过自定义功能改进扩散模型
第三部分 高级主题
第四部分 将Stable Diffusion集成到应用中