前言
在人工智能技术的迅猛发展下，内容生成领域也迎来了一系列创新的突破。其中，使用扩散模型（如Stable Diffusion）从文字生成图片的AI技术备受瞩目。这一技术的出现，为我们创造栩栩如生的图像提供了全新的可能性。本文将带领读者使用免费云Colabt体验如何使用扩散模型生成图片。
前提
本文使用免费云，只要求读者拥有浏览器即可。
步骤
- 使用浏览器打开Colab的网页：https://colab.google/， 登录后，打开一个心得Notebook。
- 设置运行时为GPU(为了快速执行), 菜单栏->修改->笔记本设置。
- 安装使用的库。由于使用到了diffusion, 因此这里需要安装HuggingFace的diffusers, 和transformers库。
!pip install transformers diffusers
第一次执行可能需要点时间，因为Colab需要为我们初始化环境，然后才能执行安装。
4. 依赖安装后，就可以载入训练好的模型，并生成我们的图片了。
from diffusers import AutoPipelineForText2Image # 导入pipeline
import torch # 导入pytorch，一个及其学习库
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"kandinsky-community/kandinsky-2-2-decoder", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda") # 导入公开的模型checkpoints
generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(31) # 初始化生成器
image = pipeline("Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k", generator=generator).images[0] # 这里就是提示内容了，通过提示来控制我们生成的图形。
image # 展示图形。
执行过程可能需要几分钟，这个根据自己选择的模型有关，不同模型大小区别还是挺大的，比如上面的示例，可能看到执行过程中有多个几G的参数文件需要加载。
这里就是生成的图片。（图片通过扩散模型kandinsky生成）
结论，以上就是使用扩散模型生成图片的过程，在上面过程中，文中只是简单示例，但是有很多的公开模型可以供我们使用，另外使用时也有众多的参数供我们灵活配置。
