深入探讨稳定扩散及其修补变种在室内设计中的应用
在我们所生活的这个快节奏的世界中，尤其是在疫情之后，我们许多人意识到拥有一个宜人的家居环境，以逃避现实，是无价的，也是一个值得追求的目标。
无论你是想要一个北欧风格、极简风格还是华丽风格来装饰你的家，想象每一件物品如何融入一个充满不同元素和颜色的空间并不容易。因此，我们通常会寻求专业帮助，创建那些帮助我们了解未来家居外观的惊艳三维图像。
然而，这些三维图像价格昂贵，而且如果我们最初的想法不如我们预期的那么理想，重新获取新的图像将花费时间和更多金钱，这些在当今都是稀缺的资源。
在本文中，我将探讨稳定扩散模型，从简要解释它是什么，它是如何进行训练的以及适应修复过程所需的条件。最后，我将以一个我未来家中的三维图像应用它的案例结束，我将更换厨房岛和橱柜的颜色和材质。
如往常一样，代码可以在Github上找到。
稳定扩散
它是什么？
稳定扩散[1]是CompVis Group于2022年发布的一种生成型人工智能模型，可以根据文本和图像提示生成逼真的图像。它的主要设计目的是生成受文本描述影响的图像，但也可用于其他任务，如修复或视频创作。
其成功源于感知图像压缩步骤，将高维图像转换为更小的潜在空间。这种压缩使得该模型可以在资源有限的机器上使用，使其对每个人都可访问，而这在之前的最先进模型中是不可能的。
