Disco Difussion是国内外首屈一指的 AI 图像生成器，是免费开放给所有人使用的，很多设计师、插画家和艺术工作者都在这里寻找灵感。

Disco Diffusion 是一款基于MIT许可协议的开源人工智能绘画工具，它通过用户输入的描述性文本（Prompt）生成对应的图像。这款工具利用了深度学习技术，具体来说是通过CLIP-Guided Diffusion方法，即CLIP模型引导图像生成，结合扩散模型持续去噪来完成图像的绘制。Disco Diffusion 的核心功能是将文本描述转化为视觉艺术，支持用户通过简单的文本输入来创造艺术作品，且能够模拟不同艺术家的风格和特定的艺术趋势。

使用方法

1. 环境准备：
   • 注册一个谷歌账号。
   • 确保你的浏览器支持英文界面，如果需要，可以按照特定教程调整浏览器语言设置。
2. 运行在Google Colab：
   • 打开Disco Diffusion的官方Colab链接。
   • 登录你的谷歌账号。
   • 复制并保存到Google Drive，以确保数据的持久性和方便操作。
   • 在新打开的副本中，根据提示进行必要的设置调整，如修改batch_name、steps、width_height等参数。
3. 参数设置：
   • batch_name：设置图片保存在云盘的名称。
   • steps：通常设置在200到300之间，根据需要调整。
   • width_height：设置图片尺寸，需是64的整数倍，免费用户请设置在1920x1080以内，以避免显存不足的提示。
   • intermediate_saves：设置过程图保存张数，影响最终输出图像的细节和进度显示。
4. 生成图像：
   • 在Prompts部分输入你希望生成的画面描述，注意描述应具体且明确，避免概括性描述。
   • 点击菜单栏中的“Run All Cells”开始图像生成过程。
   • 根据需求调整Prompt，以达到理想的图像效果。
5. 进阶使用：
   • 可以尝试结合艺术家风格、特定风格调整，以及使用不同的模型版本来影响生成结果。
   • 本地部署时，需要确保安装必要的依赖包，并配置好运行环境。

注意事项

• 云端运行：云端运行速度较慢，但无需本地配置。
• 本地部署：对于需要更快响应速度或更多定制化的用户，可以将Disco Diffusion部署到本地，但这需要一定的技术基础和硬件支持。
• Prompt语法：输入的描述需要遵循特定的语法结构，包括图像种类、主题描述、艺术家描述和风格调整。
• 图像细节：生成的图像可能需要通过后期处理或人工干预来达到最终满意的效果，特别是在追求高细节和特定风格时。

优点与缺点

• 优点：完全开源，免费且可商用；无需编程、建模或绘画基础；能够根据文字描述生成图像。
• 缺点：云端运行速度慢，本地部署复杂；依赖明确的英文关键字，语法要求严格；生成的图像可能需要进一步处理才能达到商业使用标准。

通过上述步骤，用户可以利用Disco Diffusion创造出符合特定描述的数字艺术作品，无论是个人创作还是商业用途，都能提供强大的辅助功能。