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　　Disco Diffusion是一款非常專業的AI作圖工具。該人工智能生成插畫軟件推出了全新的5.0版本，在功能和體驗上效果更佳，它可以全自動渲染生成對應場景的圖片，并且渲染結果質量非常高，使繪圖用戶必備工具之一。

【功能特點】

　　擴散是從圖像中去除噪聲的數學過程，而CLIP 是用于標記圖像的工具。 結合使用時，CLIP 使用其圖像識別技術迭代地引導擴散去噪過程，使圖像的內容逐漸與文本提示的概念緊密匹配。

　　上面的圖片[1]便是在 DD 中僅使用“提示”創建的，其內容為：“A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation.”

　　擴散是一個迭代的過程。 在每次迭代/步驟中，CLIP 都會根據“提示”評估現有圖像，并為擴散過程提供“方向”。 擴散將對現有圖像進行“去噪”，而 DD 將顯示其對最終圖像外觀的“當前估計”。 最初，圖像只是一團模糊混亂的噪點，但隨著 DD 迭代的推進，圖像的細節從逐漸由粗略變為精細。

　　隨著 CLIP 根據“提示”不斷引導擴散降噪過程，圖像在該過程中逐漸變得清晰。

　　圖像的內容通常由“提示”——句子、短語和一系列描述性詞語（譯者注：甚至是網絡關鍵詞和藝術家！例如trending on artstation——artstation上的熱搜、Miyazaki Hayao——宮崎駿）控制，這些詞語告訴 CLIP 您想看到什么。

　　為 AI 藝術創建一個好的“提示”是一項細致入微、具有挑戰性的任務，需要大量的反復試驗和實踐。 它需要您琢磨學習，但本指南不會詳細介紹。 我們側重于介紹如何調整Disco Diffusion該jupyter文件的基本參數。

　　DD 的大部分控制參數需要填寫具體數字，以控制 CLIP 模型和擴散曲線的各個方面。使用 DD 的一般流程是：

　　填寫“提示”

　　調整控制參數

　　運行jupyter文件，創建圖像

　　根據使用的設置和可用的處理器不同，DD 渲染單個圖像的時間從 5 分鐘到一個小時不等，甚至更長時間

　　微調“提示”和控制參數既復雜又耗時，因此不斷去嘗試并形成自己的一套技巧會更好。 我們建議您先嘗試一下jupyter文件中的默認設置，以確認文件運行正常并且您的設置沒有錯誤。 在那之后，盡情地實踐你的點子吧！

　　此外，盡管 DD 支持生成整個作畫過程的動畫，您仍應該從學習如何創建靜止圖像開始，因為學會創建圖像后生成動畫將十分簡單。

　　用AI(Artificial Intelligence/人工智能)創造藝術是神奇而復雜的，數據科學家和程序員在該領域的研究從未停止。因此，如果一點點努力與專注都不屑于付出的話，你同樣可能毫無收獲。DD有幾十個控件，交互復雜，限制少，很容易得到不好的結果。 但不要氣餒！

　　請記住，您并不孤單。成千上萬的人正在學習和學習 AI 藝術，并且有許多資源可以與其他 DD 用戶和 AI 藝術家聯系并向他們學習。例如有一個專門的 DD Discord 論壇、一個 DD subreddit 和twitter 上一個活躍的用戶社區。 還有幾十個很棒的 Youtube 和書面教程和指南。