資料內(nèi)容：
1.3 原理
U-Net結(jié)構(gòu)：Stable Diffusion基于U-Net模型架構(gòu)，通過(guò)降噪擴(kuò)散模型（Denoising Diffusion
Probabilistic Models, DDPM）生成圖像。
文本編碼器：使用CLIP文本編碼器將輸入提示詞轉(zhuǎn)換為圖像的潛在表示。
1.4 提示詞合集
關(guān)鍵字組合：組合藝術(shù)風(fēng)格（如“impressionism”）、場(chǎng)景描述（如“sunset at the beach”）和修飾
詞（如“highly detailed”）來(lái)生成多樣化的圖像。
常用提示詞：可以訪問(wèn) PromptHero 或 Lexica 進(jìn)行提示詞靈感獲取。
1.5 API 開發(fā)
FastAPI 服務(wù)器：使用 FastAPI 部署 API 接口，實(shí)現(xiàn)對(duì) Stable Diffusion 的圖像生成請(qǐng)求。
