实验简介
新手可以直接转到 【入门版】玩转AIGC，基于函数计算部署 Stable Diffusion服务，感受一路点点点，函数计算一键部署Stable Diffusion。
应开发者的需求，本次实验将带大家自己更换大模型，实现更高质量的图像生成。这是一项接近零基础的教程，其中并不会包含复杂的概念或者深奥的算法。换句话说，只要你稍有计算机基础，了解如何敲入命令，知道怎么使用浏览器打开网页，你就能很轻松的完成这个实验。
AI 生成内容的形式相当丰富，除了文字外，还可以进行绘画、作曲、演唱、编剧、设计等。最近热度非常高的 Text to Image 就是 AI 加持下非常时髦的一种图片创造方式。看看下面这些图片，你一定很难想象它们都是 AI 生成的吧。
许多人可能觉得，使用 AIGC 有很高的门槛，普通人是很难入门的。其实不然，随着 AI 技术的快速发展以及众多开源项目的诞生，我们每个人都可以很轻松且廉价的使用到 AIGC。谁能想到，在 2018 年，人工智能生成的画作在佳士得拍卖价还高达 43.25 万美元，而时隔才数年，让 AI 为我们创作绘画已经成了人人触手可及的事情。
在这些开源项目中，Stable Diffusion 无疑是优秀生之一。Stable Diffusion 是一种扩散模型（Diffusion Model）的变体，称为“潜在扩散模型”（Latent Diffusion Model），由CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员和工程师创建。
它使用来自 LAION-5B 数据库子集的图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它。Stable Diffusion 能够根据我们提供的一些提示词以及可以调整的部分参数，通过模型计算生成一张不错的图片。
实验中使用云资源
实验后收获
- 使用函数计算部署Stable Diffusion模型
- 基于Stable Diffusion体验AI绘画
