哎呀，最近AI绘画火了嘛！特别是扩散模型这块，简直是开了新世界的大门，不过，作为一个刚入坑的新手，我可是有点迷路了，不知道该怎么找这些AI绘画扩散模型，别担心，今天我就带大家一起来探索一下，AI绘画扩散模型的 treasure trove！
一、扩散模型的“前世今生”
扩散模型，听起来很高大上对吧？其实就是一种生成模型，能够通过一步步的“微调”来生成高质量的图像，就是模型先随机生成一张模糊的图片，然后一步步调整，让这张图片变得清晰、逼真。
在AI绘画领域，扩散模型的表现可圈可点，尤其是那些大厂 released 的模型，Stable Diffusion、COCO、DeepMind 等，不过，这些模型的资源可能分散在不同的平台和仓库里，想要找到它们可真得花点功夫。
二、扩散模型的“藏宝地”
**Hugging Face
Hugging Face 是一个非常 popular 的开源社区，里面聚集了大量的AI模型和工具，对于扩散模型来说，Hugging Face 可能是你的第一站，这里不仅能下载各种预训练模型，还能找到各种教程和示例。
不过，Hugging Face 的模型可能需要一定的技术门槛，特别是对于刚入坑的萌新来说，可能会觉得有点吃力，不过别担心，这里有 plenty 的教程和社区支持，慢慢来，总会找到自己的节奏。
**GitHub
GitHub 是个神奇的地方，各种开源项目都能在这里找到，扩散模型的代码和模型 weights 也都是开源的，GitHub 上的资源真的是应有尽有。
不过，直接在 GitHub 上找资源可能会有点分散，因为很多模型的发布者会把代码和 weights 分开发布，需要你去下载并配置环境，这可能会比较麻烦。
**DeepMind
DeepMind 是 Google 的研究部门，他们可是扩散模型领域的 pioneers，DeepMind 发布的模型在很多领域都有出色的表现，尤其是在图像生成和修复方面。
不过，DeepMind 的资源可能需要一些特殊配置才能使用，尤其是对于非专业用户来说，可能会觉得有点困难，不过，随着开源社区的发展，很多模型的实现也在逐渐简化，所以耐心点，总会找到适合自己的。
4.Stable Diffusion
Stable Diffusion 是一个非常 popular 的开源扩散模型，由 Stable Diffusion 团队 released，这个模型的特点是开源、易用，而且支持多种不同的训练数据集。
Stable Diffusion 的资源非常丰富，而且社区非常活跃，这意味着你可以在各种论坛和社区中找到支持和指导，不过，Stable Diffusion 的模型可能会根据不同的训练数据集有不同的表现，所以需要根据自己的需求来选择。
**COCO
COCO 是一个非常 popular 的图像数据集，里面包含了大量的高质量图片，对于扩散模型来说，COCO 数据集是一个非常有用的数据源，可以用来训练和 Fine-tuning 模型。
不过，COCO 数据集的使用可能需要一些数据处理的技巧，特别是对于刚入坑的萌新来说，可能会觉得有点困难，不过，很多教程和工具都会提供数据处理的指导，所以慢慢来，总会找到自己的节奏。
三、扩散模型的“宝藏地图”
**推荐的模型
Stable Diffusion v2.1: 这是一个非常 popular 的模型，由 dreamStudio 团队 released，它在速度和质量上都表现得非常出色，适合大多数用户的使用。
COCO: 这是一个高质量的图像数据集，非常适合用来训练扩散模型，虽然它需要一些数据处理的技巧，但一旦掌握了，效果会非常显著。
DeepMind: 这是一个非常 powerful 的模型，虽然资源可能需要一些特殊配置，但它的表现在很多领域都是最好的。
Runway ML: 这是一个非常 popular 的扩散模型，由 Runway ML 团队 released，它在用户友好性和稳定性上都有非常出色的表现。
DALL-E: 这是一个非常 innovative的扩散模型，它能够根据文本生成高质量的图像，虽然它的资源可能需要一些特殊配置，但效果非常值得。
**工具推荐
Blender: 这是一个非常 popular 的 3D 制作工具，它也有一个扩散模型的插件，方便用户进行创作。
COCO: 这是一个非常 useful 的数据集，适合用来训练和 Fine-tuning 模型。
Runway ML: 这是一个非常 user-friendly 的扩散模型，适合那些对技术不太熟悉的人。
DALL-E: 这是一个非常 innovative的扩散模型，能够根据文本生成高质量的图像。
四、扩散模型的“注意事项”
在寻找和使用扩散模型的时候，有几个注意事项需要特别注意：
1、模型的版本: 不同的模型版本可能会有不同的性能和资源消耗，所以在选择模型的时候要根据自己的需求来选择。
2、数据集的质量: 数据集的质量直接影响到模型的表现，所以在选择数据集的时候要特别注意。
3、环境的配置: 使用扩散模型可能会需要一些特定的环境配置，特别是对于非专业用户来说，可能会觉得有点困难。
4、版权问题: 有些模型和数据集可能会有版权问题，所以在使用的时候要特别注意。
五、总结
扩散模型在AI绘画领域真的是一个宝藏，无论是模型还是工具，都是应有尽有，不过，想要找到它们，可能需要花点时间去探索和挖掘，不过，别担心，只要多尝试，多学习，总会找到适合自己的那一个。
扩散模型的世界非常广阔，只要用心去探索，你一定能够找到属于自己的那一片天空！
