提示工程是人工智能中的一个概念，尤其是自然语言处理 (NLP)。在提示工程中，任务的描述嵌入在输入中。根据您选择的工具和模型，提示的输出可能会有所不同。例如，您将从不同的稳定扩散模型中获得不同的结果。

图像修复是 AI 研究的一个活跃领域，AI 已经能够提出比大多数艺术家更好的修复结果。这是一种生成图像的方法，其中缺失的部分已经用视觉和语义上合理的内容填充。它对于许多应用程序非常有用，例如广告、改进您未来的 Instagram 帖子、编辑和修复您的 AI 生成的图像，甚至可以用于修复旧照片。

本教程展示了如何使用 🤗 Hugging Face Diffusers 库创建用于文本引导图像到图像生成的自定义扩散器管道。阅读后，您将能够从一个简单的草图创建漂亮的 AI 生成的艺术品。

文本嵌入器是一项机器学习任务，用于创建一段文本的矢量表示。然后可以将该向量用作机器学习算法的输入。文本嵌入的目标是以适合机器学习的方式捕捉文本的含义。

Craiyon 是根据文本描述创建图像的绝佳工具，它的易用性和可访问性使其成为任何希望从文本生成图像的人的绝佳选择。在本教程中，我们介绍了如何使用 Craiyon 从文本生成图像，如何构建提示以获得更好的结果，以及提示工程的一些提示和技巧。

下面的最小稳定扩散代码适用于免费使用。Google Colab 可能会提示笔记本需要高 RAM。最小代码不会超过 RAM 分配，尽管扩展进程可能会超过可用资源分配。如何在 Google Colab 中运行 Stable Diffusion 代码