AI绘图Disco Diffusion基础教学：从下载、配置到关键词输出一次搞定
缘起自 OpenAI，在人工智能绘图领域「打前锋」的工具之一 Disco Diffusion ，称得上是许多数字艺术爱好者，最为喜爱使用的AI绘图软件。
Disco Diffusion 最特别之处，在于整合了许多开源的人工智能绘图模块，并经过大量开发者进一步调整、最佳化，借此产出高质量的AI影像。 尤其近几个月以来透过开发团队的不断改良，现在的 Disco Diffusion 无论细致度、精确度或功能性，皆比起刚刚推出时来得更加强大。
正因为整合的模块皆是开源项目，所以 Disco Diffusion 本身也完全开源，源代码亦完整公开，使用上完全免费，甚至连 AI 所产生的图片也没有所谓的「版权」限制存在，用户不仅能够自由转发、加工，甚至还可以应用到商业领域，相对于其他AI绘图工具来说是一大优势。
藉由 谷歌 云端主机强大的运算能力，Disco Diffusion 在绘图时不必消耗使用者自身的电脑资源，只要准备好浏览器与 谷歌 帐号，几乎人人都可以轻松操作 Disco Diffusion ，感受人工智能绘图所带来的魅力。
为Disco Diffusion进行前置设定
目录
虽然原始的 Disco Diffusion 得将程式码下载到电脑后，通过离线方式运算并生成图片，但考虑到每个人的硬件效能不同，现在的 Disco Diffusion 则提供藉由云端主机与 谷歌 Colab 产出图片的功能，用户只要准备好 谷歌 帐号和网页浏览器即可开始操作。
相对于其他 AI 绘图工具，Disco Diffusion 的接口较为原始且复杂，新手一开始可能会被密密麻麻的代码给吓得不知所措，因此若是简单使用，建议仅先调整基本设定，等待未来熟悉操作后再进一步客制化。
Disco Diffusion
网站链接：https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion/blob/main/Disco_Diffusion.ipynb
收费方式：免费，图片无版权
步骤1.透过网页浏览器开启 Disco Diffusion 的 谷歌 Colab 代码链接，点击上方的「复制到云端硬盘」。
步骤2.登入 谷歌 帐号后，Disco Diffusion 的执行代码就会复制一份到自己的 谷歌 云端硬盘根目录中，接着将自动跳转网页。
步骤3.网页跳转后，开始编辑 Disco Diffusion 基本设定，建议勾选第一个选项透过云端 GPU 进行运算，以及第二、三个选项，将成果至储存云端硬盘中。
步骤4.将网页下拉到Setting区块，修改batch_name为想要的项目文件夹名称; Steps 的数字越大图片会越精细，建议先维持预设; 第三个字段则是图片尺寸，长、宽都必须是64的倍数。
步骤5.继续将网页下拉找到「Extra Setting」区块，修改 intermediate_saves 数值，指定要储存多少张于制作过程所出现的半成品图片。
透过关键词让Disco Diffusion产出图像
步骤3.网页跳转后，开始编辑 Disco Diffusion 基本设定，建议勾选第一个选项透过云端 GPU 进行运算，以及第二、三个选项，将成果至储存云端硬盘中。
步骤4.将网页下拉到Setting区块，修改batch_name为想要的项目文件夹名称; Steps 的数字越大图片会越精细，建议先维持预设; 第三个字段则是图片尺寸，长、宽都必须是64的倍数。
步骤5.继续将网页下拉找到「Extra Setting」区块，修改 intermediate_saves 数值，指定要储存多少张于制作过程所出现的半成品图片。
透过关键词让Disco Diffusion产出图像
步骤5.继续将网页下拉找到「Extra Setting」区块，修改 intermediate_saves 数值，指定要储存多少张于制作过程所出现的半成品图片。
透过关键词让Disco Diffusion产出图像
要让 Disco Diffusion 能够根据特定主题进行作画，最重要的步骤就是输入关键词，也就是所谓的「Prompts」。 Disco Diffusion 不只能够处理零散的关键词，例如内容主体、风格、色调等等，甚至还可以应对自然语句，例如在示例中，官方就用了完整、有逻辑的话语，交由 Disco Diffusion 推导出画作的样貌。 虽然用上云端主机进行运算，但 Disco Diffusion 的执行速度并没有很快，尤其 Steps 数值越多、指定尺寸越大、图片产出越多张时，绘图速度将会变得更慢。
步骤1.于「Diffuse！」 的「Do the Run！」 区块，修改 display rate 数值决定图片预览的更新频率; n_batches 则是指要用同样设定执行几次，获得几张最终图片。
步骤2.找到「Prompts」区块，输入让 AI 制作图片的英文关键词，默认已经有「A beautiful painting…」的例句描述，初次使用建议先依样画葫芦简单修改。
步骤3.举例来说，原本例句的「singular lighthouse」，笔者将其改换成「technology city」，即是绘图的主题由「灯塔」更改为「科技城市」。
步骤4.原先例句「by…」后所呈现的作者名称，笔者在此也更换成「leonardo da vinci」，即让作品呈现李奥纳多•达芬奇的风格。
步骤5.完成关键词输入与修改后，找到最上方导航列的「执行阶段」，按下「全部执行」。
步骤6.过程中 Disco Diffusion 会询问访问权限以储存必要资料和成果图片，按下「连接至 谷歌 云端硬盘」。
步骤7.在登录 谷歌 帐号的情况下，于网页跳转后点击「允许」。
步骤8.当 Disco Diffusion 开始执行，在「Diffuse！」 区块的最下方，依序就会看见总进度条、预览图片与目前进度条，左上角也有执行中的动画图标。
步骤9.最终产出的图片档案，将会储存于 谷歌 云端硬盘根目录底下的 AI、 Disco Diffusion、images_out 文件夹路径中。
步骤10.点入先前设定的项目名称文件夹，就会看见最终版本的成果图片，以及执行该次 AI 绘图时，所使用的设定参数文本文件。
步骤11.在 partials 文件夹中则会储存 AI 于执行过程中，所产生的半成品图像，即先前 intermediate_saves 参数所指定的图片数量。
步骤3.举例来说，原本例句的「singular lighthouse」，笔者将其改换成「technology city」，即是绘图的主题由「灯塔」更改为「科技城市」。
步骤4.原先例句「by…」后所呈现的作者名称，笔者在此也更换成「leonardo da vinci」，即让作品呈现李奥纳多•达芬奇的风格。
步骤5.完成关键词输入与修改后，找到最上方导航列的「执行阶段」，按下「全部执行」。
步骤6.过程中 Disco Diffusion 会询问访问权限以储存必要资料和成果图片，按下「连接至 谷歌 云端硬盘」。
步骤7.在登录 谷歌 帐号的情况下，于网页跳转后点击「允许」。
步骤8.当 Disco Diffusion 开始执行，在「Diffuse！」 区块的最下方，依序就会看见总进度条、预览图片与目前进度条，左上角也有执行中的动画图标。
步骤9.最终产出的图片档案，将会储存于 谷歌 云端硬盘根目录底下的 AI、 Disco Diffusion、images_out 文件夹路径中。
步骤10.点入先前设定的项目名称文件夹，就会看见最终版本的成果图片，以及执行该次 AI 绘图时，所使用的设定参数文本文件。
步骤11.在 partials 文件夹中则会储存 AI 于执行过程中，所产生的半成品图像，即先前 intermediate_saves 参数所指定的图片数量。
步骤6.过程中 Disco Diffusion 会询问访问权限以储存必要资料和成果图片，按下「连接至 谷歌 云端硬盘」。
步骤7.在登录 谷歌 帐号的情况下，于网页跳转后点击「允许」。
步骤8.当 Disco Diffusion 开始执行，在「Diffuse！」 区块的最下方，依序就会看见总进度条、预览图片与目前进度条，左上角也有执行中的动画图标。
步骤9.最终产出的图片档案，将会储存于 谷歌 云端硬盘根目录底下的 AI、 Disco Diffusion、images_out 文件夹路径中。
步骤10.点入先前设定的项目名称文件夹，就会看见最终版本的成果图片，以及执行该次 AI 绘图时，所使用的设定参数文本文件。
步骤11.在 partials 文件夹中则会储存 AI 于执行过程中，所产生的半成品图像，即先前 intermediate_saves 参数所指定的图片数量。
步骤8.当 Disco Diffusion 开始执行，在「Diffuse！」 区块的最下方，依序就会看见总进度条、预览图片与目前进度条，左上角也有执行中的动画图标。
步骤9.最终产出的图片档案，将会储存于 谷歌 云端硬盘根目录底下的 AI、 Disco Diffusion、images_out 文件夹路径中。
步骤10.点入先前设定的项目名称文件夹，就会看见最终版本的成果图片，以及执行该次 AI 绘图时，所使用的设定参数文本文件。
步骤11.在 partials 文件夹中则会储存 AI 于执行过程中，所产生的半成品图像，即先前 intermediate_saves 参数所指定的图片数量。
步骤10.点入先前设定的项目名称文件夹，就会看见最终版本的成果图片，以及执行该次 AI 绘图时，所使用的设定参数文本文件。
步骤11.在 partials 文件夹中则会储存 AI 于执行过程中，所产生的半成品图像，即先前 intermediate_saves 参数所指定的图片数量。
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