开源是永远的必杀技。
自从文本到图像开源模型 Stable Diffusion 最初版本发布以来，DreamStudio 一直是 Stability AI 新模型和功能的主要界面。迄今，用户已经借助 DreamStudio 创建了数百万张图像。
最近，DreamStudio 还升级到了 SDXL，实现了比其前身 Stable Diffusion 2.1 更详细的图像和构图，并能用较短的 prompt 来创建描述性图像。
就目前来说，DreamStudio 已经可以生成这样的图像，效果不输 Midjourney 5.1：
尽管 DreamStudio 提供了几乎没有门槛的图像生成方法，但它也有一个条件：付费。SDXL 版本的定价甚至还要更高一些。
而且，对一部分技术过关的开发者来说，他们也希望能够在 DreamStudio 的基础上进行一些应用扩展。
或许是听到了网友们的心声？刚刚，Stability AI 发布了 DreamStudio 的开源版本 ——StableStudio。
开源地址：https://github.com/Stability-AI/StableStudio
「我们相信，扩大技术落地的最佳方式是通过开放、社区驱动的开发，而不是闭源产品的私有化迭代。」Stability AI 表示。
在该公司的规划中，StableStudio 的目标是进行更广泛的社区合作，为生成式 AI 打造一个世界级的用户界面，让用户能够充分控制。尽管 DreamStudio 仍将是 Stability 公司托管的 StableStudio 的实现，但最终目标是培养一个能够超越任何由单一公司开发的项目。
具体来说，StableStudio 和 DreamStudio 有什么区别？
Stability AI 做了一些调整，使得该项目对社区更加友好。包括：
删除了 DreamStudio 专属品牌；
所有在线 API 调用都已被插件系统取代，用户可以轻松更换后端；
删除了专属于 Stability 的帐户功能，例如计费、API 密钥管理等。
扩展功能
DreamStudio 最初被设想为 Disco Diffusion 的动画 studio，2022 年 Stable Diffusion 发布之后，DreamStudio 的重点就转向了图像生成。
受今年爆火的对话模型启发，4 月 Stability AI 发布了开源 LLM StableVicuna。DreamStudio 的开源版本 StableStudio 将和 StableVicuna 结合，推出聊天界面。
StableVicuna 对话示例。
Stable Diffusion XL 生成的「Stable Vicuna」。
Stability AI 表示，StableStudio 未来可能会更新以下功能：
通过 WebGPU 进行局部推理
通过 stable-diffusion-webui 进行局部推理
桌面安装
ControlNet 工具
安装与使用
StableStudio 项目已在 GitHub 上线，其中包含快速安装方法。
项目地址：https://github.com/Stability-AI/StableStudio
要使用 StableStudio，用户需要先安装 Node.js 和 Yarn。然后按照如下命令克隆 StableStudio 存储库
git clone https://github.com/Stability-AI/StableStudio.gitcd StableStudioyarnyarn dev
默认情况下，StableStudio 在 localhost:3000 上运行。用户需要准备 API 密钥才能使用默认的 Stability API 插件；如果没有，则需要在 DreamStudio 上创建帐户并获取密钥。
图像生成主流模型
无论是 DreamStudio，还是开源版本的 StableStudio，其背后的基础模型都是当前大火的图像生成模型 Stable Diffusion。Stable Diffusion 因其能在消费级 GPU 上快速生成高质量图像而得到广泛使用。
Stable Diffusion 模型的技术最早来源于发表在 CVPR 2022 中的一篇论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》。为了训练出 Stable Diffusion，研究团队动用了 4000 个 A100 Ezra-1 AI 超大集群， Stability AI 公司提供了这些算力。
2022 年 8 月，Stability AI 宣布发布 Stable Diffusion 并开源，11 月，他们又发布了 Stable Diffusion 2.0 版本。现在，Stable Diffusion 已取代 GAN 成为图像生成领域主流模型。
