![\"Stable](\"https:\/\/images.ifun.de\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/stable-diffusion-2.jpg\")
<\/a><\/p>\nStable Diffusion 2.0: Generiert Bilder aus dem Nichts<\/h6>\nEinfache Nutzung wird m\u00f6glich<\/h2>\n
Mit Mac-Anwendungen wie Diffusion Bee<\/a> oder CHARL-E<\/a> und iPhone-Applikationen wie dem j\u00fcngst auf ifun.de vorgestellten Freeware-Download Draw Things<\/a> braucht es inzwischen weder einen Informatik-Abschluss um eigene Experimente mit Stable Diffusion anzustellen, noch muss das Grundvertrauen in eine der zahlreichen Online-Plattformen aufgebracht werden, die die Nutzung von Stable Diffusion im Netz erm\u00f6glichen.<\/p>\n Mit den Downloads f\u00fcr macOS und iOS l\u00e4sst sich die Bild-Erstellung durch intelligente Algorithmen lokal auf den eigenen Maschinen ausprobieren. Account- und kostenfrei, ohne irgendwelche Datenspuren zu hinterlassen. Und es kann nur besser werden.<\/p>\n So wurde heute Version 2.0 des Stable-Diffusion-Modells auf der Code-Plattform GitHub ver\u00f6ffentlicht<\/a>. Die neue Version bietet viele gro\u00dfe Verbesserungen an. So stehen neue Text-to-Image-Modelle bereit, die Bilder mit deutlichen Qualit\u00e4tsverbesserungen in Aufl\u00f6sungen von 512 px x 512 px und 768 px x 768 px generieren k\u00f6nnen.<\/p>\n Ein neuer Super-Resolution-Upscaler kann kleine Bilder zudem auf Aufl\u00f6sungen von bis zu 2048 px x 2048 px hochskalieren. Das ebenfalls neue Depth-to-Image-Modell erweitert die sogenannte Image-to-Image-Funktion dahingehend, dass Bildeingaben mit Text- und Tiefen-Informationen kombiniert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Damit lassen sich Bilder inhaltlich komplett umgestalten, behalten aber die vorhandenen Tiefen-Informationen und entsprechend auch ihre Komposition. Das Auswechseln von Bildbestandteilen soll durch das neue Inpainting-Modul zudem deutlich verbessert worden sein.<\/p>\n\n
<\/a><\/p>\nStable Diffusion 2.0: Grafik-Ergebnisse sollen hochwertiger sein<\/h6>\n
Stable Diffusion 2.0<\/h2>\n
<\/a><\/p>\nSuper-Resolution-Upscaler wertet Aufl\u00f6sungen auf<\/h6>\n
<\/a><\/p>\nStable Diffusion 2.0: Das Depth-to-Image-Modell<\/h6>\n