给AI一个关键词，一次画出200张图！
飞快作图速度，不到3分钟全搞定。
喜欢哪张任君挑选，还能直接二次调整编辑。
要知道，基础版Stable Diffusion默认一次只产生4张图片。 所以你可是得刷上许许多多次，才有可能得到一张稍微满意的画作时。
这就是新的Stableboost网站，一个新设计的Stable Diffusion互动界面。 它要做的事很简单，就是把Stable Diffusion的生产效率提高再提高。
而且，Stableboost免费使用的额度远比Stable Diffusion来得多。 每个月会有500分的免费额度使用。 超出额度之后每张图只收取1美分，仅为覆盖营运成本。 网站一经发表就引发各路网友围观。
这下子Stable Diffusion还真成了生产力工具。
同时，网站制作者的来头也不小：主要开发者是前特斯拉自动驾驶ML工程师。
还有特斯拉前高级AI主管安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）提供建议给网站，他之前负责过的项目有特斯拉自动驾驶AutoPilot、特斯拉超算Dojo、特斯拉柯博文人形机器人……
所以这个网站到底能做什么？
超强操作界面
这个新出的AI画师最突出的一个特点就是可操作性强。
看它的设置界面，用户可以自定义设定的选项很多，包括图片数量、图片质量、尺寸……
图片的数量可以从1~200之间任意选择，当然选择的数量越多，等得时间也就稍微久一丢。
要想设定产生的图片质量，可以滑动「Steps」和「Guidance scale」和调节。
图片的尺寸自然也不用多说，直接设置「高」和「宽」就可以了。
把这些相关的设定完成，就能安心地进行「创作」了。
和其他的AI一样，输入关键的提示词后，就能安心等待它产生的结果了。
不过要特别说明的是，Stableboost新增了个「修饰词」功能，就是说可以在原有的提示词上添加多个不同的修饰词，并且提示词可以和这些修饰词自由组合。
例如在输入一个提示词：小狗，修饰词可以设置为：森林、河边、夜晚。
最后产生的结果是这样的：
而且，为了更方便挑选图片，Stableboost还贴心地提供了筛选功能。
可以根据标签、图片质量、修饰词来筛选图片。
此外，它还能精益求精进行二次筛选，直接在上一步选出的图片上进行操作，点击图片右下的「放大镜」，可以进一步产生更多类似的图片。
不过这个筛选方法都还只是前菜，Stableboost 这次「算法推荐」更聪明了。 用户只需要在产生的图片中点击自己最满意的那个，再点击右下角的「循环」按钮，这样Stableboost就会产生更多这种风格的图片。 并且，之后用户每点击一次图片，产生的结果都会不断变化。
另外，Stableboost还可以在原有图片上进行二次编辑，例如想为图片里的人物加上眼镜：
除了能产生图片外，Stableboost还可以产生视频，不过目前还比较初级，只是在不同提示词之间插入过渡的影格。
特斯拉前AI主管参与开发
体验了一轮之后，感觉Stableboost的运作还是非常顺畅。 有网友已经开始和作者许愿了：会不会加入Dreambooth呢？
DreamBooth 可是只需 3-5 张图片，加上文字表述，就能让指定物体搬移到其他场景或风格中去。
如果能all in one，AI作画的效率大概又会更上一层楼。 但如果检视一下这个网站的幕后团队，好像也不是完全不可能。
主要的开发者塔尔·施塔默（Tal Stramer），是资深AI工程师。 先后在推特、特斯拉、谷歌工作过。 今年6月他才结束了在特斯拉长达4年半的工作，离职前的职位是自动驾驶ML工程师。 另一位提供重要建议的，是前特斯拉高级AI主管安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy），他负责了几乎特斯拉所有明星项目：自动驾驶AutoPilot、超级电脑Dojo、柯博文人形机器人…… 是OpenAI的发起人之一。
今年7月，安德烈从特斯拉离职，连马斯克都罕见发推回应：感谢你为特斯拉所做的一切，与你共事是我的荣幸。
离职后，安德烈表示接下来还没有明确的工作去向，希望花更多时间在AI、开源和技术教育等方面的事情上。
的确，在他还博士班时，就亲自设计并主讲了一门名为 CS231n：用于视觉辨识的卷积神经网络的课程，成为斯坦福授课深度学习的讲师。
前几天他还做客了一档Podcast节目，和MIT人工智能专家Lex Fridman探讨了自动驾驶、人形机器人、AGI、特斯拉视觉方案等内容。
而从他这几个月的发推动向来看，他对AI画画很感兴趣。 于是，Stableboost就出现了。
▲ stableboost
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