20分钟，使用Amazon SageMaker快速搭建属于自己的AIGC应用

真火！

作为最近一段时间人工智能领域内的顶流之一，AIGC（AI-Generated Content）早已火爆出圈，频登各大互联网平台热搜。

cite: 微软亚洲研究院官方微博

这段时间以来，基于深度学习的内容生成在图像、视频、语音、音乐、文本等生成领域都取得了令人瞩目的成果，也越来越多的身边人在讨论AIGC。但你知道AIGC背后的有哪些技术支持吗？

实际上，最早引爆AIGC话题的是AI作图，它是以Stable Diffusion技术为基础实现的。以前，AI 作图还只是简单的风格迁移、头像生成、磨皮、P图等功能应用，直到Stable Diffusion模型的降临，AI 作图发生了质的变化，人们第一次见识到了生产力AI的力量：画家、设计师不用再绞尽脑汁思考色彩、构图，只要告诉 Stable Diffusion 模型自己想要什么，就能言出法随般地生成高质量图片。

那么我能不能自己实现一个以Stable Diffusion模型为基础的AIGC作画应用呢？

答案是可以的！最近我恰好受邀参与了亚马逊云科技【云上探索实验室】活动，利用Amazon的SageMaker平台搭建了自己的 AIGC 应用，整个过程只用了不到20分钟。

使用 Amazon SageMaker 基于Stable Diffusion模型搭建的AIGC应用

总体而言，在Amazon SageMaker上搭建AIGC应用的体验十分出色，不仅仅是流程清晰，简单易实现。使用者可以直接从Hugging Face上提取预训练的模型，参考Amazon提供的简明教程，使得SageMaker可以很容易地将模型转化为Web应用。

下面是一些图像生成的结果：

感觉还不错，现在我们就来复盘一些怎么利用亚马逊云服务使用Amazon SageMaker在20分钟内搭建一个属于自己的AIGC应用。

我将首先简单说明AIGC是什么以及讲解Stable Diffusion的技术原理。然后介绍Amazon SageMaker是做什么的。之后将基于Amazon SageMaker搭建AIGC应用的整体流程复盘一遍。最后对该应用进行测试和功能评价。

文章目录

• • 1. 什么是Stable Diffusion？
  • • 1.1. 人工智能自动生成内容：AIGC介绍
    • 1.2. Stable Diffusion原理解析
  • 2. 什么是Amazon SageMaker？
  • 3. 通过Amazon SageMaker搭建基于Stable Diffusion模型的AIGC应用
  • • 3.1. 创建Notebook
    • 3.2. 利用Hugging Face克隆模型
    • 3.3. 了解模型的超参数
    • 3.4. 配置和微调Stable Diffusion模型
    • 3.5. 部署和使用训练好的模型
    • 3.6. 清理资源
    • 3.7. 整体流程的视频介绍
  • 4. 对Stable Diffusion模型的评估
  • • 4.1. CPU和GPU对生成速度的影响
    • 4.2. 超参数对模型性能的影响
  • 5. 总结
  • • 5.1. 基于Amazon SageMaker搭建的AIGC应用的功能评价
    • 5.2. 对开发过程有帮助的产品文档汇总

1. 什么是Stable Diffusion？

1.1. 人工智能自动生成内容：AIGC介绍

人工智能自动生成内容（AIGC）是一种基于人工智能（AI）技术的内容创作方法，旨在快速、高效地生成高质量、有创意的文本、图像、音频或视频等多种形式的内容。借助先进的深度学习和自然语言处理技术，AIGC能够理解和学习人类语言、语境、知识和创意，从而根据用户需求生成各种类型的内容。这其中尤其以Stable Diffusion为代表性技术和应用，它用于从自然语言描述生成数字图像。

1.2. Stable Diffusion原理解析

Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成（text-to-image）模型。

它包含三个模块：感知压缩、扩散模型和条件机制。

（1） 图像感知压缩（Perceptual Image Compression）
图像感知压缩通过VAE自编码模型对原图进行处理，忽略掉原图中的高频细节信息，只保留一些重要、基础的特征。该模块并非必要，但是它的加入能够大幅降低训练和采样的计算成本，大大降低了图文生成任务的实现门槛。

基于感知压缩的扩散模型的训练过程有两个阶段：（1）训练一个自编码器；（2）训练扩散模型。在训练自编码器时，为了避免潜在表示空间出现高度的异化，作者使用了两种正则化方法，一种是KL-reg，另一种是VQ-reg，因此在官方发布的一阶段预训练模型中，会看到KL和VQ两种实现。在Stable Diffusion中主要采用AutoencoderKL这种正则化实现。

具体来说，图像感知压缩模型的训练过程如下：给定图像 x ∈ R H × W × 3 x\in \mathbb{R}^{H\times W\times 3}x∈RH×W×3，我们先利用一个编码器$\epsilon$来将图像从原图编码到潜在表示空间（即提取图像的特征）$z=\epsilon (x)$，其中 z ∈ R h × w × c z\in \mathbb{R}^{h\times w\times c}z∈Rh×w×c。然后，用解码器从潜在表示空间重建图片 x~= D ( z ) = D ( ε ( x ) )\widetilde{x}=\mathcal{D}(z)=\mathcal{D}(\varepsilon(x))x =D(z)=D(ε(x))。训练的目标是使 x = x~ x=\widetilde{x}x=x 。

（2） 隐扩散模型（Latent Diffusion Models）

扩散模型（DM）从本质上来说，是一个基于马尔科夫过程的去噪器。其反向去噪过程的目标是根据输入的图像 xt x_txt​去预测一个对应去噪后的图像 x t + 1 x_{t+1}xt+1​，即 x t + 1= ϵt( xt, t ) ,t = 1 , . . . , Tx_{t+1}=\epsilon_t(x_t,t),\ t=1,…,Txt+1​=ϵt​(xt​,t),t=1,…,T。相应的目标函数可以写成如下形式： L DM = E x,ϵ∼ N ( 0 , 1 ) , t =[∣∣ϵ− ϵ θ( x t,t)∣ ∣ 2 2]L_{DM}=\mathbb{E}_{x,\epsilon\sim\mathcal{N(0,1),t}}=[||\epsilon-\epsilon_\theta(x_t,t)||_{2}^{2}] LDM​=Ex,ϵ∼N(0,1),t​=[∣∣ϵ−ϵθ​(xt​,t)∣∣22​]这里默认噪声的分布是高斯分布$\mathcal{N}(0,1)$，这是因为高斯分布可以应用重参数化技巧简化计算；此处的$x$指的是原图。

而在潜在扩散模型中（LDM），引入了预训练的感知压缩模型，它包括一个编码器 $\epsilon$ 和一个解码器 $\mathcal{D}$。这样在训练时就可以利用编码器得到 zt= ε ( xt)z_t=\varepsilon(x_t)zt​=ε(xt​)，从而让模型在潜在表示空间中学习，相应的目标函数可以写成如下形式： L LDM = E ε(x),ϵ∼ N ( 0 , 1 ) , t =[∣∣ϵ− ϵ θ( z t,t)∣ ∣ 2 2]L_{LDM}=\mathbb{E}_{\varepsilon(x),\epsilon\sim\mathcal{N(0,1),t}}=[||\epsilon-\epsilon_\theta(z_t,t)||_{2}^{2}] LLDM​=Eε(x),ϵ∼N(0,1),t​=[∣∣ϵ−ϵθ​(zt​,t)∣∣22​]

（3） 条件机制（Conditioning Mechanisms）
条件机制，指的是通过输入某些参数来控制图像的生成结果。这主要是通过拓展得到一个条件时序去噪自编码器（Conditional Denoising Autoencoder，CDA） ϵθ( zt, t , y )\epsilon_\theta(z_t,t,y)ϵθ​(zt​,t,y)来实现的，这样一来我们就可通过输入参数$y$ 来控制图像生成的过程。

具体来说，论文通过在UNet主干网络上增加cross-attention机制来实现CDA，选用UNet网络是因为实践中Diffusion在UNet网络上效果最好。为了能够从多个不同的模态预处理参数$y$，论文引入了一个领域专用编码器（Domain Specific Encoder） τθ \tau_\thetaτθ​，它将$y$映射为一个中间表示 τθ( y ) ∈ R M × dr\tau_\theta(y)\in\mathbb{R}^{M\times d_r}τθ​(y)∈RM×dr​，这样我们就可以很方便的将$y$设置为各种模态的条件（文本、类别等等）。最终模型就可以通过一个cross-attention层映射将控制信息融入到UNet的中间层，cross-attention层的实现如下：Attention(Q,K,V)=softmax( Q K ⊤d )⋅VAttention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^\top}{\sqrt{d}})\cdot V Attention(Q,K,V)=softmax(d ​QK⊤​)⋅VQ= W Q (i) ⋅ φ i( z t), K= W K (i) ⋅ τ θ(y), V= W V (i) ⋅ τ θ(y)Q=W_{Q}^{(i)}\cdot \varphi_i(z_t),\quad K=W_{K}^{(i)}\cdot \tau_\theta(y),\quad V=W_{V}^{(i)}\cdot \tau_\theta(y) Q=WQ(i)​⋅φi​(zt​),K=WK(i)​⋅τθ​(y),V=WV(i)​⋅τθ​(y)其中 φi( zt) ∈ R N × dϵi\varphi_i(z_t)\in \mathbb{R}^{N\times d_{\epsilon}^{i}}φi​(zt​)∈RN×dϵi​ 是UNet的一个中间表征； WQ ( i ) W_{Q}^{(i)}WQ(i)​、 WK ( i ) W_{K}^{(i)}WK(i)​和 WV ( i ) W_{V}^{(i)}WV(i)​分别是三个权重矩阵。此时，带有条件机制的隐扩散模型的目标函数可以写成如下形式：
L LDM = E ε(x),y,ϵ∼ N ( 0 , 1 ) ,t =[∣∣ϵ− ϵ θ( z t,t, τ θ(y))∣ ∣ 2 2]L_{LDM}=\mathbb{E}_{\varepsilon(x),\ y,\ \epsilon\sim\mathcal{N(0,1),\ t}}=[||\epsilon-\epsilon_\theta(z_t,\ t,\ \tau_\theta(y))||_{2}^{2}] LLDM​=Eε(x),y,ϵ∼N(0,1),t​=[∣∣ϵ−ϵθ​(zt​,t,τθ​(y))∣∣22​]

2. 什么是Amazon SageMaker？

Amazon SageMaker 是一种完全托管式的机器学习服务，旨在帮助开发者和数据科学家快速、轻松地构建、训练和部署机器学习模型。Amazon SageMaker 提供了一个集成的开发环境，降低了创建机器学习解决方案的复杂性和成本。Amazon云服务提供了三层架构，即框架和基础架构服务-机器学习服务-人工智能服务相结合的服务架构，其中Amazon SageMaker是中间层服务的支撑平台，为机器学习提供自定义训练和部署服务。

3. 通过Amazon SageMaker搭建基于Stable Diffusion模型的AIGC应用

在我们开始部署Stable Diffusion模型之前，先来了解一下整体的实验架构。整体流程分为两大部分，首先是在Amazon SageMaker Notebook中加载并准备AIGC模型，模型已经在机器学习开源社区Hugging Face中准备好了，我们需要把它加载到Notebook中。然后将模型上传并部署该模型到Endpoint上，创建属于自己的AIGC应用。

3.1. 创建Notebook

为了部署和使用我们的AIGC模型，我们采用Amazon SageMaker Notebook来编写代码和训练模型。

首先我们进入到自己的 控制台主页(AWS Management Console)，在最上方的搜索栏中搜索“Amazon SageMaker”，点击进入即可。

然后，我们在左侧的目录中选择“笔记本”-“笔记本实例”，进入到笔记本实例控制页。在这里，我们点击“创建笔记本实例”来创建一个新的实例。

之后在创建笔记本实例详情页中配置笔记本实例的基本信息。主要配置以下4部分信息：（1）笔记本实例名称；（2）笔记本实例类型；（3）平台标识符（操作系统及Jupyter Notebook版本）；（4）实例存储大小（卷大小）。

如果遇到无“IAM 角色”的问题，那就采用默认配置创建一个新角色即可。

以上步骤完成之后点击“创建笔记本实例”就可以了，点击之后，需要等待一段时间（约5分钟）才能完成创建。

这里已经为大家准备好了相关的代码，打开链接（https://static.us-east-1.prod.workshops.aws/public/73ea3a9f-37c8-4d01-ae4e-07cf6313adac/static/code/notebook-stable-diffusion-ssh-inference.ipynb），下载保存Notebook代码文件。

下载好代码（ipynb）文件之后，我们在笔记本实例页面点击“打开Jupyter”，然后上传代码。

选择好文件后，点击蓝色的“Upload”按键，即可完成上传。然后我们打开刚刚上传的notebook，可以看到该文件就是一个完整的Stable Diffusion训练代码，这里我们的run kernel选择conda_pytorch_38或conda_pytorch_39，因为机器学习代码是用pytorch写的。

在这里，我们首先使用Shift+Enter运行1.1安装及环境配置工作中的两段代码，为接下来的实验配置好环境。

以下是一些使用Jupyter Notebook的快捷键汇总。

3.2. 利用Hugging Face克隆模型

Hugging Face是一个人工智能/机器学习的开源社区和平台，在Hugging Face上有Stable Diffusion V1.4和Stable Diffusion V2.1两个版本，无论使用V1.4版本还是V2.1版本，我们都要把模型下载下来。

# Clone the Stable Diffusion model from HuggingFace#### Stable Diffusion V1SD_SPACE="CompVis/"SD_MODEL = "stable-diffusion-v1-4"#### Stable Diffusion V2# SD_SPACE="stabilityai/"# SD_MODEL = "stable-diffusion-2-1"

之后克隆模型仓库，等待模型下载完毕。

3.3. 了解模型的超参数

在正式训练模型之前，我们来了解一下模型的超参数设置以及它们的含义。

• prompt (str or List[str]):
  引导图像生成的文本提示或文本列表
• height (int, optional, 默认为 V1模型可支持到512像素，V2模型可支持到768像素):
  生成图像的高度（以像素为单位）
• width (int, optional, 默认为 V1模型可支持到512像素，V2模型可支持到768像素):
  生成图像的宽度（以像素为单位）
• num_inference_steps (int, optional, defaults to 50):
  降噪步数。更多的去噪步骤通常会以较慢的推理为代价获得更高质量的图像
• guidance_scale (float, optional, defaults to 7.5):
  较高的指导比例会导致图像与提示密切相关，但会牺牲图像质量。 如果指定，它必须是一个浮点数。 guidance_scale<=1 被忽略。
• negative_prompt (str or List[str], optional):
  不引导图像生成的文本或文本列表。不使用时忽略，必须与prompt类型一致（不应小于等于1.0）
• num_images_per_prompt (int, optional, defaults to 1):
  每个提示生成的图像数量

在这其中，height、width和num_images_per_prompt会直接影响到GPU的内存开销。height、width和num_images_per_prompt越大，所需要的GPU开销就越大。

以上是主要要考虑的超参数，如果想进行更精细的调整，可以参考 pipeline_stable_diffusion.py，539-593行。

3.4. 配置和微调Stable Diffusion模型

在确定好超参数之后，我们就可以配置并使用刚才微调的模型了。首先使用stableDiffusionPipeline加载stable-diffusion-v1-4（或stable-diffusion-v2-1），即SD_MODEL=stable-diffusion-v1-4

接下来，通过输入prompts和调整超参数，我们就可以用Stable Diffusion模型来生成图像了，例如：

# move Model to the GPUtorch.cuda.empty_cache()pipe = pipe.to("cuda")# V1 Max-H:512,Max-W:512# V2 Max-H:768,Max-W:768print(datetime.datetime.now())# 提示词，一句话或者多句话prompts =["An eagle flying in the water","A pig kite flying in the sky",]generated_images = pipe(prompt=prompts,height=512, # 生成图像的高度width=512, # 生成图像的宽度num_images_per_prompt=1 # 每个提示词生成多少个图像).images# image here is in [PIL format](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)print(f"Prompts: {prompts}\n")print(datetime.datetime.now())for image in generated_images:display(image)

在这里，我们设置了两个提示词：

• An eagle flying under the water
  一只在水里翱翔的老鹰
• A pig kite flying in the sky
  一只在天上飞翔的风筝猪

生成的结果如下：

3.5. 部署和使用训练好的模型

在确定模型可以正常使用之后，我们可以将模型部署到终端节点（Endpoint），这个过程分为两个阶段：

• 创建Stable Diffusion模型的推理节点
• 将模型部署到Cloud 9中作为Web应用

Amazon SageMaker 可以让我们将模型构建成自定义的推理脚本，该推理脚本可以直接接收json格式的输入，然后返回生成的图像数据。

# 提交json数据，接收生成的图像数据response = predictor[SD_MODEL].predict(data={"prompt": ["An eagle flying in the water",# "A pig kite flying in the sky",],"height" : 512,"width" : 512,"num_images_per_prompt":1})# 解码生成的图像decoded_images = [decode_base64_image(image) for image in response["generated_images"]]#visualize generationfor image in decoded_images:display(image)

我们构建的推理脚本将模型的功能解耦成两个函数，实际上就是读取模型以及读取超参数和prompts：

def model_fn(model_dir):# Load stable diffusion and move it to the GPUpipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_dir, torch_dtype=torch.float16)pipe = pipe.to("cuda")return pipedef predict_fn(data, pipe):# get prompt & parametersprompt = data.pop("prompt", "")# set valid HP for stable diffusionheight = data.pop("height", 512)width = data.pop("width", 512)num_inference_steps = data.pop("num_inference_steps", 50)guidance_scale = data.pop("guidance_scale", 7.5)num_images_per_prompt = data.pop("num_images_per_prompt", 1)# run generation with parametersgenerated_images = pipe(prompt=prompt,height=height,width=width,num_inference_steps=num_inference_steps,guidance_scale=guidance_scale,num_images_per_prompt=num_images_per_prompt,)["images"]# create responseencoded_images = []for image in generated_images:buffered = BytesIO()image.save(buffered, format="JPEG")encoded_images.append(base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode())# create responsereturn {"generated_images": encoded_images}

在这之后，我们要使用Hugging Face将stable-diffusion-v1-4模型上传到 Amazon S3桶。

from sagemaker.s3 import S3Uploadersd_model_uri=S3Uploader.upload(local_path=f"{SD_MODEL}.tar.gz", desired_s3_uri=f"s3://{sess.default_bucket()}/stable-diffusion")#init variableshuggingface_model = {}predictor = {}from sagemaker.huggingface.model import HuggingFaceModel# create Hugging Face Model Classhuggingface_model[SD_MODEL] = HuggingFaceModel(model_data=sd_model_uri, # path to your model and scriptrole=role, # iam role with permissions to create an Endpointtransformers_version="4.17", # transformers version usedpytorch_version="1.10", # pytorch version usedpy_version='py38', # python version used)# deploy the endpoint endpoint, Estimated time to spend 5min(V1), 8min(V2)predictor[SD_MODEL] = huggingface_model[SD_MODEL].deploy(initial_instance_count=1,instance_type="ml.g4dn.xlarge",endpoint_name=f"{SD_MODEL}-endpoint")

到这里为止，我们就已经创建好了Stable Diffusion模型的推理节点。然后我们在 AWS Cloud9 中为模型创建Web应用。

回到控制台主页，在搜索栏搜索Cloud9，并点击进入服务。

然后点击“Create environment”创建 AWS Cloud9 环境，我们只需要设置环境实例的名称即可，其余保持默认。有几个可调整选项：

• lnstance type是实例的硬件类型，其中t2.micro是免费的类型。
• Platform是操作系统类型。
• Timeout是实例休眠时间，如果长时间没有访问，它会自动通知服务，防止持续计费。

设置好自己的实例属性之后，点击Create即可创建Cloud9环境实例。等待实例创建成功，即可点击“Open”打开实例IDE。

之后我们在控制台中输入以下命令：

cd ~/environmentwget https://static.us-east-1.prod.workshops.aws/public/73ea3a9f-37c8-4d01-ae4e-07cf6313adac/static/code/SampleWebApp.zipunzip SampleWebApp.zip

这是一套简单的Web程序框架，包含：

• 后端代码 app.py：接收前端请求并调用 SageMaker Endpoint 将文字生成图片。
• 两个前端html文件 image.html 和 index.html。

然后，在控制台中输入命令安装 Flask和boto3。

pip3 install Flaskpip3 install boto3

之后在左侧项目文件夹中打开 app.py，运行它。

然后我们点击 Run 按钮左侧的 “Preview”，选择“Preview Running Application”，就可以预览页面啦。在这个页面上输入prompt和width、length，会返回对应生成的图像。

3.6. 清理资源

完成实验的运行之后，一定要停止并删除自己创建的Notebook和Cloud9的所有资源，以确保不会继续计费。当然这一点在 Notebook的代码 中也提到了，这里再次强调。

3.7. 整体流程的视频介绍

（1）创建Amazon SageMaker Notebook来编写代码和使用模型。

【亚马逊云科技】如何使用SageMaker Notebook搭建自己的Stable Diffusion模型？

（2）在 AWS Cloud9 中为模型创建Web应用

【亚马逊云科技】教你用Cloud9搭建自己的Stable Diffusion服务

4. 对Stable Diffusion模型的评估

由于本次实验不涉及模型的训练，因此超参数或者训练步数对模型性能、过拟合效应的影响无法被反映出来。为了评估模型的性能，我在这里设计了两个实验探究模型在不同情况下的效率区别。

4.1. CPU和GPU对生成速度的影响

我们选用ml.t3.medium(2CPU+4G内存)和ml.g4dn.xlarge(4CPU+16G内存+16G显存)来探究不同设备情况下生成图像速度的区别。对于每一种stable diffusion模型，我将height和width设为最大，num_images_per_prompt设为1。

可以观察到，stable-diffusion-v2-1的图像生成速度相对于v1-4略慢，GPU的图像生成速度相对于CPU要快。

4.2. 超参数对模型性能的影响

在上文中我们已经提到，height、width和num_images_per_prompt会直接影响到GPU的内存开销。我们在这里选用ml.g4dn.xlarge设备来探究超参数变化对stable-diffusion-v1-4模型的图像生成速度会带来怎么样的影响。

可以观察到，随着生成图像的height&width减小，生成图像的用时也在减少，但减少的幅度并非是线性的，可以预见的是，当图像小于128时，继续减小对图像的生成速度不会再有显著的影响。

可以观察到，随着一次性生成图像数量的增加，生成所需要的时间也会同步增加，两者之间近似成正比关系。

5. 总结

5.1. 基于Amazon SageMaker搭建的AIGC应用的功能评价

我认为，可以从以下五个方面对Amazon SageMaker的功能进行评价：

• 模型训练功能
  在Amazon SageMaker Notebook中，我们可以直接从Hugging Face下载所需要的预训练模型。在本次体验中，我们可以很容易地获取Stable Diffusion V1.4和V2.1两个版本，并且在使用的过程中，可以很方便地参考文档来理解各个超参数的含义和作用，快速实现模型的微调。
• 模型部署功能
  训练好的模型不仅可以很方便地进行使用和微调，Amazon SageMaker也提供了多种部署教程，例如将模型打包成推理节点，以及使用Cloud9服务搭建带有UI的Web应用。
• 速度与易用性
  Amazon SageMaker提供了多种实例类型供用户选择，对于不同的实例设备，可能会有使用体验上的差别，但毫无疑问的是，实例的初始化和使用是十分快捷方便的。
• 生态丰富度
  虽然本次体验只带大家完成了AIGC应用的搭建，但Amazon SageMaker还包括了一系列机器学习和人工智能应用以及相对应的IDE，例如还可以基于Amazon SageMaker构建细粒度情感分析应用、使用Amazon SageMaker构建机器学习应用等等。
• 可视化能力
  Amazon SageMaker提供了Jupyter Notebook的全部功能，也就具备了实时对表格、图像输出进行可视化的能力。此外在Cloud9服务中，也可以对部署的Web应用进行快速预览。对于JumpStart的训练过程，Amazon SageMaker也提供了监控终端节点的功能。

然而，Stable Diffusion模型本身并不完美，尽管在生成图像方面具有令人印象深刻的性能，但它也存在一些明显的局限性，包括但不限于：

• 分辨率不够，尽管v2.1版本相对于v1.4版本在分辨率上有了巨大的提升，但仍然不够，想要生成高质量的图片，需要很长的时间和足够的调试耐心。
• 仅适用英文，如果能加入中文或多语言数据进行训练，会有更广泛的应用场景。
• 对细节的处理不足，所生成的图像第一眼看过去是很惊艳的，但如果放大观察细节部分，会出现很多错位、扭曲的现象。

5.2. 对开发过程有帮助的产品文档汇总

以上提到的内容的相关介绍以及有关文档可参考：

• Amazon SageMaker 入门教程：https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/getting-started/
• Amazon SageMaker产品介绍：https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/
• Amazon SageMaker产品文档：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/index.html
• Stable Diffusion 模型文档(HuggingFace)：https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
• Stable Diffusion 模型文档(StabilityAI)：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release

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