Stable Diffusion技术（以下简称“SD技术”），作为深度学习领域的革新力量，专注于图像与视频处理的智能化变革。该技术依托于庞大的图像-文本数据集进行深度预训练，实现了图像与自然语言间的无缝对接，赋予了文本描述直接转化为高精度图像的能力。其应用场景已广泛拓展至创意设计、艺术探索、虚拟现实构建及影视特效制作等多个高端领域。同时，在建筑设计、景观规划及城市规划等专业领域内亦展现出巨大潜力，为这些传统行业带来了前所未有的变革。
基于Stable Diffusion技术的开源优势，使得SD拥有庞大的开发者社区和丰富的资源，我们可以获得更多的技术支持和解决方案，为村庄规划中智能化创作提供了新的思路，该技术能够灵活、高效的为设计师们提供设计的灵感与思路，为项目中效果图的精准呈现提供了强有力的技术支持。
SD技术在村庄规划编制中，具体可以应用到“彩色总平面图、鸟瞰效果图、建筑单体效果图、环境整治效果图”等方面。SD技术主要通过“提示词+ControlNet”的方式，使机器理解设计的创作思路与想法，从而实现图像的精准控制。“提示词”是设计师与机器交互的重要窗口，是设计师作为智能化创作的“甲方”，给机器提出设计要求的主要路径，通过正向或反向提示词，表达图面上想要出现以及不想要出现的图面内容。而“ControlNet”主要控制图像的生成，可以通过方案的CAD线稿、手绘线稿、SU简模线稿等控制画面，以达到设计师想要呈现的效果。因此，这使得SD技术在村庄规划的智能化创作中可以得到广泛应用。
Stable Diffusion技术在村庄规划智能化创作中的技术路线整体上是一致的，但是在不同效果图具体实现过程中有略有不同。同时，新的技术路线对设计师提出新的要求，设计师需提高自身审美，与设计表达，准确的人机交互，才能将Stable Diffusion技术的优势转化为高效的生产力。
SD技术在村庄规划智能化创作中具有显著的优势，能够为规划师提供高质量的图像生成能力、灵活性和可定制性图像创作能力、高效性和可自动化工作流程、提高项目效率和降低生产成本。
1. 高质量的图像生成能力
SD技术通过大量高质量图像的训练，能够生成具有高度逼真度和细节表现力的图像。在村庄规划过程中，意味着可以生成精细的村庄景观、建筑布局、环境效果等图像，帮助规划师更直观地理解和展示规划方案;SD技术生成的图像具有多样性，可以模拟不同风格、不同场景下的村庄面貌，为规划师提供更多选择和灵感。
2. 灵活性和可定制性图像创作能力
SD技术可以接受多种形式的输入，如关键词、草图、文本描述等，使得规划师可以根据自己的需求灵活调整输入内容，生成符合要求的图像;由于SD是开源的，开发者可以在本地进行二次开发和调整，这意味着规划师可以根据村庄规划的具体需求，调整模型参数，以生成更符合规划理念的图像。
3. 高效性和可自动化工作流程
SD在训练过程中使用了优化的算法和模型结构，使得图像生成速度相对较快，可以在短时间内生成大量高质量的图像，提高村庄规划的效率；结合其他智能化工具和技术，SD可以嵌入到自动化规划流程中，实现村庄规划的智能化和自动化，减少人工干预和错误。
4. 提高项目效率和降低生产成本
SD技术的开源特性和丰富的社区资源使得学习和使用它变得相对容易。规划师可以通过阅读文档、参与社区讨论等方式快速掌握技术要点和应用方法。相比传统的村庄规划方法，使用SD技术可以降低人力、物力和时间成本，提高规划效率和质量。
SD技术的发展日新月异，改变了传统工作方式，以往繁琐的任务如今能够通过智能算法和高效的模型迅速完成。新技术的使用解放了设计师的生产力，但对设计师的审美能力有了更高的要求，设计师需要从AI提供的众多方案中选择符合设计预期的方案。
SD技术的应用需要我们在不停的学习与探索的过程中，熟练掌握新技术，不断提高SD技术的使用水平，来为我们的设计工作提质增效，创造更大的价值。
