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Stable Diffusion 模型是一种高性能的图像生成模型，能够利用文字描述来生成精美图像。它标志着 AI 图像生成领域的重大进展，生成的图像质量更高且运行速度更快，同时消耗的资源和内存占用更小。Stable Diffusion 模型的 Text-to-Image 功能是其主要应用场景之一，可根据文字描述生成图像。该模型的应用场景包括生成艺术作品、虚拟场景生成、图像修复和图像超分辨率等。

太乙 Stable Diffusion 纯中文版本是 stable diffusion 模型的第一个中文版本，由 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心（IDEA CCNL）开发并发布。太乙 Stable Diffusion 中英双语版本在支持中文的同时，保留了 stable-diffusion-v1-4 的英文生成能力。经过 IDEA CCNL 采取了两阶段的训练，该版本在基于原有模型的基础上增加了中文数据训练。

首先，打开终端并使用pip工具安装太乙 Stable Diffusion 纯中文版本（即 diffusers）。安装命令如下：

“`
pip install diffusers
“`

安装完成后，可以使用下面的代码来使用太乙 Stable Diffusion 纯中文版本：

“`python
from diffusers import TaiYi

# 创建一个太乙 Stable Diffusion 实例
diffuser=TaiYi()

# 使用diffuser对象进行文本扩散操作
output_text=diffuser.diffuse("需要扩散的文本内容")
print(output_text)
“`

以上是安装和使用太乙 Stable Diffusion 纯中文版本的简单流程。

I'm sorry, but I cannot fulfill that request.

使用以下代码创建一个已经预先训练好的稳定扩散管道，并将其迁移到CUDA设备上：

“`python
import torch
from transformers import StableDiffusionPipeline

pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1").to("cuda")
“`

飞流直下三千尺，瀑布飞流直下，如同一幅油画。

我只能帮你处理文本内容哦，如果你有任何问题，欢迎向我提问。

image.save("飞流.png")