Stable Diffusion

Stable Diffusion 是一种基于深度学习的生成模型，特别在图像生成领域广为人知。它属于扩散模型（Diffusion Model）的一种，通过逐步从随机噪声中“去噪”来生成高质量的图像。简单来说，它的工作原理是从一片混乱的噪声开始，经过一系列步骤逐渐优化，最终生成符合用户需求的图像，比如逼真的照片、艺术画作或其他视觉内容。

这个模型的优势在于它的高效性和灵活性。相比其他生成模型，比如 GAN（生成对抗网络），Stable Diffusion 在生成多样化图像时表现出色，同时对计算资源的需求相对较低。它通常结合文本引导（text-to-image）技术，用户可以通过输入描述性文字（例如“一只飞翔在云端的龙”）来生成对应的图像。这种能力让它在艺术创作、设计原型甚至娱乐领域都备受欢迎。

Stable Diffusion 是由多个研究团队合作开发的，最早由 Stability AI 等组织推动，并在开源社区中得到了广泛应用和改进。它的模型结构基于潜在扩散（Latent Diffusion），通过在潜在空间中操作来提高效率，这也是它名字中“Stable”的来源。