Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它。
近几年，随着算力的增长，一些过去算力无法满足的复杂算法得以实现，其中有一种方法叫“扩散模型”——一种从气体扩散的物理过程中汲取灵感并试图在多个科学领域模拟相同现象的方法。该模型在图像生成领域展现了巨大的潜力，成为今天Stable Diffusion的基础。
二、Stable Diffusion如何工作？
Stable Diffusion是一种深度学习模型。我们将深入探讨Stable Diffusion是如何工作的。你为什么需要知道这部分内容？除了它本身就是一个引人入胜的主题之外，对内在机制的一些理解将使您成为更好的艺术家。您可以正确使用该工具以获得更高精度的结果。文本到图像(text-to-image)与图像到图像(image-to-image)有何不同？什么是CFG价值？什么是降噪强度？您将在本文中找到答案。
三、Stable Diffusion能做什么？
在最简单的形式中，Stable Diffusion是一种文本到图像模式。给它一个文本提示(Text Prompt)。 它将返回与文本匹配的图像。Stable Diffusion将文本提示转换为图像。
四、Stable Diffusion的优势
1、提供了一个基于网页浏览器的前端交互WebUI，用户只需要简单的输入prompt和设置参数就可以生成难以置信的图片（傻瓜式操作）；
2、只需文本提示输入就能够模拟和重建几乎任何以视觉形式表达的概念
3、提供了多种功能，如 文本到图片转换txt2img、图片到图片转换img2img等，能满足使用者的多种需求
4、通过调节相关参数可以生成不同的效果，用户可以根据自己的需要在和喜好在本地客户端进行AI创作；
5、可扩展性极强，用户可以自由地下载SD模型，LoRA模型，ControlNet模型，还包括模型融合等高级功能
6、AI绘图社区支持，专门的模型下载网站HuggingFace和绘画分享网站Civitai（C站）
五、扩散模型
扩散模型是一种生成模型，用于生成与训练数据相似的数据。简单的说，扩散模型的工作方式是通过迭代添加高斯噪声来“破坏”训练数据，然后学习如何消除噪声来恢复数据。
一个标准扩散模型有两个主要过程：正向扩散和反向扩散。
在正向扩散阶段，通过逐渐引入噪声来破坏图像，直到图像变成完全随机的噪声。
在反向扩散阶段，使用一系列马尔可夫链逐步去除预测噪声，从高斯噪声中恢复数据
六、Stable Diffusion组成
Stable Diffusion 的核心思想是，由于每张图片满足一定规律分布，利用文本中包含的这些分布信息作为指导，把一张纯噪声的图片逐步去噪，生成一张跟文本信息匹配的图片。它其实是一个比较组合的系统，里面包含了多个模型子模块，接下来把黑盒进行一步步拆解。stable diffusion 最直接的问题是，如何把人类输入的文字串转换成机器能理解的数字信息。这里就用到了文本编码器 text encoder（蓝色模块），可以把文字转换成计算机能理解的某种数学表示，它的输入是文字串，输出是一系列具有输入文字信息的语义向量。有了这个语义向量，就可以作为后续图片生成器 image generator（粉黄组合框）的一个控制输入，这也是 stable diffusion 技术的核心模块。图片生成器，可以分成两个子模块（粉色模块+黄色模块）来介绍。
七、Stable Diffusion的应用前景
Stable Diffusion在图像处理、艺术创作、广告设计等领域具有广泛的应用前景。
图像处理：Stable Diffusion可以用于图像的生成、去噪、增强等任务。通过调整模型的参数和输入，我们可以生成符合特定需求的图像，如风格迁移、超分辨率重建等。
艺术创作：Stable Diffusion为艺术家提供了一种全新的创作方式。他们可以通过输入文字描述，让模型自动生成符合其想象的图像。这种方式不仅可以提高创作的效率，还可以帮助艺术家探索新的创作灵感。
广告设计：Stable Diffusion可以根据广告的需求，自动生成符合要求的图像素材。这不仅可以节省设计师的时间和精力，还可以提高广告的吸引力和效果。
此外，Stable Diffusion还可以与其他技术结合使用，如自然语言处理（NLP）技术，实现更复杂的任务，如文本到视频的转换等
