Stable Diffusion 是一种基于深度学习的图像生成模型，主要用于根据文本描述生成高质量的图像。它由慕尼黑大学的 CompVis 研究团队与 Stability AI、Runway 等机构合作开发，并于 2022 年发布 。Stable Diffusion 的核心原理是基于“扩散”技术，通过逐步添加和减少噪声来生成图像，从而实现从模糊图像到清晰图像的生成过程 。
Stable Diffusion 的工作原理是基于“潜在扩散模型”（Latent Diffusion Model），它将图像压缩到潜空间，以提高处理效率和生成速度 。该模型通过文本提示（text prompt）来引导生成过程，用户可以通过输入文本描述来生成特定的图像 。此外，Stable Diffusion 支持多种扩展功能，如图像修复、图像扩展、图像到图像转换等 。
Stable Diffusion 的开源特性使其在 AI 艺术和生成式人工智能（AIGC）领域具有广泛的应用和影响力。它不仅支持本地部署，还支持云端部署，用户可以通过多种方式使用该模型进行图像生成和创作 。此外，Stable Diffusion 的开源特性使其在学术界和工业界得到了广泛关注和研究 。
Stable Diffusion 是一种强大的文本到图像生成模型，通过扩散技术实现了高质量图像的生成，具有广泛的应用前景和良好的可扩展性
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！