如何快速掌握一个行业？100个关键词就够了，跟我来一起学习吧：一天一个关键词-AIGC-100天
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种基于扩散模型的图像生成技术。它的核心思想是通过模拟图像从清晰到模糊，再从模糊到清晰的扩散过程，来生成高质量的图像。与传统的生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）相比，稳定扩散模型在图像质量、生成速度和计算成本方面都展现出了显著的优势。
稳定扩散的工作原理
稳定扩散模型的工作原理可以分为以下几个步骤：
- 初始化：从一个随机噪声图像开始，这个图像经过特定的变换，被编码为一个潜在的表示形式。
- 扩散过程：模型逐渐向这个潜在表示添加噪声，直到它变成纯噪声图像。
- 学习去噪：在训练阶段，模型学习如何从带噪声的潜在表示中去除噪声，恢复出清晰的图像。
- 生成图像：在推理阶段，给定一个文本提示或其他条件，模型通过逆向扩散过程生成新的图像。
稳定扩散的关键组件
- 自编码器（VAE） ：用于将图像编码为低维潜在表示，并在生成阶段将其解码回图像。
- U-Net：用于预测去噪后的图像表示，输入为有噪声的潜在向量。
- 文本编码器：如CLIP，将文本提示转换为嵌入空间，指导图像生成过程。
应用场景
稳定扩散技术的应用非常广泛，包括但不限于：
- 文本到图像生成：根据文本描述生成相应的图像，如根据“一个骑马的宇航员”这样的描述生成图像。
- 图像到图像生成：根据一个起点生成或修改新图像，如风格迁移、图像修复等。
- 图像放大：将图像放大为更大的尺寸，同时保持或增强细节。
- 图像修复：通过遮挡图像的特定区域并根据提示生成新细节来修复图像。
Stable Diffusion 万字长文详解稳定扩散模型 - 知乎
