Stable Diffusion是什么（非常详细）
Stable Diffusion 是一种深度学习模型，可以根据指导指令和图像通过扩散过程生成高质量的艺术作品。
与 OpenAI 的 DALL-E 2 等其他深度学习图像生成模型不同，Stable Diffusion 的工作原理是从一个随机噪声的潜在张量开始的，然后逐步添加细节。添加的细节量由一个扩散过程决定，该过程受一个数学方程控制。在最后阶段，模型将潜在张量解码为像素图像。
自 2022 年问世以来，Stable Diffusion 已被广泛应用于生成惊艳的图像。例如，它能够生成与真实照片难以区分的人物、动物、物体和场景图像。图像是根据特定指令生成的，比如“一只猫在月球表面奔跑”或“一张宇航员骑马的图像”。
以下是一个示例，展示了如何使用 Stable Diffusion 根据给定描述生成图像：“一张宇航员骑马的图像”。Stable Diffusion 会生成如下图所示的图像。
图 1 由 Stable Diffusion 生成的宇航员骑马的图像
在我按下回车键之前，这张图像根本不存在。它是由我和 Stable Diffusion 共同创作的。Stable Diffusion 不仅能理解我们提供的描述，还为图像增添了更多细节。
除了文本生成图像，Stable Diffusion 还可以用自然语言编辑图像。例如，再次回顾前面的图像，我们可以用自动生成的蒙版和提示，把空间背景替换成蓝天和山脉。
背景提示可用于生成背景蒙版，“蓝天和山脉”提示引导 Stable Diffusion 将初始图像转换为如下图所示的图像。
图 2 将背景替换为蓝天和山脉
无须点击鼠标或进行拖拽操作，也不必使用 Photoshop 这类额外付费的软件。你可以仅使用纯 Python 和 Stable Diffusion 来实现这一目标。Stable Diffusion 还能通过纯 Python 代码完成许多其他任务，这些将在本书后面详细介绍。
Stable Diffusion 是一个强大的工具，有潜力彻底改变我们创建和处理图像的方式。它可以用于为电影、视频游戏及其他应用生成逼真的图像。它还可以用于生成适用于营销、广告和装饰的个性化图像。
Stable Diffusion 具有以下几个重要特性：
与 OpenAI 的 DALL-E 2 等其他深度学习图像生成模型不同，Stable Diffusion 的工作原理是从一个随机噪声的潜在张量开始的，然后逐步添加细节。添加的细节量由一个扩散过程决定，该过程受一个数学方程控制。在最后阶段，模型将潜在张量解码为像素图像。
自 2022 年问世以来，Stable Diffusion 已被广泛应用于生成惊艳的图像。例如，它能够生成与真实照片难以区分的人物、动物、物体和场景图像。图像是根据特定指令生成的，比如“一只猫在月球表面奔跑”或“一张宇航员骑马的图像”。
以下是一个示例，展示了如何使用 Stable Diffusion 根据给定描述生成图像：“一张宇航员骑马的图像”。Stable Diffusion 会生成如下图所示的图像。
图 1 由 Stable Diffusion 生成的宇航员骑马的图像
在我按下回车键之前，这张图像根本不存在。它是由我和 Stable Diffusion 共同创作的。Stable Diffusion 不仅能理解我们提供的描述，还为图像增添了更多细节。
除了文本生成图像，Stable Diffusion 还可以用自然语言编辑图像。例如，再次回顾前面的图像，我们可以用自动生成的蒙版和提示，把空间背景替换成蓝天和山脉。
背景提示可用于生成背景蒙版，“蓝天和山脉”提示引导 Stable Diffusion 将初始图像转换为如下图所示的图像。
图 2 将背景替换为蓝天和山脉
无须点击鼠标或进行拖拽操作，也不必使用 Photoshop 这类额外付费的软件。你可以仅使用纯 Python 和 Stable Diffusion 来实现这一目标。Stable Diffusion 还能通过纯 Python 代码完成许多其他任务，这些将在本书后面详细介绍。
Stable Diffusion 是一个强大的工具，有潜力彻底改变我们创建和处理图像的方式。它可以用于为电影、视频游戏及其他应用生成逼真的图像。它还可以用于生成适用于营销、广告和装饰的个性化图像。
Stable Diffusion 具有以下几个重要特性：
- 它可以根据文本描述生成高质量的图像；
- 它基于一种扩散过程，这是一种比其他图像生成方法更稳定、更可靠的方法；
- 有许多可以公开访问的预