【stable diffusion模型】深入了解Stable Diffusion模型架构和核心组件（CL ...

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Stable Diffusion 是一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型，利用埋伏扩散模型（Latent Diffusion Model，LDM）来天生高质量的图像。它主要用于天生以文字描述为条件的详细图像，但也可应用于其他任务，如 inpainting（图像修复）、outpainting（图像扩展）以及根据文字提示词天生图像到图像（image-to-image）的转换。

从上图可以看出，只需提供一个文本提示，例如“一只戴着帽子的狗”，Stable Diffusion模型就可以天生一张代表文本的图像，这太神奇了！
扩散模型可以天生高质量的图像，Stable Diffusion模型是一种特殊的扩散模型，称为埋伏扩散模型（LDM）。原始扩散模型往往会斲丧更多的内存，因此创建了埋伏扩散模型，它可以在称为埋伏空间的低维空间中举行扩散过程。从高条理上讲，扩散模型是呆板学习模型，它被denoise逐步训练成随机高斯噪声，以获得结果，即image。
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