Stable Diffusion 是一个基于自注意力机制的生成模型，它的设计受到了 Transformer 模型的开导，但也在很多方面举行了改进。以下是 Stable Diffusion 相较于 Transformer 的一些改进之处：
- 稳固性提升：Stable Diffusion 引入了扩散过程，加强了生成图像或文本时的稳固性，制止一些不稳固的训练和生成体现。
- 长隔断依赖处置处罚：相较于 Transformer 的固定长度自注意力机制，Stable Diffusion 通过扩散过程可以更好地处置处罚长隔断的依赖关系，提高了模型在生发展序列时的效果。
- 更好的生成质量：由于稳固性和长隔断依赖处置处罚的改进，Stable Diffusion 在生成图像和文本时每每能够取得更好的质量和多样性，降低了生成效果中的错误和重复。
- 损失函数设计：Stable Diffusion 使用了不同于传统生成模型的损失函数设计，通过在扩散过程中预测噪声水平来引导模型生成更加清晰和正确的效果。
总的来说，Stable Diffusion 在鉴戒 Transformer 的自注意力机制基础上，通过引入扩散过程和改进的损失函数设计等方面的改进，提高了模型的生成稳固性、长隔断依赖处置处罚能力和生成质量。
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