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首先，从名字Stable Diffusion就可以看出，这个主要采用的扩散模型（Diffusion Model）。
简单来说，扩散模型就是去噪自编码器的连续应用，逐步生成图像的过程。
一般所言的扩散，是反复在图像中添加小的、随机的噪声。而扩散模型则与这个过程相反——将噪声生成高清图像。训练的神经网络通常为U-net。
不过因为模型是直接在像素空间运行，导致扩散模型的训练、计算成本十分昂贵。
基于这样的背景下，Stable Diffusion主要分两步进行。
首先，使用编码器将图像x压缩为较低维的潜在空间表示z（x）。
其中上下文（Context）y，即输入的文本提示，用来指导x的去噪。
它与时间步长t一起，以简单连接和交叉两种方式，注入到潜在空间表示中去。
随后在z（x）基础上进行扩散与去噪。换言之， 就是模型并不直接在图像上进行计算，从而减少了训练时间、效果更好。
值得一提的是，Stable DIffusion的上下文机制非常灵活，y不光可以是图像标签，就是蒙版图像、场景分割、空间布局，也能够相应完成。
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