Stable Diffusion（稳定扩散）是一种深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本描述生成详细图像。它是基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model；LDM）的，主要适用于文本生成图像的深度学习任务，常见于文本提示词（text prompt）引导下的图像生成，通常被称为"txt2img"应用场景。模型原理：Stable Diffusion主要由三个部分组成：1. **变分编码器（Vector Quantised Variational AutoEncoder，VQ-VAE）**：负责将输入图片转换到潜在空间（Latent Space）。2. **扩散模型（Diffusion Model，DM）**：负责生成与训练数据相似的新数据，在这里是生成图片。它包括前向扩散和逆向扩散两个步骤。   - **前向扩散（Forward Diffusion）**：不断给图片加入噪声，使其看起来像一张噪声图。      - **逆向扩散（Reverse Diffusion）**：从噪声图中逆向推断出原始的图片，类似于倒放视频。3. **条件控制器（Conditioning）**：通过文本提示词等条件控制噪声预测器的输出，从而修改生成的图像。这个部分可以使用Transformer等机制实现。应用场景：1. **文本生成图像（txt2img）**：根据给定的文本提示词，生成相应的图像，例如输入文本提示词："A cute cat"，生成一张可爱猫咪的图片。2. **图片修复（Inpainting）**：修复损坏或缺失的图片部分，使其完整。3. **深度图生成图像（Depth-to-image）**：结合深度图作为额外条件，生成更加详细和准确的图像。训练与推断：- 训练阶段：通过训练VAE和DM等组件，调整参数以最大程度地减少生成图像与训练数据的差异。- 推断阶段：根据给定的文本提示词和其他条件，利用训练好的模型生成图像。总的来说，Stable Diffusion是一种强大的文本到图像生成模型，通过结合深度学习和条件控制技术，能够生成高质量、多样化的图像，适用于多种应用场景。