AIGC入门(3)——Stable Diffusion大白话图解

AIGC入门(3)——Stable Diffusion大白话图解

AIGC入门（3）——Stable Diffusion浅显解释

Stable Diffusion的热度如今飙升，它不仅能生成逼真的图像，还能根据文本调整图像，但复杂的数学原理让人望而却步。其实，理解其运行逻辑就足够了。这里分享一篇翻译并简化后的文章，帮助大家轻松入门。

Stable Diffusion的应用广泛，比如从文本生成图像(text2img)。输入“天堂，广袤的，沙滩”后，模型能生成引人入胜的画面。另一个重要功能是文本指导图像修改，输入文本和图像，模型会相应生成海盗船图像。

Stable Diffusion由多个组件和模型构成，包括文本理解器（将文本转化为数字向量）、图像生成器（将文本信息转化为图像），以及一个由UNet和调度算法组成的Image Creater核心组件。这个组件通过多次迭代在隐空间中生成图像，比传统的像素空间模型速度更快。

扩散过程涉及三个关键组件：文本编码器（处理文本输入）、Image Creater（负责图像生成）和图像解码器（绘制最终图像）。其中，图像生成器通过逐步处理信息，从初始噪声逐渐添加文本信息，最终生成高质量图像。

扩散模型的核心思想是通过训练预测图像中的噪声，然后通过去噪生成图像。使用大模型和大量数据集，模型可以学习复杂的图像操作。扩散模型通过从无噪到全噪的噪声级别创建训练样本，训练噪声预测器，然后在生成图像时逆向减去噪声。

最后，文本编码器作为语言理解工具，影响生成图像的质量。Stable Diffusion模型使用CLIP技术，通过训练图像和文字的匹配度来提高生成图像的准确性。

总的来说，Stable Diffusion就像一个神奇的画笔，通过文本引导，将隐空间的魔法变为现实。即使不深入了解底层原理，理解这些组件和过程，也能体验到其强大的图像生成能力。