想象一下：你闭上眼睛，脑海中构思一个场景，用简短的语言描述出来，然后“啪”的一声，一张栩栩如生的图片就出现在你眼前。这不再是科幻小说里才有的情节，而是Stable Diffusion——一种前沿的AI图片生成算法——所带来的现实。在本系列的万字长文中，我们将深入探索Stable Diffusion的神秘面纱，揭秘它是如何将文字描述转化为令人惊叹的视觉艺术。无论你是AI技术的爱好者、数字艺术的探索者，还是仅仅对这门新兴科学充满好奇，这都将是一次知识与想象的盛宴。那么，系好安全带，让我们一起启程，进入AI创造的奇妙世界。
Stable diffusion 效果如何
先来感受一下 stable diffusion 能创造出什么样的神奇效果。
8K 画质的变色龙图片，不敢相信这不是摄像机拍摄的而是 AI 生成的。
自拍写真也充满了细节！远处的模糊处理和近处的细节凸显，像极了真人拍摄的图片。那是不是 AI 只能生成类似真人拍摄的图片呢？
梦幻风格的图片也能拿捏！接下来是硬核技术部分，绑好安全带，发车！
Stable diffusion 整体介绍：
Stable Diffusion 是一个2022年发布的文本到图像潜在扩散模型，基于 Latent Diffusion Models（LDMs）实现，由 CompVis、Stability AI 和 LAION的研究人员创建。
Stability AI公司在2022年10月完成了1.01亿美元的融资，估值目前已经超过10亿美元。
原理：
Diffusion Models的核心原理源于物理中的扩散过程。在物理学中，扩散过程描述的是粒子从高浓度区域向低浓度区域的随机性运动，而 Diffusion Models 将数据生成过程建模为粒子扩散过程，也就是一系列微小的、连续的随机变化过程，具体表现就是从一些随机噪声逐步生成真实数据的过程，就像在随机扩散过程中，分子从高浓度区域向低浓度区域移动那样。
Diffusion Models可以生成高质量的图片，主要是得益于以下几点：
（1）生成过程是迭代的：在Diffusion Models中，数据的生成过程是一个多次不断迭代和优化的过程，会经历从粗糙到细致 --> 更细致 --> 非常细致 的过程，这就使得模型能够逐步生成出越来越精细的特征，因此可以生成很高质量逼真的图片。
（2）全概率模型：Diffusion Models是一种全概率模型，它会考虑数据的所有可能性。由于添加的噪声是随机的，这就使得数据在各个维度上都可能发生变化，换句话说，就是在全局范围内都有可能出现的数据，因此可以说从简单分布进行扩散的过程将会遍历所有可能的数据点。事实上，一直扩散下去（时间趋向无穷），理论上可以覆盖整个数据空间。这使得模型能够生成出各种各样的图片，包括那些在训练数据中很少出现但是仍然符合现实世界特征的图片。
（3）字符级细节：由于Diffusion Models的生成过程可以通过控制迭代的步数，生成过程可以捕获到非常小的细节，比如图像的纹理，形状和颜色等，因此可以生成出高质量的图片。
（4）最大似然训练：Diffusion Models通常采用最大似然训练，这确保了模型能够精确地拟合训练数据的分布，从而生成出高质量的图片。
主要流程：
文本编码器（Text Encoder）： 将人类输入的文字串转换成机器可理解的数字信息，输出语义向量。
图片生成器（Image Generator）： 核心模块，接受 latent + text + time 作为输入，生成图片。
图片解码器（Image Generator）： 将生成的 latent image 解码为 RGB 图片；
应用：
可用于文生成图、图生成图、特定角色刻画、超分或上色任务。
可用于AI绘画，图像生成等领域，提高生成可控性，改变部分行业的生产模式。
模型发展路径：
Diffusion model --> Latent diffusion model --> Stable diffusion model, 我们按照这个顺序来学习掌握 Stable Diffusion.
接下来我们会逐步学习 Stable diffusion, 欢迎点赞关注获取最新的技术教程！
