Stable Diffusion的生图原理？

当我们谈论Stable Diffusion的生成图像原理时，可以将其比喻为一种“逐渐揭示”的过程。想象一下，我们有一张完全模糊的图像，就像是一团随机的颜色和纹理。通过一系列的步骤，我们逐渐揭示出图像中的细节和形状，使其变得更加清晰和真实。

这个过程就像是在图像上添加一些随机噪声，然后逐渐减少噪声的影响。我们可以将这些噪声看作是一些微小的变化，它们会逐渐改变图像中的像素值。每一步，我们都会添加一些噪声，但随着步骤的进行，噪声的大小会逐渐减小。

通过这种逐步减小噪声的方式，我们可以看到图像中的细节逐渐浮现出来。最终，我们得到了一个清晰、真实的图像，其中包含了原始图像的纹理、形状和细节。

这个过程也可以反过来进行，即从一个清晰的图像开始，逐渐添加噪声，直到达到最初的随机模糊状态。这种逆向过程可以帮助我们还原图像，从而实现图像的生成和重建。

总的来说，Stable Diffusion的生成图像原理就是通过逐步添加和减少噪声的方式，逐渐揭示出图像中的细节和形状，从而生成清晰、真实的图像。这种方法在计算机视觉和生成模型领域有广泛的应用。另外Stable Diffusion 是一个潜扩散模型。它不是在高维图像空间中操作，而是首先将图像压缩到潜空间。潜空间小了 48 倍，因而速度更快。