定义
Stable Diffusion是一种在潜在空间扩散(latent diffusion)的模型。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(latent space)中。然后，通过在潜空间中应用扩散过程来生成新的图像。可以生成高质量、高分辨率的图像。是一个基于Amazon Bedrock平台的先进文本转图像模型.经过微调,可使用基本的自然语言提示创作复杂的作品它通过模拟扩散过程，将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性，可以生成具有多样化效果和良好视觉效果的图像。
Stable Diffusion能够从文本描述中生成详细的图像，它还可以用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。可以通过生成多样化、高质量的图像、修复损坏的图像、提高图像的分辨率和应用特定风格到图像上等方式,辅助视觉创意的实现。它为视觉艺术家、设计师等提供更多的创作工具和素材，促进视觉艺术领域的创新和发展。
Stable Diffusion将“图像生成”过程转换为逐渐去除噪声的“扩散”过程，整个过程从随机高斯噪声开始，经过训练逐步去除噪声，直到不再有噪声，最终输出更贴近文本描述的图像。然而，这个过程的缺点是去噪过程的时间和内存消耗都非常大，尤其是在生成高分辨率图像时。为了解决这个问题，Stable Diffusion引入了潜在扩散，潜在扩散通过在较低维度的潜在空间上应用扩散过程而不是使用实际像素空间来减少内存和计算成本。
简单地说，我们只要给出想要的图片的文字描述，Stable Diffusion就能生成符合你要求的逼真的图像！
