Stable diffusion是**一個潛在的文本到圖像的擴散模型**，可以在任何文本輸入的情況下生成照片般逼真的圖像。它基於**潛伏擴散架構**，這是一種深度生成神經網路，可以學習從低維潛伏空間的隨機高斯噪聲中去除噪聲。

去除噪聲是**在一系列步驟中從噪聲圖像中減去噪聲的過程**，直到圖像類似於期望的輸出。Stable diffusion使用輸入的文本提示來指導除噪過程，透過使用文本編碼器（OpenCLIP）和圖像編碼器從文本和圖像中創建一個特徵向量。然後該特徵向量被擴散器使用，擴散器是一個神經網路，預測如何在每個步驟中對圖像進行輕微去噪。

類神經模型是一種模仿人腦工作方式的某些方面的模型，如使用神經元、突觸和啟用函數。Stable diffusion是一個類似神經的模型，因為它使用了神經網路，它由人工神經元組成，處理訊息並通過稱為突觸的加權連接傳遞給其他神經元。啟用函數決定了每個神經元向下一層發送多少信號。

要使用Stable diffusion，你需要在你的電腦上安裝它，或使用在線網路界面。你可以在[這裡](https://github.com/StabilityAI/stable-diffusion)找到關於如何安裝它的說明。你也可以使用[這個](https://stablediffusionweb.com)網路界面來在線生成圖像。要生成圖像，你需要輸入一個文本提示並選擇一些設置，如解析度、採樣器和步驟數。然後你可以點擊“生成”，等待結果。
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