Stable Diffusion简介

Stable Diffusion是一种用于建模和生成高质量图像的生成模型。它是由Facebook AI Research（FAIR）于2021年提出的一种基于扩散过程的生成模型。

与传统的生成模型不同，Stable Diffusion 不需要对整个图像进行建模，而是通过对每个像素逐步扩散噪声来生成图像。该模型采用稳定分布作为扩散过程中噪声的先验分布，并使用自回归模型来控制扩散过程。这种方法具有可扩展性和高效性，并且能够生成高质量的图像。

Stable Diffusion的应用包括图像生成、图像修复、超分辨率和图像处理等领域，目前已经在许多研究和应用中取得了很好的效果。

发展历程

Stable Diffusion 基于过去几年在生成模型方面的研究，特别是自回归模型（如 PixelRNN 和 PixelCNN）和流模型（如 Glow 和 RealNVP）。它也受到了 GAN（Generative Adversarial Networks）等其他生成模型的启发。

Stable Diffusion 创新性地采用了扩散过程来逐步生成图像。这种方法最早由 S.Geman 和 D.Geman 在 1992 年提出，但由于计算复杂度高，一直没有被广泛应用。随着计算硬件的不断提升，扩散过程再次成为研究热点。在 2020 年之前，相关研究主要集中在离散形式的随机游走算法（如 Langevin Dynamics）上。2021 年，Stable Diffusion 提出了使用稳定分布作为扩散过程中噪声的先验分布，并将扩散过程与自回归模型相结合的创新方法。

特点

Stable Diffusion 的特点主要包括以下几个方面：

1. 稳定分布：采用稳定分布作为扩散过程中噪声的先验分布，相比于以往的均匀分布和高斯分布，稳定分布更适合于建模复杂的分布。
2. 自回归模型：使用自回归模型来控制扩散过程，每次迭代只更新一个像素值。这种方法相比于同时生成整个图像的方法更具可扩展性和高效性。
3. 先验和噪声：使用先验分布作为噪声的先验分布，可以有效地减少模型的过拟合和噪声的影响。
4. 高质量的图像生成：Stable Diffusion 可以生成高质量的图像，并且在各种评价指标上都表现出色，比如 FID 和 LPIPS 等指标。