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摘要
Stable Diffusion是一种深度学习模型，专门设计用于生成高质量的图像。该模型结合了扩散模型和Transformer架构的特点，通过文本处理、初始化、扩散过程、U-Net生成最终的图像。本篇博客将着重介绍SD模型生成过程使用到的技术，并通过最新的模型进行图像生成展示。
Abstract
Stable Diffusion is a deep learning model specifically designed to generate high-quality images. This model combines the characteristics of diffusion model and Transformer architecture, and generates the final image through text processing, initialization, diffusion process, and U-Net. This blog will focus on introducing the technologies used in the SD model generation process and showcase image generation through the latest models.
1. Stable Diffusion
论文地址：High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
为了更好的介绍Stable Diffusion，我们先上一张整体的结构图，如下图1所示：
Stable Diffusion是基于Latent Diffusion的结构而来，主要在于上图的Latent Space部分。在上图黄色框的上半部分主要是用于训练的，对原始图像进行加噪处理直至变为纯噪声。而黄框部分才是用于文本生成图像的，所以本篇博客将侧重介绍文生图部分的内容。
好，让我们来看看SD是如何实现通过文本提示生成图像的吧！
1.1 CLIP
在图1的右边我们可以看到Conditioniong模块，该模块主要功能是将条件输入（
文章来源于互联网:第二十二周周报：Stable Diffusion
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