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Stable Diffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，于2022年发布。它能够根据文本描述生成详细的图像，同时也可以应用于其他任务，例如图生图，生成简短视频等。

Stable Diffusion是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发。该模型由初创公司Stability Al，CompVis与Runway合作开发，同时得到了EleutherAl和LAION的支持。

Stable Diffusion的代码和模型权重已经公开发布，并且可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。相比之下，之前的专有文生图模型（如DALL-E和Midjourney）只能通过云计算服务访问。

Stable Diffusion的核心概念包括：自动编码器、U-Net、文本编码器等。

1、自动编码器

自动编码器(VAE)由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器将图像转换为低维潜在表示，该表示将作为输入传递给 U_Net。解码器则相反，它将潜在表示转换回图像。

2、U-Net

U-Net是一种全卷积网络，用于语义分割，它由两个分支组成：编码器和解码器。编码器将输入图像分成大小相等的补丁，然后将这些补丁传递到下一级处理，解码器将这些补丁重新组合成输出图像。U-Net的优点是它可以在不同的尺度上进行预测，并且可以使用较少的训练数据来训练模型 。

3、文本编码器

文本编码器会将输入提示转换为 U-Net 可以理解的嵌入空间，一般是一个简单的基于Transformer的编码器，它将标记序列映射到潜在文本嵌入序列。