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文章主题：stable diffusion, AI图像生成, 文生图
前几个月AIGC可谓是大热了一把，各种高质量的生成图片层出不穷，而其中最重要的开源模型Stable Diffusion也受到了各种技术商业上的热捧，以很快的速度不断的向前迭代着。之前作为一个没有相关知识基础的小白，为了了解相关的技术知识，找了很多文章看，最后还是发现Jay Alammar的这篇文章讲的最为通俗易懂，于是决定简单翻译一下，方便更多人从零开始了解这项强大的技术。
由于原文篇幅较长，所以这里分为三篇文章进行讲解：
第一篇，也就是本篇，主要讲“是什么”的问题，包括Stable Diffusion是什么，里面的各个模块是什么第二篇，主要讲“怎么办”的问题，也就是Diffusion怎么训练以及怎么使用的问题。第三篇，主要讲“如何控制”的问题，具体阐述语义信息到底是怎么影响生成图片的过程的。
在本篇文章中，我们将正式探讨Stable Diffusion的概念，并深入剖析其内部包含的一些核心模块。
原文链接：The Illustrated Stable Diffusion
有能力和时间的小伙伴还是更推荐阅读原文噢
作者：Jay Alammar译者：曾飞飞（知乎）
近期，人工智能图像生成的潜力展示出了令人震撼的进步。只需从简洁的文字描述出发，AI就能如同魔法般生成出高质量图片。这无疑极大地拓展了人类利用艺术创作的方式。在此背景下，Stable Diffusion的发布显得尤为重要，它不仅向公众开放了一个极高质量的模型，而且这个模型还能保持高速运行和低显存需求，堪称卓越之极。
在尝试过Diffusion技术之后，你或许会对它的出色表现感到好奇，想要了解其背后的原理。接下来，我们将用通俗易懂的语言为你揭示这个神秘技术的奥秘。
Stable Diffusion模型展现出了极高的灵活性，能够应对多种任务，包括但不限于文本到图像的生成、图像到图像的生成、特定角色的塑造，以及超分辨率处理和图像修复等。然而，作为对该模型最基础、最入门的介绍，我们将重点放在其最核心的“文本到图像”生成模块，也就是txt2img的部分。如下图所示，这是一个典型的文生图展示，输入的是“天堂(paradise)”、“广袤的(cosmic)”和“海滩(beach)”，而最终生成的图片完美地符合了这些输入的要求。画中不仅展现了蓝天白云的美丽景象，更是呈现出了一片无垠的海滩。
最最简单的txt2img示意图，之后我们会不断细化和分解这张图里txt2img的过程
在本篇文章中，尽管我们尚未深入探讨图生图模块（亦称img2img），但我们仍需对其进行简要概述。此模块的示意图如下所示，展示了一种输入形式从纯文本转变为图片与文字结合的情况。在这种模式下，生成的成果由原始图片与文字提示词共同决定。以下是一个例子，我们将输入设为“海盗船（pirate ship）”，并观察到生成的结果将输入图片中的帆船成功地转化为海盗船。
img2img示意图，输入是
stable diffusion, AI图像生成, 文生图
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