stable diffusion原论文
时间: 2025-03-30 16:10:32 浏览: 37
Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的图像生成技术,其核心算法依赖于深度学习和概率理论。关于 Stable Diffusion 的原始论文,可以通过以下方式定位到相关资源:
### 论文背景
Stable Diffusion 的基础来源于扩散模型的研究成果。扩散模型是一种通过逐步去噪过程生成数据的方法,在图像生成领域表现优异。最初的扩散模型概念可以追溯至 Jonathan Ho 等人在 2020 年提出的 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)[^3]。
然而,具体的 Stable Diffusion 实现及其优化版本则由 Runway 和其他研究团队进一步发展并开源化。这些实现通常会引用更早期的工作作为理论支撑。
### 关键论文链接
以下是两个可能包含 Stable Diffusion 原始理念的相关学术资源:
1. **Denoising Diffusion Probabilistic Models**:
这篇论文首次提出了扩散模型的核心框架,并详细描述了如何利用前向扩散过程训练逆向生成网络[^3]。可以在 arXiv 上访问该文档:[https://arxiv.org/abs/2006.11239](https://arxiv.org/abs/2006.11239)
2. **High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models**:
此文章专注于高分辨率图像合成方法,特别是引入潜变量空间中的扩散建模思路[^4]。它可能是理解 Stable Diffusion 架构的重要参考资料之一。同样可在 arXiv 找到此资料:[https://arxiv.org/abs/2112.10752](https://arxiv.org/abs/2112.10752)
如果希望查找更多相关内容或者最新进展,则建议浏览 researchgate.net 或者继续探索 arXiv 中标记为 “diffusion models” 主题下的出版物集合。
### 技术部署常见问题补充说明
对于提到的技术错误情况,“RuntimeError: Couldn’t determine Stable Diffusion’s hash...”,这通常是由于 Git 版本控制配置不正确引起的问题;而另一个问题是缺少必要的图形库文件 `libGL.so.1` 导致无法加载某些依赖项。针对这些问题已有相应解决方案被记录下来[^1][^2]。
#### 解决方案代码片段展示
当遇到第一个哈希计算失败的情况时,可尝试手动指定路径参数来修正调用逻辑:
```python
import subprocess
def get_current_hash(dir_path, git_executable="git"):
try:
result = subprocess.run([f'{git_executable}', '-C', f'{dir_path}', 'rev-parse', 'HEAD'],
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE)
if result.returncode != 0:
raise Exception(result.stderr.decode())
return result.stdout.strip().decode()
except Exception as e:
print(f"Failed to retrieve commit hash due to error: {e}")
return None
```
至于第二个导入错误情形下,安装缺失共享对象文件即可缓解状况:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y libgl1-mesa-glx
```
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