stable diffusion 是什么
时间: 2025-02-18 09:35:26 浏览: 48
### 稳定扩散模型的概念
稳定扩散(Stable Diffusion)是一种基于深度学习的图像生成方法,其核心目标在于生成高质量、逼真且多样化的图像[^1]。该模型的工作机制依赖于一种称为“稳定扩散”的过程,在这一过程中,噪声被逐步引入到初始图像中,随后再通过一系列反向操作去除这些噪声,从而恢复并优化原始图像的质量。
#### 工作流程概述
- **初始化阶段**:从一张完全随机的噪声图开始。
- **正向扩散过程**:在这个阶段,算法会逐渐增加图像中的不确定性,即加入更多噪声,直到图像变得几乎不可辨认。
- **逆向去噪过程**:这是最关键的部分,系统尝试预测每一步所加上的噪声,并将其移除,最终得到清晰的目标图像。
这种双向处理方式使得 Stable Diffusion 能够有效地捕捉复杂的视觉特征,并在保持自然外观的同时创造新的图像内容。
```python
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler)
prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")
```
上述代码展示了如何使用预训练好的 Stable Diffusion 模型来根据给定的文字提示生成相应的图像文件 `astronaut_rides_horse.png`。
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