Stable Diffusion与传统图像合成有何区别

Stable Diffusion与传统图像合成的区别主要体现在以下方面：

• 生成逻辑：Stable Diffusion基于扩散模型，通过逐步添加噪声再反向去噪生成图像，可中途调整参数。传统图像合成多依赖预设算法或手动操作，如基于像素的复制粘贴、基于特征的匹配融合等，过程相对固定。
• 可控性：Stable Diffusion支持通过文本提示、参数调节、插件（如ControlNet）等方式精准控制生成图像的细节、风格和构图。传统方法的可控性较低，需依赖人工后期调整，或仅能通过简单参数修改实现有限控制。
• 生成质量：Stable Diffusion能生成高分辨率、细节丰富的图像，支持写实、艺术等多种风格，且可通过训练专属模型优化特定场景效果。传统方法受限于算法复杂度，细节真实感和风格多样性通常较弱，尤其在复杂场景生成中表现不足。
• 计算资源需求：Stable Diffusion因涉及复杂模型和多步运算，需较高算力支持，通常需专业硬件（如RTX 3060以上显卡）或云端资源。传统方法计算成本较低，部分算法可实时运行，适合轻量级应用场景。
• 应用场景：Stable Diffusion适用于精细化的艺术创作、商业设计、影视特效等需要高可控性和高质量的场景。传统图像合成多用于基础图像编辑、数据增强等对细节要求较低的任务。