什么是Stable Diffusion数据合成模型

Stable Diffusion是一种基于扩散模型的数据合成模型，主要用于生成高质量图像，也可用于图像修复、风格转换等任务。其核心思想是在潜在空间中对图像数据进行扩散和去噪操作，具体如下：

• 模型架构：由变分自编码器（VAE）、扩散模型和条件化U-Net组成。VAE用于将图像压缩到低维潜在空间，扩散模型在潜在空间执行加噪和去噪过程，条件化U-Net结合交叉注意力机制，通过文本、图像等条件引导生成。
• 工作原理：训练时，先通过VAE将真实图像编码到潜在空间，再在潜在空间中对图像逐步加噪，然后训练扩散模型学习如何逐步去噪以恢复图像。生成时，从纯噪声开始，在潜在空间中通过扩散模型逐步去噪，最后由VAE解码器将去噪后的潜在变量还原为图像。
• 关键技术：引入交叉注意力机制，使模型能够处理文本、边界框等多种条件输入，增强了生成图像的多样性和可控性。同时，通过在潜在空间操作，降低了计算复杂度，提高了训练和推理效率。