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稳定扩散（stable diffusion）是指在物质传输或扩散过程中，物质分子或粒子以一种稳定的方式从高浓度区域向低浓度区域移动。在稳定扩散中，物质的传输速率与浓度梯度成正比，同时受到其他因素的限制，例如温度、压力和扩散物质的性质。稳定扩散是自然界中许多重要过程的基础，例如气体和液体中的分子扩散以及溶质在溶液中的传输等。

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1. 稳定扩散（Stable diffusion）
2. 扩散方程（Diffusion equation）
3. 随机过程（Stochastic process）
4. 布朗运动（Brownian motion）
5. 热力学（Thermodynamics）
6. 大气科学（Atmospheric science）
7. 地球物理学（Geophysics）
8. 数学建模（Mathematical modeling）
9. 计算机模拟（Computer simulation）
10. 空气污染（Air pollution）

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#### 安装与入门
对于希望进入AI绘画领域的新手而言，获取合适的资源至关重要。Stable Diffusion提供了安装包以及一系列的学习材料，包括但不限于PDF文档和视频教程，旨在帮助用户从零基础开始全面掌握这一技术[^1]。

#### 提示词优化
为了更好地控制由Stable Diffusion生成的艺术作品的效果，使用者可以通过精确设置提示词来影响最终成果的质量。例如，在提示词后面加上`[0-1数值]`可以调节该词语在整个描述中的权重；比如，“FOREST, LOTS OF TREES AND STONES,[FLOWERS: 0.7]”。这种做法允许艺术家更加细致地定义他们期望的画面特征[^2]。

#### 正负向提示词的应用
当涉及到具体场景或风格的选择时，合理运用正向(`prompt`)和反向(`negative prompt`)提示词显得尤为重要。如果目标是避免某些不理想的输出结果，则可以在负面列表里添加相应的关键词。举例来说，要防止模型误解“cowboy shot”而产生穿着牛仔服饰的角色形象，可在负面提示中加入像“full body”或者“closeup”的选项，从而引导算法避开不必要的细节[^3]。

#### 实际应用案例分析
在实际应用场景方面，《AI 绘画 | Stable Diffusion 电商模特》一文中提到的技术可用于创建虚拟试衣间体验。通过对原始图像进行处理并提取服装轮廓作为蒙版，再利用此蒙版将新设计的衣服贴合到人体模型上，进而创造出逼真的展示效果。这种方法不仅提高了工作效率，也为消费者带来了更为直观的商品预览方式[^4]。

# 示例代码用于说明如何加载稳定扩散库（假设存在这样的Python接口）
from stable_diffusion import load_model, generate_image_with_prompts

model = load_model('path_to_pretrained_weights')
image = generate_image_with_prompts(
    positive_prompt="A beautiful forest with lots of trees and stones",
    negative_prompt="full body, closeup"
)