stable diffision原理

Stable Diffusion是一种图像生成模型，它通过从正态分布变量中逐步去除噪声来学习数据分布。具体来说，它使用了长度为T的反向马尔可夫链，其中T表示时间步长。这意味着Stable Diffusion可以被建模为一系列T个去噪自动编码器。在这个过程中，模型通过不断减小噪声的程度来逐渐生成更加清晰的图像。这个过程可以用下方的公式表示，其中εθ表示正态分布的噪声变量。\[2\]

如果你想深入了解Stable Diffusion的原理，你可以在GitHub上的开源仓库中下载Stable-Diffusion-webui包，该仓库提供了Stable Diffusion的Web界面，可以帮助你更好地理解和使用这个模型。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Stable Diffusion原理详解](https://blog.csdn.net/jarodyv/article/details/129280836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [一分钟玩转Stable Diffusion](https://blog.csdn.net/weixin_45158611/article/details/129391898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]