stablediffusion 代码

### Stable Diffusion 项目源码概述

Stable Diffusion 是一种用于生成图像的强大模型，其核心在于通过扩散过程逐步向噪声数据中引入结构化信息最终形成清晰的图片[^1]。

#### 原版实现源码解析

在原版实现中，整个流程被细致拆解成多个模块以便于理解和维护。主要组件包括但不限于编码器、解码器以及UNet架构下的条件输入处理部分。这些组成部分共同协作完成从随机噪音到目标图像的转换工作[^2]：

import torch
from diffusers import UNet2DConditionModel, AutoencoderKL

# 初始化VAE（变分自编码器）
vae = AutoencoderKL.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original", subfolder="vae")

# 加载并初始化U-Net网络
unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original",
    subfolder="unet"
)

def encode_images(vae, images_tensor):
    """将输入图像编码为潜在空间表示"""
    latents = vae.encode(images_tensor).latent_dist.sample()
    return 0.18215 * latents  # 缩放因子

def decode_latents(vae, latents):
    """由潜在空间表示解码回原始尺寸图像"""
    scaled_latents = 1 / 0.18215 * latents
    image = vae.decode(scaled_latents).sample
    return (image / 2 + 0.5).clamp(0, 1)

此段代码展示了如何利用预训练权重快速搭建起基础框架，并提供了两个辅助函数分别负责图像至潜变量间的相互转化操作。

#### 使用纯C/C++实现Stable Diffusion

对于那些偏好或受限于特定环境而无法直接运行Python版本程序的情况，存在一个完全采用C/C++编写的开源替代方案——`stable-diffusion.cpp`。该项目不仅实现了基本功能，还针对性能做了大量优化调整，在某些场景下可能提供更优的选择[^3]:

// 定义必要的头文件和其他依赖项...
#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    cout << "这是一个简化示例，实际应用请参阅官方文档." << endl;
    
    // 这里省略了具体的算法逻辑，
    // 用户可以根据需求查阅GitCode上的完整源码。
}

上述片段仅作为示意用途；真实情况下应当参照具体仓库内的说明指南来进行开发活动。