stable diffusion模型训练的数据集格式

stable diffusion模型是一种用于预测交流信息传播的模型。在训练stable diffusion模型时，所使用的数据集应该包含关于信息传播的历史信息。

具体来说，数据集应包含每个信息传播事件的时间戳、传播者的标识符以及被传播的信息的标识符。例如，一个简单的数据集可能包含以下内容：

| timestamp | sender | message |
|-----------|--------|---------|
| 1 | A | M1 |
| 2 | B | M1 |
| 3 | A | M2 |
| 4 | C | M1 |
| 5 | A | M3 |
| 6 | B | M2 |

在这个例子中，时间戳表示信息传播发生的时间，sender表示传播信息的人，message表示被传播的信息。数据集可以包含其他字段，这取决于您想要预测的信息传播特征。

在训练stable diffusion模型之前，通常需要对数据集进行预处理，以便将其转换为适合模型输入的格式。例如，您可能需要将时间戳转换为相对时间，或者将sender和message转换为数值编号。