Stable Diffusion 解读（一）：回顾早期工作（stable diffusion）

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原标题：Stable Diffusion 解读

（一）：回顾早期工作

关键字：图像,模型,向量,编码器

,解读

文章来源：算法邦

内容字数：18271字

内容摘要：

智猩猩和智东西发起主办的2024中国生成式AI大会将于4月18-19日在北京举办。主会场将进行开幕式、大模型专场、AI Infra专场和AIGC应用专场；分会场将进行具身智能技术研讨会、AI智能体技术研讨会和中国智算中心创新论坛。扫码报名，也可咨询。在2022年的这波AI绘画浪潮中，Stable Diffusion无疑是最受欢迎的图像生成模型。究其原因，第一，Stable Diffusion通过压缩图像尺寸显著提升了扩散模型的运行效率，使得每个用户能在自己的商业级显卡上运行模型；第二，有许多基于Stable Diffusion的应用，比如Stable Diffusion自带的文生图、图像补全，以及ControlNet、LoRA、DreamBooth等插件式应用；第三，得益于前两点，Stable Diffusion已经形成了一个庞大的用户社群，大家互相分享模型，交流心得。

不仅是大众，Stable Diffusion也吸引了大量科研人员，很多本来研究GAN的人纷纷转来研究扩散模型。然而，许多人在学习Stable Diffusion时却犯了难：又是公式扎堆的扩散模型，又是VAE，又是U-N

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