经过一个去伪存真的过程，看到艺术就是自然，也是一边认真一边自然。以前不懂为什么有人会忍心把自己矫情成那样子，现在想那是他不懂自然。经常向小天说小时候的农村是如何如何好，有一次由别的话题说到这里，无意间揭示了一个以前都盲视了的一个问题，就是几百户的大村子，像我这样陶醉式地扑向田野的，只是我一人，听到这里，似乎也解开了小天的一个长久疑惑，他释然地说：“是吧……！”

【Stable Diffusion火到被艺术家集体举报，网友科普背后机制被LeCun点赞】

最近这个Stable Diffusion实在是太火了，甚至因为使用过于泛滥，牵涉到艺术版权的问题，一群艺术家们还吵了起来，并把一个非官方账号举报到封号。而有位小哥分享了Stable Diffusion工作机制的线程，还被LeCun点了赞。

首先，从名字Stable Diffusion就可以看出，这个主要采用的扩散模型（Diffusion Model）。

简单来说，扩散模型就是去噪自编码器的连续应用，逐步生成图像的过程。

一般所言的扩散，是反复在图像中添加小的、随机的噪声。而扩散模型则与这个过程相反——将噪声生成高清图像。训练的神经网络通常为U-net。

不过因为模型是直接在像素空间运行，导致扩散模型的训练、计算成本十分昂贵。

基于这样的背景下，Stable Diffusion主要分两步进行。首先，使用编码器将图像x压缩为较低维的潜在空间表示z（x）。

其中上下文（Context）y，即输入的文本提示，用来指导x的去噪。

它与时间步长t一起，以简单连接和交叉两种方式，注入到潜在空间表示中去。

随后在z（x）基础上进行扩散与去噪。换言之， 就是模型并不直接在图像上进行计算，从而减少了训练时间、效果更好。

值得一提的是，Stable DIffusion的上下文机制非常灵活，y不光可以是图像标签，就是蒙版图像、场景分割、空间布局，也能够相应完成。https://t.cn/A6SWLbk7

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