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Stability AI sparked the Generative AI revolution with the release of Stable Diffusion, developing cutting-edge open models in image, video, 3D, and audio.

Stable Diffusion 核心技术简介

Stable Diffusion 是一项革新性的图像生成技术，它巧妙地融合了扩散过程、变分自编码器与可逆网络等多种前沿技术。作为潜在扩散模型 (Latent Diffusion Model) 的杰出代表，它通过在潜在表示空间中反复“去噪”数据，最终生成令人惊艳的图像。其核心理念在于，利用文本中蕴含的丰富分布信息作为引导，逐步将一张原本充满噪声的图片进行净化，使其最终呈现出与文本描述高度匹配的视觉效果。

Stable Diffusion 官方资源导航

想要深入了解 Stable Diffusion？这里为您整理了官方资源：官方网站地址为 https://stability.ai/；Stable Diffusion 项目的开源代码库位于 GitHub：https://github.com/CompVis/stable-diffusion；您还可以在上找到关于 Stable Diffusion 的详细介绍：https://zh.wikipedia.org/wiki/Stable_Diffusion；Stable Diffusion 还提供了官方在线版本 SD，您可以通过 https://beta.dreamstudio.ai/generate 体验；如果想与其他用户交流心得，欢迎加入官方论坛：https://discord.com/invite/stablediffusion。请注意，访问某些站点时可能需要特殊网络环境。

Stable Diffusion 技术发展历程

Stable Diffusion 的发展历程可追溯至 2010 年代初期，那时研究人员已经开始探索利用扩散模型进行图像生成的可能性。其早期发展阶段主要聚焦于基于概率论的生成模型。近年来，随着计算资源的日益丰富以及大规模数据集的训练，Stable Diffusion 在图像生成领域取得了令人瞩目的进步。

Stable Diffusion 的广泛应用

Stable Diffusion 的应用场景极其广泛，包括但不限于图像去噪、图像平滑、图像增强，以及根据文本提示生成高品质图像。就商业领域来说，阿里云就基于 Stable Diffusion 研发出大规模底模切换以及大量 LoRA 调优的技术架构，并且已经成功部署交付，实现稳定运行。此外，Stable Diffusion 还被广泛应用于艺术创作、设计与市场营销等领域，助力创作者大幅提升内容创作效率。拿艺术创作来说，Stable Diffusion 可以帮助艺术家快速生成各种风格的作品，激发创作灵感。

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