大白话讲透AI画图：Stable Diffusion，原理探究深度好文！

　　Stable Diffusion 是一种从文本生成 AI 图像的潜空间扩散模型，其核心特点在于不在高维图像空间中操作，而是将图像压缩到潜在空间中。我们将深入了解其工作机制，了解它不仅可以使你成为一个更好的AI绘画艺术家，还能帮助你更合理地运用这个工具来得到更加精确的图像。

文本生成图像（Text-to-image）与图生图（Image-to-image）的区别

文本生成图像：通过文本提示生成与文本匹配的AI图像。而图生图则是使用一张图片与一段文字指令共同作为输入，生成的图像受到这两个输入的共同调节。

CFG值与降噪强度

　　CFG（Classifier-Free Guidance）值控制文本指令对扩散过程的影响程度。降噪强度则控制向原始输入图像中添加多少噪声。

扩散模型（Diffusion Model）

　　Stable Diffusion属于深度学习模型中的一个大类，即扩散模型。它们是生成式模型，旨在生成类似于它们在训练中看到的新数据。

前向扩散与逆向扩散

前向扩散：向训练图像中不断地添加噪声，使其逐渐变为一张毫无意义的纯噪声图。例如，正向过程将任何猫或狗图像转换为噪声图像。

逆向扩散：从充满噪音、无意义的图像开始，逆向扩散可以恢复出猫或狗的图像。其实现依赖于一个经过训练的神经网络模型——噪声预测器（noise predictor），来预测添加的噪声。

潜空间扩散模型（Latent diffusion model）

　　Stable Diffusion的设计目的是解决速度问题。它将图像压缩到潜空间中处理低维数据，计算量大大减少，因此比标准的扩散模型快得多。

变分自动编码器（Variational Autoencoder）

　　VAE神经网络有两个部分：编码器和解码器。编码器将图像压缩为潜在空间中的较低维表示形式，解码器从潜在空间恢复图像。通过VAE，图像可以被转入和转出潜空间。

图像生成过程

1. 生成一个潜空间的随机张量。
2. 噪声预测器的U-Net网络将这个初始随机张量与文本指令作为输入，预测出应移除的噪声。
3. 将这个潜空间噪声从潜空间初始图像中减去，得到新的图像。
4. 重复上述步骤指定次数后，VAE解码器将最后得到的潜空间图像恢复为像素空间的图像。

图生图与修图（Inpainting）

图生图：使用一张图片与一段文字指令共同作为输入，生成的图像受到这两个输入的共同调节。而修图只是图生图的一种特殊形式，噪声仅被添加到图中希望修改的部分。

Depth-to-image

　　Depth-to-image是image-to-image的增强版，它使用深度图生成具有附加条件的新图像。通过MiDaS（一个AI模型）分析输入图像的深度信息，并添加噪声后生成新图像。

无分类器引导（Classifier-Free Guidance, CFG）

　　CFG值控制文本指令对扩散过程的影响程度。不同于分类器引导需要额外模型提供指导，无分类器引导通过训练一个带条件的扩散模型实现“没有分类器的分类器引导”。