Stable Diffusion是stability.ai开源的图像生成模型，可以说Stable Diffusion的发布将AI图像生成提高到了全新高度，其效果和影响不亚于Open AI发布ChatGPT。今天我们就一起学习一下Stable Diffusion的原理。

图像生成的发展

在Stable Diffusion诞生之前，计算机视觉和机器学习方面最重要的突破是 GAN（Generative Adversarial Networks 生成对抗网络）。GAN让超越训练数据已有内容成为可能，从而打开了一个全新领域——现在称之为生成建模。

然而，在经历了一段蓬勃发展后，GAN开始暴露出一些瓶颈和弊病，大家倾注了很多心血努力解决对抗性方法所面临的一些瓶颈，但是鲜有突破，GAN由此进入平台期。GAN的主要问题在于：

• 图像生成缺乏多样性
• 模式崩溃
• 多模态分布学习困难
• 训练时间长
• 由于问题表述的对抗性，不容易训练

另外，还有一条基于似然（例如，马尔可夫随机场）的技术路线，尽管已经存在很久，但由于对每个问题的实施和制定都很复杂，因此未能产生重大影响。

近几年，随着算力的增长，一些过去算力无法满足的复杂算法得以实现，其中有一种方法叫“扩散模型”——一种从气体扩散的物理过程中汲取灵感并试图在多个科学领域模拟相同现象的方法。该模型在图像生成领域展现了巨大的潜力，成为今天Stable Diffusion的基础。