Stable Diffusion：一种优于JPEG的图像压缩算法，提高压缩比同时保持图像清晰度

图像压缩是在计算机图形学和计算机视觉领域中非常重要的任务。它可以减小图像文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽。传统的图像压缩算法如JPEG在压缩比和图像质量之间存在一种权衡关系。然而，最近提出的一种名为Stable Diffusion的新型图像压缩算法，据称能够在提高压缩比的同时保持图像的清晰度。

Stable Diffusion算法基于图像的稳定扩散过程，通过对图像的像素进行适度的扩散和过滤，实现了更高效的压缩。下面我们将详细介绍这一算法的原理，并给出相应的源代码实现。

算法原理：

1. 预处理：将输入的图像转换为灰度图像，并将像素值归一化到[0, 1]的范围内。
2. 初始化：将图像像素值复制到一个大小为N×N的矩阵中，其中N为图像的尺寸。
3. 扩散过程：重复以下步骤T次（T为迭代次数）：
   a. 对矩阵中的每个像素点，计算其周围像素的平均值，并将当前像素值更新为该平均值。
   b. 为了保持图像的边缘和细节信息，需要在每次迭代后对像素值进行恢复。这可以通过将每个像素的新值与其原始值进行加权平均来实现，权重因子取决于像素的梯度。
4. 后处理：将处理后的矩阵重新归一化到[0, 1]范围内，并将像素值乘以255以恢复到图像的灰度级表示。

下面是用Python实现Stable Diffusion算法的源代码：