稳定扩散模型基于偏微分方程，用于图像生成和处理。通过迭代更新像素值，实现图像平滑。文中提供了Python实现代码示例，展示如何生成具有平滑效果的图像。该模型广泛应用于图像去噪、纹理合成和修复等领域。
稳定扩散模型是一种常用于图像生成和图像处理的技术。它基于偏微分方程，通过模拟图像中像素之间的扩散和平滑过程，可以生成具有良好视觉效果的图像。在本文中，我们将介绍如何使用稳定扩散模型来创建图像，并提供相应的源代码。
稳定扩散模型的基本原理是通过迭代地计算每个像素的新值来更新整个图像。每个像素的新值取决于其周围像素的值，以及一些模型参数。在每次迭代中，像素值通过与周围像素的差异进行调整，以实现平滑效果。这种迭代过程将不断重复，直到图像达到所需的收敛状态。
下面是一个使用Python实现稳定扩散模型生成图像的示例代码：
import numpy as np
import cv2
def diffusion(image, iterations, delta_t, kappa
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