Stable Diffusion原理通俗解析：AI绘画背后的魔法

原创于 2025-08-20 15:20:44 发布 · 1.1k 阅读

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#stable diffusion #AI作画 #人工智能

Stable Diffusion 究竟是如何施展它的魔法，将我们输入的文字描述转化为一幅幅精美绝伦的图像的呢？今天，就让我们一同揭开它神秘的面纱，深入探索其背后的工作原理。

在当今数字化时代，AI 绘画技术以其令人惊叹的创造力和表现力，为我们开启了一个全新的视觉艺术世界。其中，Stable Diffusion 作为一款开源的文本到图像生成模型，更是备受瞩目，成为众多艺术家、设计师和创意爱好者的得力助手。

那么，Stable Diffusion 究竟是如何施展它的魔法，将我们输入的文字描述转化为一幅幅精美绝伦的图像的呢？今天，就让我们一同揭开它神秘的面纱，深入探索其背后的工作原理。

什么是 Stable Diffusion

简单来说，Stable Diffusion 是一个 文本生成图像（Text-to-Image）的深度学习模型。它的神奇之处在于：只要给它一个文字提示（Prompt），它就能一步步把一张“噪声图”变成一幅有意义的画作。

和 DALL·E、Midjourney 等 AI 相比，Stable Diffusion 最大的特点是开源，这意味着任何人都可以在本地运行、修改和扩展它，从而诞生了各种各样的玩法和应用。

核心原理：从噪声到图像的逆向过程

Stable Diffusion 背后的基本思路叫做 扩散模型（Diffusion Model），其核心思想是学习数据分布的生成过程。

1. 正向扩散（破坏图片）

假设我们有一张正常的图片，Stable Diffusion 会不断往里面添加随机噪声。

一开始图片还能看清内容
加到中间时，模糊得像被撒满沙子
最终，它会变成一张纯噪声图

这个过程就像不断往水里滴墨水，直到水完全变黑，看不出原来的样子。

2. 逆向扩散（生成图片）

AI 的训练目标就是 学会逆向这个过程：从一张噪声图中，逐步“去掉”噪声，恢复出一张清晰的图像。而在文本生成图像的场景里，AI 还要根据输入的提示词，把“恢复出来的图像”变成符合描述的画面。

换句话说：👉 训练时，AI学的是“如何从清晰图到噪声图”；👉 生成时，AI做的是“如何从噪声图回到清晰图”。

这就是扩散模型的核心逻辑。

Stable Diffusion 关键技术

Stable Diffusion 并不是简单的扩散，而是有几个“黑科技”加持：

1. 潜空间（Latent Space）

直接在高清图片上加噪声、去噪，计算量会非常大。为了解决这个问题，Stable Diffusion 使用了一个 变分自编码器（VAE），先把图片压缩到一个更小的潜空间（Latent Space）里，再进行扩散和去噪。

这样做的好处是：

节省计算资源（显卡更容易跑得动）
还能保留图片的主要特征

2. 文本理解（CLIP 模型）

AI 怎么知道“赛博朋克”是什么样的风格？这里就要用到 OpenAI 提出的 CLIP 模型。它能把文字和图像转化到同一个语义空间，从而帮助 Stable Diffusion 理解提示词。

比如，你输入“猫”，CLIP 会让模型在潜空间里往“猫”的方向去修正。

3. U-Net 神经网络

真正负责“去噪”的，是一个叫 U-Net 的深度神经网络。它会在每一步迭代中，根据提示词信息，把噪声修正成更接近目标图像的样子。

可以理解为：

VAE 负责压缩/解压图片
CLIP 负责理解文字
U-Net 负责逐步绘制

三者配合，才让“文字变图”成为可能。

Stable Diffusion 的生成流程

整个生成过程可以简化为四步：

1. 随机起点：先生成一张纯噪声图

2. 逐步去噪：U-Net 每次迭代修正噪声

3. 受控引导：CLIP 根据提示词调整图像方向

4. 解码输出：VAE 把潜空间的结果还原为高清图片

最后，你就得到一张符合描述的 AI 绘画作品。

实战：ComfyUI+Stable Diffusion文生图

1. 安装uv和python 3.12

uv是一个用Rust编写的极其快速的Python包和项目管理器。

复制

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

uv安装成功后，安装python 3.12

uv python install 3.12

2. 安装ComfyUI

# 克隆代码
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
# 创建虚拟环境
uv venv
.\.venv\Scripts\activate
python -m ensurepip
# 安装依赖
uv pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129
uv pip install -r requirements.txt

3. 下载模型

把模型下载到ComfyUI的models/checkpoints目录下。链接地址：https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-3.5-fp8/blob/main/sd3.5_medium_incl_clips_t5xxlfp8scaled.safetensors