人工智能学习笔记（2）：认识和安装Stable Diffusion

人工智能学习笔记（2）：认识和安装Stable Diffusion

Stable Diffusion是一种基于深度学习的生成模型，主要用于文本到图像的转换。Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性，也被广泛应用于艺术创作、媒体和广告行业。

Stable Diffusion的起源和发展历程

Stable Diffusion技术的基础可以追溯到1990年代初，由Perona和Malik提出的非线性扩散方程开始。这种方法通过改变传统线性扩散模型的处理方式，使得具有较小梯度的像素点扩散得更慢，从而更好地保留了图像的细节信息。这一理论的提出，标志着计算机视觉领域中对图像细节保护的重视，为后续Stable Diffusion技术的发展打下了坚实的基础。

虽然早期的研究主要集中在理论层面，但很快这些理论就被实际应用于图像处理中，尤其是在图像去噪、边缘增强等方面表现出色。这种从理论到实践的转变，不仅验证了非线性扩散模型的有效性，也推动了相关技术的进一步发展。

1992年，Chaudhuri和Tandon提出了自适应扩散方程，这是对原有非线性扩散模型的重要改进。通过根据图像特征自动调整扩散速度，这一方法极大地提高了模型处理不同类型图像时的灵活性和效率。

1995年，Weickert在研究中引入了结构张量的概念，用以更精确地计算图像中各像素的梯度。这一创新不仅优化了扩散结果，还为后续的双结构张量方法奠定了基础，进一步改善了图像处理的质量