关于stable diffusion算法（文生图最主流的算法）原理与实践

稳定扩散（Stable Diffusion）算法是当前文生图领域最主流的技术之一。本文深入剖析其核心原理，包括前向扩散逐步添加噪声、逆向扩散逐步去除噪声，以及在潜在空间进行操作以提高效率等关键要点。同时，结合丰富的实践案例，详细讲解如何利用该算法实现从文本到高质量图像的生成过程，帮助读者全面掌握这一前沿技术，开启创意无限的文生图之旅！
前向过程：

后向生成过程：

diffusion算法作为目前文生图最主流的算法，目前应用如火如荼。之前做文本算法比较多，个人因为早前作为图像处理和模式识别，所以也还算上手比较快，其实这个diffusion算法和模式识别的图像算法没啥太大关系，就是一个概率论和数理统计的事情。

​ 前向过程（forward）：用高斯分布噪声不断添加到图像中，当添加N次后（N是一个相当大的数），那么图像会趋向接近于一个高斯分布（极限定理，很好理解）。

后向过程（Generative Process）：给一张高斯噪声图，通过给定文本提示，生成相应的图，这个就是前向的反向过程，数学推导过程，建议用贝叶斯来推，会相对好理解一些，公式比较复杂就不写了，有兴趣的读者自己去翻相关paper论文吧。

有时间的话，我会结合算法原理和代码实践，来说明一下上述过程是怎么发生的。
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