免费开源的Stable Diffusion太火了！
有人拿它来做视频短片，几分钟内穿越时间看遍地球万物的演变。
，时长02:19
还有人拿它来制作守望先锋里的英雄。
甚至因为使用过于泛滥，牵涉到艺术版权的问题，一群艺术家们还吵了起来，并把一个非官方账号举报到封号。
这背后究竟是如何运作的，才能形成如此惊人的反响？
这几天，有位小哥分享了Stable Diffusion工作机制的线程，还被LeCun点了赞。
来看看究竟说了啥。
首先，从名字Stable Diffusion就可以看出，这个主要采用的扩散模型（Diffusion Model）。
简单来说，扩散模型就是去噪自编码器的连续应用，逐步生成图像的过程。
一般所言的扩散，是反复在图像中添加小的、随机的噪声。而扩散模型则与这个过程相反——将噪声生成高清图像。训练的神经网络通常为U-net。
不过因为模型是直接在像素空间运行，导致扩散模型的训练、计算成本十分昂贵。
基于这样的背景下，Stable Diffusion主要分两步进行。
首先，使用编码器将图像x压缩为较低维的潜在空间表示z（x）。
其中上下文（Context）y，即输入的文本提示，用来指导x的去噪。
它与时间步长t一起，以简单连接和交叉两种方式，注入到潜在空间表示中去。
随后在z（x）基础上进行扩散与去噪。换言之， 就是模型并不直接在图像上进行计算，从而减少了训练时间、效果更好。
值得一提的是，Stable DIffusion的上下文机制非常灵活，y不光可以是图像标签，就是蒙版图像、场景分割、空间布局，也能够相应完成。
这个平台一开源，就始终霸占GitHub热榜第一，目前已累计2.9k星。
它是由慕尼黑大学机器视觉与学习研究小组和Runway的研究人员，基于CVPR2022的一篇论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》，并与其他社区团队合作开发的一款开源模型。
据官方介绍，它能在几秒内在消费级CPU上运行创作，也无需进行任何预处理和后处理。
核心数据集是LAION-5B的一个子集，它是专为基于CLIP的新模型而创建。
同时，它也是首个在4000个A100 Ezra-1 AI超大集群上进行训练的文本转图像模型。
不管怎么说，在文本生成图像这一趴，又多了一位实力强劲的明星了。（狗头）
GitHub链接：
https://github.com/CompVis/latent-diffusion
参考链接：
[1]https://twitter.com/ai__pub/status/1561362542487695360
[2]https://stability.ai/blog/stable-diffusion-announcement
[3]https://arxiv.org/abs/2112.10752
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