Stable Diffusion 是一种基于深度学习的文本生成图像模型，由 Stability AI、CompVis 和 Runway 等团队共同开发。它能够通过文本描述生成高度逼真的图像，并允许用户通过多种方式控制图像的生成过程。其创新之处在于，Stable Diffusion 利用了扩散模型（Diffusion Model）这一前沿技术，生成过程相较于传统的生成对抗网络（GAN）具有更好的稳定性、灵活性和高质量。

主要特点：

1. 扩散模型原理：
   Stable Diffusion 基于扩散过程，这种过程通过逐步加入噪声来“摧毁”图像，然后再通过反向过程逐步去噪，最终生成图像。这种方式使得模型在生成图像时能够更好地捕捉细节并减少训练时的不稳定性。

2. 文本到图像生成：
   用户可以通过输入自然语言描述（例如：“A futuristic city at sunset”），让模型自动生成与描述匹配的图像。其核心能力就是理解文本内容，并将其转化为具有视觉表现的图片。

3. 开放源代码：
   Stable Diffusion 的代码和模型是开放的，允许研究人员和开发者在此基础上进行修改、扩展或应用。这大大促进了社区的参与，并推动了该技术的快速发展。

4. 高效的图像生成：
   与其他图像生成模型（如 DALL·E 或 MidJourney）相比，