The brief introduction of diffusion model and stable diffusion

扩散模型的兴起可以被视为人工智能生成艺术领域最近取得突破的主要因素。而稳定扩散模型的发展使得我们可以通过一个文本提示轻松地创建美妙的艺术插图。 Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它 【扩散模型】 扩散模型是近年来在人工智能领域，特别是生成艺术方面取得显著进步的重要技术。这一模型基于非平衡热力学的深度无监督学习方法，它通过添加高斯噪声逐渐破坏训练数据，然后学习如何通过反转噪声过程来恢复原始数据。在训练过程中，模型会学习到如何将随机采样的噪声转化为有意义的图像或数据。 【理论基础】 扩散模型的理论基础主要包括噪声条件得分网络（NCSN）和去噪扩散概率模型（DDPM）。NCSN是一种生成模型，通过估计数据分布的梯度来实现生成任务。DDPM则引入了去噪过程，通过连续的噪声去除步骤来逐步重建数据。后续的DDIM模型进一步改进了这一过程，提出了隐式去噪模型，提高了生成图像的质量和稳定性。 【稳定扩散模型】 稳定扩散模型（Stable Diffusion Model）是由CompVis、Stability AI和LAION的研究团队开发的一种文本到图像的潜在扩散模型。它利用LAION-5B数据库的512x512图像子集进行训练，能够生成各种图像，包括人脸。稳定扩散模型的关键在于其能够在保持图像细节的同时，生成高质量的图像，且由于存在开源的预训练模型，用户可以在个人计算机上运行并生成自己的艺术作品。 【工作原理】 扩散模型的工作流程分为前向过程和反向过程。前向过程是通过添加噪声逐渐模糊原始数据；反向过程则是学习如何逐步去除这些噪声，恢复原始数据。在训练阶段，模型通过最大化训练数据的似然性来找到逆马尔可夫转换，实际上等同于最小化负对数似然的变分上界。这一过程涉及到Kullback-Leibler（KL）散度的优化，以减少生成分布与真实数据分布之间的差异。 【应用与进展】 扩散模型已广泛应用于高分辨率图像合成、艺术风格转移以及文本到图像生成等领域。随着技术的不断进步，如稳定扩散模型的出现，生成图像的质量和多样性都有了显著提升。这为艺术家和设计师提供了新的创作工具，同时也推动了人工智能在创意产业的应用边界。 扩散模型及其衍生物如稳定扩散模型，是当前AI生成内容领域的核心技术之一。它们通过独特的噪声处理机制，实现了从噪声到清晰图像的转变，为人工智能在艺术和视觉内容生成上带来了革命性的突破。未来，随着算法的优化和计算能力的增强，我们可以期待这些模型在更多领域产生深远影响。