Stable Diffusion完全指南：从原理到实战的AI绘画革命
引言：AIGC时代的视觉创作革命
在人工智能领域，Stable Diffusion无疑是近年来最具颠覆性的技术之一。这个开源图像生成模型不仅大幅降低了AI绘画的门槛，更在质量、速度和可控性上实现了质的飞跃。截至2025年，Stable Diffusion已迭代至3.5版本，全球用户超过2000万，日均生成图像超1亿张。本文将深入解析其技术原理、核心功能、实战技巧及未来趋势，带您全面掌握这一创作利器。
一、技术演进：从GAN到扩散模型的突破
1.1 GAN时代的局限
- 模式崩溃：生成器陷入单一输出模式（如仅生成同一张人脸）
- 训练不稳定：生成器与判别器难以同步收敛
- 多样性不足：生成结果缺乏变化
1.2 扩散模型的崛起
扩散模型的灵感源于热力学熵增原理：
- 前向扩散：逐步添加噪声破坏图像
x t = α t x t − 1 + 1 − α t ϵ x_t = \sqrt{\alpha_t}x_{t-1} + \sqrt{1-\alpha_t}\epsilon xt=αtxt−1+1−α
原文地址：https://blog.csdn.net/fudaihb/article/details/149062337
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