Stable Diffusion 模型无需预处理和后处理，几秒钟内就能创造出令人惊叹的艺术图像。
根据文本生成图像是近来大火的一个研究方向。无论是英伟达的 GauGAN，还是 OpenAI 的 DALL·E，都获得了令人印象深刻的结果。但这些模型都是参数量过亿的超大模型，普通的消费级 GPU 根本无法支持。
现在，来自慕尼黑大学和 Runway 的研究者基于其 CVPR 2022 的论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》，并与 Eleuther AI、LAION 等团队合作，共同开发了一种可在消费级 GPU 上运行的文本转图像模型 Stable Diffusion，目前项目代码已开源。
代码地址：https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Stable Diffusion 模型是首个在 4000 个 A100 Ezra-1 AI 超大集群上进行训练的文本转图像模型。在测试方面，研究团队已经和 10000 多名 beta 测试用户一起大规模测试该模型，每天可创建 170 万张图像。该研究后续还将发布该模型输出的开放合成数据集。
Stable Diffusion 可以在消费级 GPU 上的 10 GB VRAM 下运行，并在几秒钟内生成 512x512 像素的图像，无需预处理和后处理，这是速度和质量上的突破。
有网友使用 Stable Diffusion 模型的 beta 试用版模拟了世界的发展过程，效果非常震撼。
包括宇宙的演变：
生物的进化：
人类文明的发展：
论文方法
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf
该研究试图利用扩散模型实现文字转图像。尽管扩散模型允许通过对相应的损失项进行欠采样（undersampling）来忽略感知上不相关的细节，但它们仍然需要在像素空间中进行昂贵的函数评估，这会导致对计算时间和能源资源的巨大需求。该研究通过将压缩与生成学习阶段显式分离来规避这个问题，最终降低了训练扩散模型对高分辨率图像合成的计算需求。
该研究使用一个自动编码模型学习一种空间，该空间在感知上与图像空间等效，却能显著降低计算复杂度。
这种方法提供了几个优点：
- 通过离开高维图像空间获得计算效率更高的 DM，因为采样是在低维空间上执行的；
- 利用从其 UNet 架构继承的 DM 的归纳偏置，使得模型对具有空间结构的数据特别有效，减轻了先前方法对所需压缩级别的要求；
- 获得了通用压缩模型，其潜在空间可用于训练多个生成模型，也可用于其他下游应用，例如单图像 CLIP 引导合成。
感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究细节。
参考链接：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-announcement
