【产品简介】
Stable Diffusion 是一种基于扩散过程的图像生成模型，可以生成高质量、高分辨率的图像。它通过模拟扩散过程，将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性，可以生成具有多样化效果和良好视觉效果的图像。
【产品功能】
生成高分辨率、逼真的图像
用于生成高分辨率、逼真的图像—通过不断地在噪声图像上应用扩散步骤和反向扩散步骤，不断降噪，最终生成具有高质量的图像
缺失部分进行修复
用于对缺失部分进行修复—像是原始图像中存在缺陷或遮挡等情况，便可通过在周围像素上进行扩散过程，可以填补缺失的部分，提高图像的完整性和真实性
对低分辨率的图像进行超分辨率“重建
通过在图像上进行多次扩散和反向扩散，来获取更加精细的图像特征，从而获得更高分辨率只的图像
【产品特点】
高度灵活
Stable Diffusion模型能够用于生成各种类型的图像，如人脸、物体等，为开发者提供了广泛的应用场景。
高质量图像生成
Stable Diffusion模型经过大量高质量图像训练，生成的图像具有较高的逼真度和细节表现力。
开源模型
现在已经有了预训练模型的支持，开发者可以在本地机器上进行二次开发和调整，这降低了学习和使用的门槛。
【常见问题】
什么是扩散模型？
扩散模型是一类生成模型，可以根据训练数据生成新的数据。扩散模型的原理是将目标数据逐步扩散为噪声，然后再逐步从噪声中恢复出目标数据。扩散模型可以生成高质量的图像，音频，视频等多种类型的数据。
Stable Diffusion模型是如何训练的？
Stable Diffusion模型是基于LAION 5b数据集训练的，这是一个由德国慈善组织LAION创建的互联网通用爬取数据集，包含了20亿个英语标签和对应的图像。
使用Stable Diffusion生成的图像有什么版权限制？
使用Stable Diffusion生成的图像没有任何版权限制，完全属于公共领域，用户可以自由地使用和分享。
