Stable Diffusion
Stable Diffusion是由Emad Mostaque创立的Stability AI公司开发的开源图像合成模型。
StableDiffusion的发展历程可以追溯到2021年，其核心思想源于德国慕尼黑大学的CompVis研究小组和纽约RunwayML公司的早期研究。这些研究团队通过潜伏扩散模型（Latent,）奠定了Stable的基础技术。
起源与早期发展
Stable的起源可以追溯到2021年CompVis提出的潜在扩散模型（LDM），这是一种结合了扩散模型与自回归模型的技术，旨在提高生成图像的质量和效率。2022年8月，Stable正式开源，标志着这一技术进入公众视野，并迅速引发全球开发者社区的关注。
绘画Stable原理之扩散模型DDPM |技术聚合版本迭代与技术演进
V1.0至V1.4版本：从2022年8月发布V1.0开始，Stable经历了多次迭代，包括V1.1、V1.2、V1.3和V1.4版本。这些版本逐步优化了训练步骤和图像生成质量。
深度解析｜AI绘画中SD1.5、SDXL、Checkpoint、Lora 的含义与原理-CSDN博客V1.5版本：2022年10月，RunwayML发布了Stable1.5版本，这是首个广泛使用的微调版本，进一步提升了图像质量和生成效率。
XL版本：同年11月，推出了Stable版本，支持更高分辨率的图像生成（如1024x1024），成为图像生成领域的重要里程碑。
V3版本：2024年，Stable3发布，采用了先进的架构和算法，在图像处理和内容创作方面展现了强大的潜力。
技术路线与创新点
Stable的技术发展融合了两条主要路线：路线1：从Auto（AE）到Variational（VAE），再到Diffusion（DDPM），解决了生成图像质量不高的问题。
路线2：从VAE到VQVAE（Vector），解决了生成速度慢的问题。
这两种技术路线的结合使得Stable能够快速生成高质量的图像。开源与普及
Stable的开源特性极大地降低了使用门槛，使得用户可以在消费级显卡上运行模型，从而推动了其在艺术创作、媒体制作等领域的广泛应用。此外，其开源代码和训练数据集的公开也促进了全球开发者社区的贡献和创新。商业化与生态扩展
Stable不仅在技术上取得了突破，还在商业化方面展现了巨大潜力。例如，Stability在2022年获得了1.01亿美元融资，并成为AI绘画领域的“独角兽”。同时，Stable的应用场景不断扩展，包括生成真人头像、辅助艺术设计、创意摄影、电商模特换装等。未来展望
随着技术的不断演进，Stable正在向更高效、更智能的方向发展。例如，其最新版本V3采用了与Sora相同的架构，进一步提升了图像生成的效率和质量。未来，Stable有望在多模态模型和更复杂的图像生成任务中发挥更大的作用。
StableDiffusion的发展历程体现了AI生成式技术的快速迭代和广泛应用。从LDM的基础模型到开源社区的广泛参与，再到多个版本的持续优化，这一技术不仅推动了AI绘画领域的发展，也为人工智能技术在艺术创作、商业应用等领域的普及奠定了基础。