Stable Diffusion是一個基於深度學習的文本到圖像生成模型，它屬於擴散模型的一種。這類模型是生成模型，旨在生成與訓練數據相似的新數據，如圖像。Stable Diffusion的特點在於其能夠根據文本提示生成與該文本匹配的圖像。
擴散模型的工作原理類似於物理學中的擴散過程，通過正向擴散向訓練圖像添加噪聲，逐漸將其轉變為不具特徵的噪聲圖像。在Stable Diffusion中，這個過程被用於生成高質量的圖像。
Stable Diffusion的優點在於其生成的圖像質量高、速度快，且相比以前的擴散模型更加穩定和可控。它可以直接在消費級顯示卡上實現圖像生成，能夠生成至少512×512像素的圖像，其最新版本XL甚至能在1024×1024像素級別上生成圖像，且效率提高了30倍。除了圖像生成，Stable Diffusion也被套用於自然語言處理、音頻視頻等領域。
Stable Diffusion由Stability AI開發，是一個開源擴散模型。它能夠完成多模態任務，包括文字生成圖像（text2img）、圖像生成圖像（img2img）等。這些能力使得Stable Diffusion在AI生成領域具有廣泛的適用性。
使用Stable Diffusion進行圖像生成的過程包括製作訓練集、預處理訓練數據、下載和安裝模型、設定模型檔案路徑和運行模型等多個步驟。這個過程需要一定的技術知識和操作經驗。