Stable Diffusion is a deep learning, text-to-image model released in 2022. It is primarily used to generate detailed images conditioned on text descriptions, though it can also be applied to other tasks such as inpainting, outpainting, and generating image-to-image translations guided by a text prompt.

Stable Diffusion is a latent diffusion model, a variety of deep generative neural network developed by the CompVis group at LMU Munich. The model has been released by a collaboration of Stability AI, CompVis LMU, and Runway with support from EleutherAI and LAION. In October 2022, Stability AI raised US$101 million in a round led by Lightspeed Venture Partners and Coatue Management.

Stable Diffusion's code and model weights have been released publicly, and it can run on most consumer hardware equipped with a modest GPU with at least 8 GB VRAM. This marked a departure from previous proprietary text-to-image models such as DALL-E and Midjourney which were accessible only via cloud services.
Stable Diffusion คือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจากข้อความเป็นรูปภาพที่เปิดตัวในปี 2022 โดยส่วนใหญ่จะใช้เพื่อสร้างภาพที่มีรายละเอียดซึ่งกำหนดเงื่อนไขตามคำอธิบายข้อความ แม้ว่าจะสามารถนำไปใช้กับงานอื่นๆ ได้ เช่น การลงสี การลงสีภายนอก และการสร้างภาพเป็น การแปล -image แนะนำโดยข้อความแจ้ง Stable Diffusion คือโมเดลการแพร่กระจายแฝง ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่สร้างเชิงลึกที่หลากหลาย ซึ่งพัฒนาโดยกลุ่ม CompVis ที่ LMU Munich โมเดลดังกล่าวได้รับการเผยแพร่โดยความร่วมมือของ Stability AI, CompVis LMU และ Runway โดยได้รับการสนับสนุนจาก EleutherAI และ LAION ในเดือนตุลาคม 2022 Stability AI ระดมทุนได้ 101 ล้านดอลลาร์สหรัฐในรอบที่นำโดย Lightspeed Venture Partners และ Coatue Management รหัสและน้ำหนักโมเดลของ Stable Diffusion ได้รับการเผยแพร่สู่สาธารณะแล้ว และสามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคส่วนใหญ่ที่ติดตั้ง GPU ขนาดเล็กที่มี VRAM อย่างน้อย 8 GB สิ่งนี้ถือเป็นการแตกต่างจากโมเดลการแปลงข้อความเป็นรูปภาพที่เป็นเอกสิทธิ์ก่อนหน้านี้ เช่น DALL-E และ Midjourney ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ผ่านบริการคลาวด์เท่านั้น
spam fails_task pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence