Ok, Stable Diffusion is a deep learning text-to-image model developed by StabilityAI and other partners. Its initial release was in August of 2022. Version 2 was released in November 2022. 

Stable Diffusion uses a diffusion model, where noise is added incrementally to an image until the image is just noise and therefore unrecognizable. A neural network model is trained to extract the noise from the noisy images. Then the process is reversed: a random noise image is presented to the noise extractor (now acting as a predictor), and the output is fed back into the predictor. This process is repeated until a recognizable image is generated that has minimal noise.

In this way, the system can generate new images that were not part of the training set yet exhibit features and latent characteristics of the training set. There are many details that cannot be explained precisely in a few sentences; for example there obviously needs to be a way to inject the text prompt into the process. I suggest you google "Stable Diffusion" to find out more.
โอเค Stable Diffusion คือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจากข้อความเป็นภาพที่พัฒนาโดย StabilityAI และพันธมิตรอื่นๆ เปิดตัวครั้งแรกในเดือนสิงหาคม ปี 2022 เวอร์ชัน 2 เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2022 Stable Diffusion ใช้โมเดลการแพร่กระจาย โดยที่จุดรบกวนจะถูกเพิ่มเข้าไปในภาพทีละน้อยจนกว่าภาพจะเป็นเพียงจุดรบกวนจึงไม่สามารถจดจำได้ โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกฝนเพื่อดึงสัญญาณรบกวนออกจากภาพที่มีสัญญาณรบกวน จากนั้นกระบวนการจะกลับกัน: ภาพสัญญาณรบกวนแบบสุ่มจะถูกนำเสนอต่อเครื่องแยกสัญญาณรบกวน (ปัจจุบันทำหน้าที่เป็นตัวทำนาย) และเอาต์พุตจะถูกป้อนกลับเข้าไปในตัวทำนาย กระบวนการนี้ทำซ้ำจนกว่าจะสร้างภาพที่จดจำได้และมีสัญญาณรบกวนน้อยที่สุด ด้วยวิธีนี้ ระบบสามารถสร้างรูปภาพใหม่ที่ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของชุดการฝึกแต่ยังแสดงคุณสมบัติและคุณลักษณะแฝงของชุดการฝึก มีรายละเอียดมากมายที่ไม่สามารถอธิบายได้อย่างแม่นยำในประโยคไม่กี่ประโยค ตัวอย่างเช่น เห็นได้ชัดว่าจะต้องมีวิธีในการแทรกข้อความแจ้งลงในกระบวนการ ฉันขอแนะนำให้คุณใช้ Google "Stable Diffusion" เพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence