Stable Diffusion works by repeatedly applying a denoising autoencoder guided with text input.

An autoencoder tries to compress an image into a small vector then decompress back to the original image. Textual guidance can be added to improve its efficiency, by specifying what content it should or should not generate. A denoising autoencoder has the primary aim of restoring an image combined with noise back to the form before adding noise.

When we apply such autoencoder repeatedly to any image, the output will become less noisy and more resembles the input text. With enough iterations, we can get a clean image even when we feed pure noise as input. This workflow of repeatedly applying an autoencoder, together with a properly trained autoencoder on wide variety of objects, forms a Stable Diffusion model.
 Stable Diffusion ทำงานโดยการใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ denoising ซ้ำๆ ที่มีการป้อนข้อความ โปรแกรมเข้ารหัสอัตโนมัติพยายามบีบอัดรูปภาพให้เป็นเวกเตอร์ขนาดเล็ก จากนั้นจึงขยายขนาดกลับไปเป็นรูปภาพต้นฉบับ คุณสามารถเพิ่มคำแนะนำที่เป็นข้อความเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ โดยระบุว่าเนื้อหาใดควรหรือไม่ควรสร้าง ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบ denoising มีจุดมุ่งหมายหลักในการกู้คืนภาพที่รวมกับจุดรบกวนกลับคืนสู่รูปแบบก่อนที่จะเพิ่มจุดรบกวน เมื่อเราใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติดังกล่าวกับภาพใดๆ ซ้ำๆ ผลลัพธ์ที่ได้จะมีสัญญาณรบกวนน้อยลงและมีลักษณะคล้ายกับข้อความอินพุตมากขึ้น ด้วยการวนซ้ำที่เพียงพอ เราจะได้ภาพที่สะอาดตาแม้ในขณะที่เราป้อนสัญญาณรบกวนบริสุทธิ์เป็นอินพุตก็ตาม ขั้นตอนการทำงานของการใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติซ้ำๆ ร่วมกับตัวเข้ารหัสอัตโนมัติที่ได้รับการฝึกอบรมอย่างเหมาะสมกับวัตถุที่หลากหลาย ทำให้เกิดแบบจำลองการแพร่กระจายที่เสถียร
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence