安定した拡散はどうですか？それはどのように機能しますか？
安定した拡散は、潜在拡散モデルと呼ばれる拡散モデルのバリアントを使用します。拡散モデルは、トレーニング画像にガウスノイズの連続したアプリケーションを削除する目的でトレーニングされています。これは、一連の除去自動エンコーダーと考えることができます。安定した拡散は、3つの部分で構成されています。

1.潜在的な自動エンコーダー、潜在スペースコンプレッサーへの画像。
2. u-net、除去アルゴリズム。
3.クリップモデル、前処理されたクリップテキストエンコーダー。

プロンプトはクリップモデルによって取得され、テキストプロンプトを埋め込みスペースに変換することによりトークン化します。これはu-netに渡されます。Resnetバックボーンで構成されるU-Netブロックは、テキストの埋め込みとともに、変分自動エンコーダー（VAE）によって潜在空間に変換されたガウスノイズを取り入れます。その後、いくつかの反復の上にあるのは、画像の潜在的な表現を得るために、前方拡散からの出力を後方に形成します。最後に、VAEデコーダーは、表現をピクセル空間に戻すことにより、最終画像を生成します。