大家好，我最近打算写一些关于stable diffusion的文章，给一些小白从零开始学习并理解ai生图的原理和过程。今天是第一篇文章，几乎是纯理论性的，其实很多文章比我说得明白，如果看不明白，可以略过，毕竟这仅仅是理论。
什么是Stable Diffusion
Stable Diffusion（SD） 是一种基于深度学习的生成式模型，专注于图像生成任务（如文生图、图生图、图像修复等）。其核心特点是结合了扩散模型（Diffusion Model）与潜在空间（Latent Space）技术，能够通过文本或图像输入生成高质量、多样化的视觉内容。
相较于传统生成对抗网络（GAN），Stable Diffusion以开源模式发布（代码、模型、数据集均公开），吸引了全球开发者和艺术家的广泛参与。其代表性的应用包括AI绘画、设计辅助、医学图像增强等。例如，用户输入“a cute cat”等文本，即可生成逼真的猫咪图像。
核心原理：扩散模型与潜在空间
首先介绍扩散模型。
假设你有一张清晰的猫照片，现在不断往照片上撒“噪声”（类似于给图片加马赛克）。每撒一次噪声，图片就变得更模糊，直到最后完全变成一团乱码（也就是纯粹的噪声图）。
就像把墨水滴进水里，墨水逐渐扩散到整杯水，完全看不出原本的形态。
以上的动作对一张图片来说显然是破坏性的，这个过程叫做前向扩散。
既然有破坏，那自然也有重建，逆向扩散就是这个重建过程。stable diffusion逆向重建，也就是从这个纯粹的噪声图重新回到那只清晰的猫图片的过程。如何能够做到呢？这就是stable diffusion的关键了——噪声预测器（U-Net神经网络）。
模型可以通过大量练习（也就是大家说的模型训练），记住“猫的图片被噪声破坏的规律”，无数次把猫图破坏掉，由于猫图是固定不变的，所以噪声破坏会有规律，于是大量的破坏和逆向的推算，使得模型记住噪声图恢复猫形象的规律。
当然，事实上比这要稍微复杂一些，因为我们还需要让模型能识别文本提示，让模型根据文本提示决定保留哪些特征…
以上就是扩散模型的简介了。
下面介绍潜在空间。
一张512×512像素的图片，每次处理它需要处理262144个小色块（512×512=262144），这使得计算机需要的算力简直可怕，普通的显卡根本无能为力，何况普及和赚钱。于是，stable diffusion采取了VAE（变分自编码器）技术，将图片512×512压缩为略缩图64×64，这样，一次仅需要处理4096个色块，大幅度节省计算资源。
在扩散模型中撒噪声和去噪声，都是在压缩后的这个潜在空间(Latent Space)中进行的，去噪完毕后，再使用VAE解码器还原问高清图。
类似用乐高积木搭模型：先拆解成小零件（压缩），在零件层面修改（扩散过程），最后再拼回成品。
以上是潜在空间。
开源社区生态：Automatic1111与ComfyUI
Stable Diffusion的成功离不开活跃的开源社区，其中两大工具链尤为突出，也是目前大家常用生图工具。以后我的专栏将主要围绕这两个工具来进行介绍。
1.Automatic1111的WebUI
- 提供图形化界面，支持一键安装和参数调节（如采样步数、CFG值），大幅降低使用门槛。
- 社区贡献了数百个插件（如LoRA、Textual Inversion），支持风格微调、超分辨率修复等功能。
项目链接：GitHub – AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI
2.ComfyUI的节点化工作流
- 采用模块化设计，用户可自定义生成流程（如结合IPAdapter控制图像风格、HumanSeg实现换装）。
- 适合开发者进行高阶优化，例如结合ControlNet实现姿势控制或背景替换，搭建属于自己的独特工作流。
3.社区资源
- 模型共享平台：Hugging Face、Civitai（C站）提供数万种预训练模型，涵盖动漫、写实、3D等多种风格。
- 商业化探索：部分社区通过微调模型实现定制化服务（如电商产品图生成），或通过AIGC内容付费获取收益。
- 国内平台扩展，如：libulibu，魔搭社区。
案例对比：扩散模型 vs 传统GAN
| 指标 | GAN（如Pix2Pix） | Stable Diffusion |
| 生成质量 | 易出现模式崩溃，细节模糊 | 细节丰富，分辨率高（支持4K输出） |
| 训练稳定性 | 需平衡生成器与判别器，易陷入局部最优 | 基于变分下界优化，训练更稳定 |
| 可控性 | 依赖手工设计条件（如类别标签） | 支持文本、图像、语义图多模态控制 |
| 计算效率 | 显存占用高，仅支持小批量训练 | 潜在空间压缩使计算效率提升64倍 |
