diffusion model
- latent diffusion ：先对图片降维，然后在降维空间做diffusion；stable diffusion即基于此方法实现的，因此计算量很小；
- 共用降噪网络U-Net：输入noisy image+step，告诉网络当前的噪声等级；预测出来噪声，noisy image-noise，得到降噪之后的图片；然后继续送进网络，再做一次这样的推理；
stable diffusion整体
stable diffusion拆解
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stable diffusion的推理流程：CLIP模型对文本进行编码，得到文本-图片共享域的embedding；然后送给lattent diffusion，最后输出经过解码器重建为高清图片。
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diffusion 正向流程是图片加白噪声，具体加的方法看schedule的设置，比如每次加一定量；或者先加的少，后加的多—图片特征损失的比较慢；高斯噪声可以累加，因此在设置step=100的时候，实际上每一步的结果都可以直接推出来了；
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stable diffusion的输入【step, noisy image，文本特征】,为了加强文本对生成内容的控制，引入classifier free guidance进行控制；有文本控制和没有文本控制的情况下，生成两种噪声，互减之后的部分既是文本引导改变的噪声部分，乘一定的系数对文本引导改变的结果进行加强，再加上没有文本引导部分的噪声，合并成本轮预测的噪声。
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进阶玩法：webUI上有正向提示词，和负向提示词；可以通过classifier free guidance进行加强or减弱的控制；
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VAE和CLIP模型都是预先训练好的；stable diffusion 2用的是LAION数据集训练的CLIP模型；官网有模型公开，但有的模型没有训练使用的数据集公开；
