在AI图像生成中，"diffusion"（扩散）通常指的是一类生成模型，称为扩散模型（Diffusion Models）。这类模型通过逐步引入噪声到数据中，并训练网络学习逆向过程来生成数据。扩散模型在图像生成领域中应用广泛，特别是在文本到图像的生成任务中表现出色。
扩散模型的工作原理可以概括为以下几个步骤：
扩散模型的关键优势在于其生成高质量的图像的能力，以及相比其他生成模型（如GANs）在计算效率和稳定性上的优势。Stable Diffusion等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，它们能够根据文本提示生成逼真的图像。
扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可以类比为雕刻，AI逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。
总的来说，扩散模型为AI图像生成提供了一种强大的技术手段，能够在多种场景下生成高质量的图像。
Diffusion是另一个重要的AI技术，让我们了解其原理。
AIGC：AI generated content，又称为生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行AIGC的产品项目也很多，能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类：OpenAI的GPT，Google的Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类：Google的WaveNet，微软的Deep Nerual Network，百度的DeepSpeech等，还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类：早期有GEN等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney，先驱者谷歌的Disco Diffusion，一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2，以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...
🔔Xiaohu.AI日报「2月24日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️📱AllenTom/diffusion-client：一个为Android设计的Stable-Diffusion客户端。支持图像生成、编辑、修复、换脸等功能。支持多种模型，如Lora、SDXL、Civita。功能包括文本到图像、图像到图像、图像修复等。🔗 https://github.com/AllenTom/diffusion-client?tab=readme-ov-file2⃣️🔍可视化的维基百科：快速自我组织整理的搜索信息。类似思维导图结构，方便快速获取信息。🔗 https://explorer.globe.engineer🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1761329682635448623?s=203⃣️🛠️SUPIR：图像错误或损坏部分的修复工具。支持文本提示智能修复。提供在线体验。🔗 https://github.com/chenxwh/SUPIR🔗 https://replicate.com/cjwbw/supir🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1761273943791669723?s=204⃣️👁️YOLOv9：实时对象检测，准确快速识别图像或视频中的多个对象。模型轻量化，高准确率和效率。改进架构和训练方法，提高检测准确性。