Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，具有约 1B 的参数量，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。本文以文生图和图生图任务为例，通俗讲解了 Stable Diffusion 模型的工作流程。文生图任务是将文本输入模型，经过迭代生成符合描述的图片；图生图任务则在输入文本和图片的基础上，根据文本提示重绘图片。此外，文章还介绍了如何将输入的文本信息转化为模型能够理解的机器数学信息。
1.Stable Diffusion系列资源2.零基础深入浅出理解Stable Diffusion核心基础原理2.1通俗讲解Stable Diffusion模型工作流程（包含详细图解）2.2从0到1读懂Stable Diffusion模型核心基础原理（包含详细图解）2.3零基础读懂Stable Diffusion训练全过程（包含详细图解）2.4其他主流生成式模型介绍3.Stable Diffusion核心网络结构解析（全网最详细）3.1 SD模型整体架构初识3.2 VAE模型3.3 U-Net模型3.4 CLIP Text Encoder模型3.5 SD官方训练细节解析4.从0到1搭建使用Stable Diffusion模型进行AI绘画（全网最详细讲解）4.1零基础使用ComfyUI搭建Stable Diffusion推理流程4.2零基础使用SD.Next搭建Stable Diffusion推理流程4.3零基础使用Stable Diffusion WebUI搭建Stable Diffusion推理流程4.4零基础使用diffusers搭建Stable Diffusion推理流程4.5 Stable Diffusion生成示例5.Stable Diffusion经典应用场景5.1文本生成图像5.2图片生成图片5.3图像inpainting5.4使用controlnet辅助生成图片5.5超分辨率重建6.从0到1上手使用Stable Diffusion训练自己的AI绘画模型（全网最详细讲解）6.0 Stable Diffusion训练资源分享6.1 Stable Diffusion模型训练初识6.2配置训练环境与训练文件6.3 SD训练数据集制作6.4 Stable Diffusion微调（finetune）训练
因此本文中，Rocky将以AI绘画开源社区中最为火爆的Stable Diffusion 1.5模型为例，对Stable Diffusion模型的全维度各个细节做一个深入浅出的分析与总结（SD模型结构解析、SD模型经典应用场景介绍、SD模型性能优化、SD模型从0到1保姆级训练教程，SD模型不同AI绘画框架从0到1推理运行保姆级教程、最新SD模型资源汇总分享、SD相关配套工具使用等），和大家一起交流学习，让我们能快速地入门Stable Diffusion及其背后的AIGC领域，在AIGC时代中更好地融入和从容。
Stable Diffusion（SD）模型是由Stability AI和LAION等公司共同开发的生成式模型，总共有1B左右的参数量，可以用于文生图，图生图，图像inpainting，ControlNet控制生成，图像超分等丰富的任务，本节中我们以文生图（txt2img）和图生图（img2img）任务展开对Stable Diffusion模型的工作流程进行通俗的讲解。文生图任务是指将一段文本输入到SD模型中，经过一定的迭代次数，SD模型输出一张符合输入文本描述的图片。比如下图中输入了“天堂，巨大的，海滩”，于是SD模型生成了一个美丽沙滩的图片。SD模型的文生图（txt2img）过程而图生图任务在输入本文的基础上，再输入一张图片，SD模型将根据文本的提示，将输入图片进行重绘以更加符合文本的描述。比如下图中，SD模型将“海盗船”添加在之前生成的那个美丽的沙滩图片上。SD模型的图生图（img2img）过程那么输入的文本信息如何成为SD模型能够理解的机器数学信息呢？