OK、Stable Diffusionは、StabilityAIや他のパートナーによって開発された深い学習テキストから画像へのモデルです。最初のリリースは2022年8月でした。バージョン2は2022年11月にリリースされました。

安定した拡散は、拡散モデルを使用します。このモデルでは、画像が単なるノイズになり、したがって認識できなくなるまで、ノイズが画像に徐々に追加されます。ニューラルネットワークモデルは、ノイズの多い画像からノイズを抽出するように訓練されています。次に、プロセスが逆になります。ランダムノイズ画像がノイズ抽出器に表示され（現在は予測子として作用されています）、出力は予測子に戻されます。このプロセスは、ノイズが最小限の認識可能な画像が生成されるまで繰り返されます。

このようにして、システムは、トレーニングセットの一部ではない新しい画像を生成できますが、トレーニングセットの特徴と潜在的な特性を示します。いくつかの文章では正確に説明できない多くの詳細があります。たとえば、明らかにテキストプロンプトをプロセスに注入する方法が必要です。詳細を確認するには、「安定した拡散」をGoogleでお勧めします。
Ok, Stable Diffusion is a deep learning text-to-image model developed by StabilityAI and other partners. Its initial release was in August of 2022. Version 2 was released in November 2022. 

Stable Diffusion uses a diffusion model, where noise is added incrementally to an image until the image is just noise and therefore unrecognizable. A neural network model is trained to extract the noise from the noisy images. Then the process is reversed: a random noise image is presented to the noise extractor (now acting as a predictor), and the output is fed back into the predictor. This process is repeated until a recognizable image is generated that has minimal noise.

In this way, the system can generate new images that were not part of the training set yet exhibit features and latent characteristics of the training set. There are many details that cannot be explained precisely in a few sentences; for example there obviously needs to be a way to inject the text prompt into the process. I suggest you google "Stable Diffusion" to find out more.