安定した拡散は、潜在拡散モデルと呼ばれる拡散モデルのバリアントを使用します。拡散モデルは、トレーニング画像にガウスノイズの連続したアプリケーションを削除する目的でトレーニングされています。これは、一連の除去自動エンコーダーと考えることができます。安定した拡散は、3つの部分で構成されています。

1.潜在的な自動エンコーダー、潜在スペースコンプレッサーへの画像。
2. u-net、除去アルゴリズム。
3.クリップモデル、前処理されたクリップテキストエンコーダー。

プロンプトはクリップモデルによって取得され、テキストプロンプトを埋め込みスペースに変換することによりトークン化します。これはu-netに渡されます。Resnetバックボーンで構成されるU-Netブロックは、テキストの埋め込みとともに、変分自動エンコーダー（VAE）によって潜在空間に変換されたガウスノイズを取り入れます。その後、いくつかの反復の上にあるのは、画像の潜在的な表現を得るために、前方拡散からの出力を後方に形成します。最後に、VAEデコーダーは、表現をピクセル空間に戻すことにより、最終画像を生成します。
Stable Diffusion uses a variant of diffusion model called latent diffusion model. Diffusion models are trained with the objective of removing successive applications of Gaussian noise on training images which can be thought of as a sequence of denoising autoencoders. Stable Diffusion consists of 3 parts: 

1.	A variational autoencoder, an image to latent space compressor. 
2.	U-Net, a denoising algorithm.
3.	A clip model, a pretrained CLIP text encoder.

A prompt is taken by the clip model and tokenizes by transforming text prompts to an embedding space. This is passed to the U-net. The U-Net block, composed of a ResNet backbone, along with the text embedding, takes in gaussian noise that has been transformed into the latent space by the variational autoencoder (VAE). The U- net then over several iterations denoises the output from forward diffusion backwards to obtain latent representation of the image. Finally, the VAE decoder generates the final image by converting the representation back into pixel space.