安定した拡散は、2022年にリリースされた深いトレーニングのニューラルネットワークです。その主なタスクは、テキストの説明に従って詳細な画像を作成することですが、画像を補完したり、入力説明から新しい画像を編集したり生成したりするためにも使用できます。

このニューラルネットワークは、LAION 5Bデータベースで訓練された潜在的な拡散モデルのバリアントであり、ソースコードと重量は誰でも利用可能です。さらに、特別なコンポーネントや高価なコンポーネントなしでモデルユーザーコンピューターでモデルを使用できます。最後の2つの要因は、Dall-EやMidjourneyなどの他の神経生成ネットワークと区別します。さらに、新しいスタイル、オブジェクト、または概念を理解するために安定した拡散を学ぶことができますが、このプロセスにはいくつかの大きなリソースが必要です。

安定した拡散は、このニューラルネットワークによって生成されると主張していないため、これらの画像は、商業目的を含むすべてのものに使用できます（特定の悪意のあるアクションを除く）。それにもかかわらず、モデルのトレーニングでは、画像のプライベートコレクションが使用されていたため、裁判所の請求はすでにSDに対して提出されています。これらの主張によると、結果はまだ表明されていません。
Stable Diffusion — это нейронная сеть глубокого обучения, выпущенная в 2022 году. Её основной задачей является создание детализированных изображений по текстовому описанию, хотя она также может использоваться для дополнения изображений, правки и генерации нового изображения из входного по текстовому описанию.

Данная нейросеть является вариантом латентной диффузной модели, натренированным на базе данных LAION 5B, исходный код и веса которой открыты и доступны любому желающему. Кроме того, воспользоваться моделью можно при наличии современного пользовательского компьютера без специальных или дорогостоящих компонентов. Эти два последних фактора отличают её от других нейронных генеративных сетей, таких как DALL-E или Midjourney. Кроме того, Stable Diffusion может быть дообучена для того, чтобы понимать новые стили, объекты или концепции, хотя этот процесс требует несколько больших ресурсов.

Stable Diffusion не претендует на изображения, сгенерированные с помощью этой нейросети, поэтому эти изображения могут быть использованы в любых, в том числе коммерческих целях (за исключением определённых вредоносных действий). Тем не менее, против SD уже были поданы судебные иски, так как при обучении модели использовались частные коллекции изображений. Результата по данным искам ещё не озвучено.