安定した拡散は、継続的なパターンに非常に優れています。小さな画像が拡大するため、元のローカルエリアの一貫性が維持されるため、エリアの色が正確に平均化され、アーティファクトがブレンドされます。不要な領域を関連性と定義し始め、それらは時間とともに成長します。別のアーティファクトは、細かい直線とエッジのブレンドと非シャープニングである可能性があります。さらに、種子にアクセスできる場合、依存するたびに異なる場合があります。
Stable diffusion is very good at continuing patterns, as the smaller image is enlarged the coherence of the original local areas are maintained this results in an accurate averaging of the area colour, any artefacts will be blended, the downside is that over iterations the algorithm might start to define unwanted areas as relevant and they will grow with time, another artefact might be the blending and un-sharpening of fine straight lines and edges, furthermore it might be different every time you run it dependent if you have access to the seeds.