安定した拡散は、テキスト（いわゆるテキストからイメージ）、またはその他の画像とテキスト（いわゆる画像から画像間）に基づいて画像を生成するためのニューラルネットワークです。

安定した拡散は次のように機能します：
1.テキストは、画像を記述する一連の数学パラメーターに変換されます（潜在スペースと呼ばれます）。これにより、ニューラルネットワークは画像で使用される概念を提示したり、それらを食べたりすることができます。
2.色が作成されます。安定した拡散は、iterytertive式で「クリーニング」し、完全な装飾画像に変えます。これは拡散、拡散です。

Stable Diffusionにはオープンソースコードがあり、消費者機器に取り組むことができますが、かなり強力なビデオカードが必要です。また、オープンソースコードのおかげで、安定した拡散は、たとえばスタイルや特定の文字など、新しい概念を教えることができます。主な安定した拡散モデルは任意の画像を生成できますが、より狭い概念（たとえば、写真やアニメのみ）を生成するが、より良い品質になる作業された安定した拡散モデルがあります。
Stable Diffusion - нейронная сеть для генерации изображения на основе текста (так называемый, text-to-image), или другого изображения и текста (так называемый, image-to-image).

Stable Diffusion работает следующим образом:
1. Текст преобразуется в набор математических параметров, описывающих изображение (называемые latent space). Это позволяет нейронной сети представить концепции, использованные в изображении, а так же объеденять их.
2. Создаётся цветной шум, который Stable Diffusion итеративно "убирает", превращая его в полноценное изображение. Это и есть diffusion, диффузия.

Stable Diffusion имеет открытый исходный код и способна работать на потребительском оборудовании, тем не менее, потребуется достаточно мощная видеокарта. Так же, благодаря открытому исходному коду, Stable Diffusion можно обучить новым концепциям, например, стилю или определённому персонажу. Хотя основные модели Stable Diffuion могут генерировать любые изображения, существуют дообученные модели Stable Diffusion, генерирующие более узкие концепты (например, только фото, или только аниме), но делающие это в лучшем качестве.