安定した拡散は、潜在的拡散モデル（LDM）と呼ばれる一種の拡散モデルを使用した深い生成ニューラルネットワークです。拡散モデルは、最初にデータを徐々にノイズに変換する手順を記述し、次にこの手順を段階的に反転することを学ぶニューラルネットワークをトレーニングすることにより構築されます。これらの各ステップは、ノイズの多い入力を取り、ノイズによって不明瞭になった情報の一部を埋めることにより、やや騒々しいものにすることで構成されています。
安定した拡散は、変分自動エンコーダー（VAE）、U-NET、およびオプションのテキストエンコーダーの3つの部分で構成されています。VAEエンコーダーは、入力画像のサイズ（ダウンサンプリング）を潜在画像と呼ばれるものに縮小するために使用され、ガウスノイズがこの潜在画像に追加され、u-netはこのノーシングステップを逆転させるように求められます。最後に、VAEデコーダーを使用して、潜在画像を入力画像の元のサイズに戻す（アップサンプリング）。
Stable diffusion is a deep generative neural network which used a kind of diffusion model called a latent diffusion model (LDM). Diffusion models are constructed by first describing a procedure for gradually turning data into noise, and then training a neural network that learns to invert this procedure step-by-step. Each of these steps consists of taking a noisy input and making it slightly less noisy, by filling in some of the information obscured by the noise.
Stable Diffusion consists of 3 parts: the variational autoencoder (VAE), U-Net, and an optional text encoder. The VAE encoder is used to reduce the size of the input image (down sampling) to what is called the latent image, then gaussian noise is added to this latent image and the U-Net is asked to reverse this noising step. Finally, a VAE decoder is used to convert the latent image back to the original size of the input image (up sampling).