安定した拡散は、ノイズを画像に追加し、ノイズがないまでノイズプロセスを徐々に逆転させることで機能し、テキストプロンプトに合わせて現実的な画像を生成します。ディープニューラルネットワークを使用して、オリジナルに追加されたノイズ画像を予測および減算します。また、計算を減らすために、画像を画像スペースの48倍小さい潜在スペースに圧縮します。
安定した拡散は、ピクセル空間ではなく、潜在空間と呼ばれる圧縮空間で拡散プロセスを実行する技術である潜在的な拡散を使用します。これにより、トレーニングのコストが低くなり、推論速度が速くなります。潜在拡散モデル（LDMS）は、潜在コードからノイズを除去するようにトレーニングされています。これは、画像に自動エンコーダーを適用することによって取得されます。LDMSは、入力、超解像度、セマンティックシーンの合成など、さまざまなタスクを備えた高解像度画像を生成できます。
Stable Diffusion works by adding noise to an image and then reversing the noising process gradually until there is no noise, thus generating a realistic image to match the text prompt. It uses a deep neural network to predict and subtract the noise image that was added to the original. It also compresses the image into a latent space, which is 48 times smaller than the image space, to reduce computation.
Stable Diffusion uses latent diffusion which is a technique that runs the diffusion process in a compressed space, called latent space, instead of pixel space. This makes training cost lower and inference speed faster. Latent diffusion models (LDMs) are trained to remove noise from latent codes, which are obtained by applying an autoencoder to images. LDMs can generate high-resolution images with various tasks, such as inpainting, super-resolution, or semantic scene synthesis.