安定した拡散は、テキスト入力に導かれた除去自動エンコーダーを繰り返し適用することにより機能します。

自動エンコーダーは、画像を小さなベクトルに圧縮しようとし、元の画像に戻します。テキストのガイダンスを追加して、効率を向上させ、生成すべきコンテンツを指定することにより、効率を向上させることができます。除去自動エンコーダーには、ノイズを追加する前にフォームに戻るノイズと組み合わせた画像を復元するという主な目的があります。

このような自動エンコーダーを任意の画像に繰り返し適用すると、出力が騒々しくなく、入力テキストに似ています。十分な反復があれば、純粋なノイズを入力としてフィードする場合でも、きれいな画像を取得できます。さまざまなオブジェクトで適切に訓練された自動エンコーダーとともに、自動エンコーダーを繰り返し適用するこのワークフローは、安定した拡散モデルを形成します。
Stable Diffusion works by repeatedly applying a denoising autoencoder guided with text input.

An autoencoder tries to compress an image into a small vector then decompress back to the original image. Textual guidance can be added to improve its efficiency, by specifying what content it should or should not generate. A denoising autoencoder has the primary aim of restoring an image combined with noise back to the form before adding noise.

When we apply such autoencoder repeatedly to any image, the output will become less noisy and more resembles the input text. With enough iterations, we can get a clean image even when we feed pure noise as input. This workflow of repeatedly applying an autoencoder, together with a properly trained autoencoder on wide variety of objects, forms a Stable Diffusion model.