human
安定した拡散はどのように機能しますか？
gpt
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。
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それを人間の言葉で説明してもらえますか？
gpt
それはあなたがそれを与えるテキストを受け取り、それを画像に変えます。
human
ああ、わかりました。しかし、もう少し詳細をお願いします。簡単な用語で、実際にどのように機能しますか？