human
一般的な意味で安定した拡散がどのように機能するかを説明してください。2つの段落で。
gpt
安定した拡散は、個人のネットワークを介した行動やアイデアの拡散をモデル化するために使用されるプロセスです。このプロセスは、採用者と呼ばれる行動またはアイデアを採用した個人のセットから始まります。まだ採用されていない個人は、非アドプターと呼ばれます。このネットワークは、友人、同僚、家族など、あらゆる社会的つながりのセットにすることができます。目標は、動作やアイデアが時間の経過とともにネットワークを介してどのように広がるかを予測することです。

安定した拡散モデルは、行動またはアイデアの採用が、各個人がネットワーク内に持っている接続の数とタイプ、および行動またはアイデアが他者によって採用されている速度によって影響されることを前提としています。このモデルは、採用者の割合の変化を時間の経過とともに説明する一連の微分方程式に基づいています。採用者の割合が時間の経過とともに維持される定常状態に達すると、このプロセスは安定していると見なされます。安定した拡散は、ソーシャルネットワークのダイナミクスを理解し、行動やアイデアの拡大を予測するための貴重なツールです。
human
私はオープンソースの画像生成モデルについて話している。
gpt
OK、Stable Diffusionは、StabilityAIや他のパートナーによって開発された深い学習テキストから画像へのモデルです。最初のリリースは2022年8月でした。バージョン2は2022年11月にリリースされました。

安定した拡散は、拡散モデルを使用します。このモデルでは、画像が単なるノイズになり、したがって認識できなくなるまで、ノイズが画像に徐々に追加されます。ニューラルネットワークモデルは、ノイズの多い画像からノイズを抽出するように訓練されています。次に、プロセスが逆になります。ランダムノイズ画像がノイズ抽出器に表示され（現在は予測子として作用されています）、出力は予測子に戻されます。このプロセスは、ノイズが最小限の認識可能な画像が生成されるまで繰り返されます。

このようにして、システムは、トレーニングセットの一部ではない新しい画像を生成できますが、トレーニングセットの特徴と潜在的な特性を示します。いくつかの文章では正確に説明できない多くの詳細があります。たとえば、明らかにテキストプロンプトをプロセスに注入する方法が必要です。詳細を確認するには、「安定した拡散」をGoogleでお勧めします。