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、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）。
human
独自の潜在拡散モデルを作成できますか？もしそうなら、どうやって？