编辑“Stable”（章节）

= 背景与发展历程 =
Stable Diffusion 的出现并非偶然，它诞生于深度学习和扩散模型技术快速发展的背景下。早期的生成模型主要依赖生成对抗网络（GANs），如 StyleGAN 在艺术生成、图像合成等领域展现出卓越表现。然而，GAN 模型存在训练困难、模式崩塌、可控性差等问题。扩散模型的兴起为这一困境提供了新的解决方案。

扩散模型通过逐步向数据添加噪声，再通过反向过程恢复原始数据的方式进行训练。这种机制使其在生成质量和稳定性上显著优于 GAN。Stable Diffusion 采用的 '''潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM）''' 则在此基础上进一步创新：它将扩散过程从高维像素空间转移到压缩后的潜在空间，大幅降低了训练和推理的计算成本。这一创新让普通用户在消费级 GPU 上就能运行生成模型，极大地提升了 AI 艺术的可及性。

Stability AI 成立于 2020 年，总部位于伦敦，CEO Emad Mostaque 是推动开源 AI 的积极倡导者。他认为，人工智能不应被少数大公司垄断，而应该像 Linux 一样，成为全球开发者共享与共建的开源平台。在这一理念推动下，Stable Diffusion 被完整地开源，训练权重、推理代码和部署工具均向公众开放。这一举措不仅引发了学术界与工业界的广泛关注，也点燃了 AI 创作的全球热潮。

Stable Diffusion 自发布以来不断演进：从最初的 v1.4 到 v1.5，再到 v2.0 与 v2.1，模型规模、分辨率支持和图像质量都有显著提升。2023 年发布的 '''Stable Diffusion XL (SDXL)''' 更是在高分辨率和细节表现方面大幅增强，成为众多 AI 绘图平台的核心引擎。2024 年，Stability AI 又推出了 '''Stable Diffusion 3.0 与 3.5'''，进一步优化了文本理解、细节生成与速度表现，使其在实际应用中更为高效。