Stable

Stable Diffusion

Stable Diffusion 是由 Stability AI 與學術機構 CompVis（慕尼黑大學視覺學習小組）、Runway 等合作開發的開源文本到圖像生成模型。它於 2022 年 8 月首次發布，憑藉開源、可本地運行、社區驅動等特性，迅速成為生成式 AI 領域最具影響力的模型之一。與其他閉源或受限使用的模型（如 OpenAI 的 DALL·E、Google 的 Imagen）不同，Stable Diffusion 的開放策略大大推動了 AI 創作的普及化，使全球開發者、設計師和愛好者都能夠利用這一技術進行創意表達、應用開發和商業探索。

背景與發展歷程

Stable Diffusion 的出現並非偶然，它誕生於深度學習和擴散模型技術快速發展的背景下。早期的生成模型主要依賴生成對抗網絡（GANs），如 StyleGAN 在藝術生成、圖像合成等領域展現出卓越表現。然而，GAN 模型存在訓練困難、模式崩塌、可控性差等問題。擴散模型的興起為這一困境提供了新的解決方案。

擴散模型通過逐步向數據添加噪聲，再通過反向過程恢復原始數據的方式進行訓練。這種機制使其在生成質量和穩定性上顯著優於 GAN。Stable Diffusion 採用的 潛在擴散模型（Latent Diffusion Model, LDM） 則在此基礎上進一步創新：它將擴散過程從高維像素空間轉移到壓縮後的潛在空間，大幅降低了訓練和推理的計算成本。這一創新讓普通用戶在消費級 GPU 上就能運行生成模型，極大地提升了 AI 藝術的可及性。

Stability AI 成立於 2020 年，總部位於倫敦，CEO Emad Mostaque 是推動開源 AI 的積極倡導者。他認為，人工智能不應被少數大公司壟斷，而應該像 Linux 一樣，成為全球開發者共享與共建的開源平台。在這一理念推動下，Stable Diffusion 被完整地開源，訓練權重、推理代碼和部署工具均向公眾開放。這一舉措不僅引發了學術界與工業界的廣泛關注，也點燃了 AI 創作的全球熱潮。

Stable Diffusion 自發布以來不斷演進：從最初的 v1.4 到 v1.5，再到 v2.0 與 v2.1，模型規模、分辨率支持和圖像質量都有顯著提升。2023 年發布的 Stable Diffusion XL (SDXL) 更是在高分辨率和細節表現方面大幅增強，成為眾多 AI 繪圖平台的核心引擎。2024 年，Stability AI 又推出了 Stable Diffusion 3.0 與 3.5，進一步優化了文本理解、細節生成與速度表現，使其在實際應用中更為高效。

技術架構

Stable Diffusion 的核心是 潛在擴散模型（Latent Diffusion Model, LDM），它由三個主要組件構成：變分自編碼器（VAE）、U-Net 神經網絡以及文本編碼器（通常是 CLIP 的 Transformer 部分）。

首先，VAE 負責將高維圖像壓縮到潛在空間。原始圖像通常以數百萬像素表示，直接在像素空間中運行擴散過程會導致計算開銷極大。VAE 將圖像壓縮到一個更小的潛在表示（如 64×64×4 的張量），保留了圖像的語義和結構特徵，同時大幅降低了計算需求。

其次，U-Net 網絡是擴散過程的執行者。在推理過程中，Stable Diffusion 從純隨機噪聲開始，U-Net 在每一步迭代中逐漸去除噪聲，生成與文本提示相匹配的圖像潛在表示。這個過程依賴訓練階段學習到的「去噪函數」，確保生成的圖像既符合語義，又具備自然性和多樣性。

最後，文本編碼器負責將用戶輸入的自然語言提示轉化為語義向量。這些向量會被注入到 U-Net 的中間層，通過交叉注意力機制（cross-attention）指導生成過程。CLIP 模型（由 OpenAI 提出）在文本與圖像的跨模態對齊上表現優異，因此成為 Stable Diffusion 的關鍵模塊。用戶的提示詞選擇、語法結構乃至提示詞的順序，都可能影響生成結果。

與傳統 GAN 不同，Stable Diffusion 的架構優勢在於可控性和擴展性。用戶不僅能通過文本提示控制生成圖像的主題與風格，還能利用「負面提示詞」（negative prompt）抑制不希望出現的元素。此外，開發者還能在潛在空間中進行圖像編輯，如 inpainting（局部修復）、outpainting（畫布擴展）和圖像到圖像（img2img）生成。這些能力使其成為一款靈活的通用生成框架。

版本演進與特性

Stable Diffusion 的迭代過程快速而密集，每個版本都帶來重要改進與新功能。

• Stable Diffusion v1.4 / v1.5：這是最早被大規模使用的版本，支持 512×512 分辨率的圖像生成。v1.5 引入了更多高質量數據的訓練，使得圖像更加清晰自然。它成為社區最廣泛使用的版本，許多衍生模型和同人訓練（如 LoRA、DreamBooth）都基於此版本開發。
• Stable Diffusion v2.0 / v2.1：在這一階段，模型重新訓練了高分辨率圖像（768×768），並優化了去噪過程。v2 系列引入了新的文本編碼器（OpenCLIP），增強了對複雜語言描述的理解能力。然而，由於訓練數據集的篩選，部分用戶發現其在某些風格（如動漫）表現不如 v1.5，這也導致了社區在使用版本上的分化。
• Stable Diffusion XL (SDXL)：2023 年發布，成為迄今最強大的開源擴散模型之一。它採用了更大的 U-Net 主幹和雙階段結構，支持更高分辨率（1024×1024 甚至更大）的生成，圖像質量、細節豐富度和構圖穩定性顯著提升。SDXL 同時支持更靈活的提示詞解析，用戶能夠更自然地控制生成結果。
• Stable Diffusion 3.0 與 3.5：最新版本進一步提升了速度與精度，尤其是在多主體場景、文字生成（如海報中的字母）和複雜構圖方面有突破。它在推理效率上也進行了優化，使消費級顯卡能夠更快地產生高質量結果。

除了主幹版本，社區還湧現出大量衍生與微調模型。例如，針對動漫風格的 AnythingV3/V4，針對真實攝影風格的 RealisticVision，以及基於領域特定數據集訓練的定製模型。這些衍生版本極大地擴展了 Stable Diffusion 的應用邊界。

開源生態與社區

Stable Diffusion 的開源決定直接催生了龐大的社區生態。從 GitHub 倉庫到 Reddit 論壇，從 Hugging Face 模型庫到無數第三方 Web UI 工具，全球開發者與藝術家圍繞該模型構建了豐富的插件與應用。

最具代表性的社區工具是 AUTOMATIC1111 的 Web UI，它提供了高度可定製的界面，支持 txt2img、img2img、inpainting、批量生成、模型管理、LoRA 加載等功能，成為用戶使用 Stable Diffusion 的首選入口。另一個流行的工具是 ComfyUI，它採用節點式工作流，允許用戶自由組合模型、模塊與控制條件，適合專業創作者進行複雜項目。

此外，社區開發了多種擴展機制：

• LoRA（Low-Rank Adaptation）：一種輕量化的模型微調方法，只需少量顯存和數據，就能訓練出定製風格或特定人物的模型。
• DreamBooth：由 Google 提出的一種個性化訓練方法，允許用戶通過幾張照片定製屬於自己的模型。
• ControlNet：一個革命性的擴展，允許用戶在生成過程中引入額外的結構化信息，如邊緣檢測、人體姿態、深度圖等，從而實現對圖像構圖的精確控制。

這些生態工具極大地豐富了 Stable Diffusion 的使用方式，使其不僅僅是一個「文字生成圖像」的模型，而是一個完整的 AI 創作平台。如今，許多商業軟件（如 Runway、NovelAI、NightCafe）也基於 Stable Diffusion 構建，形成了龐大的產業鏈。

應用場景

Stable Diffusion 的應用覆蓋藝術、商業、教育、科研等多個領域。

在 藝術創作 方面，它成為了藝術家和插畫師的強力工具。許多獨立創作者通過 Stable Diffusion 快速生成概念草圖，再進行後期潤色，大大縮短了創作周期。它還被廣泛用於漫畫、插畫和視覺藝術的輔助創作，甚至出現了完全由 AI 繪製的漫畫作品。

在 遊戲開發 領域，Stable Diffusion 被用於生成角色設定、場景概念圖和紋理材質。傳統遊戲美術需要數月的團隊協作，而 AI 模型能夠在數小時內提供數十種方案，幫助設計師快速迭代。雖然 AI 生成結果仍需人工篩選和優化，但其在提高效率和激發靈感方面具有巨大價值。

在 廣告與設計 方面，Stable Diffusion 可用於快速生成海報、封面和品牌視覺元素。它的「以圖生圖」能力尤其適合在已有設計基礎上進行風格遷移與變化。例如，設計師可以上傳一張基礎草稿，利用模型生成多個不同風格的變體。

在 科研與教育 方面，研究人員利用 Stable Diffusion 可視化複雜概念或模擬科學場景。教育工作者則可用其生成教學插圖，幫助學生更直觀地理解抽象知識點。

此外，Stable Diffusion 在 虛擬人物與社交媒體內容生產 上也被廣泛使用。許多虛擬網紅賬號利用其生成高質量頭像與場景，形成了全新的內容創作模式。這也引發了關於真實性與身份認同的新討論。

爭議與挑戰

儘管 Stable Diffusion 帶來了創新與便利，但它也引發了廣泛爭議與挑戰。

最受關注的是 版權問題。模型訓練依賴於大規模網絡數據集，其中包含了受版權保護的藝術作品。藝術家群體擔心，他們的作品在未獲授權的情況下被用於訓練 AI，導致自己的風格被複製甚至濫用。2023 年，一些藝術家和 Getty Images 等機構已對 Stability AI 提起訴訟，指控其侵犯版權。這一問題尚未有明確的法律判例，但已成為生成式 AI 行業必須面對的核心爭議。

另一個挑戰是 內容安全。由於 Stable Diffusion 完全開源，用戶可以在沒有限制的環境中運行模型。這導致一些人利用它生成不當內容（如色情、暴力、虛假信息）。雖然官方和社區開發了安全過濾機制（如 NSFW 檢測），但完全杜絕濫用幾乎不可能。如何在開放性與安全性之間找到平衡，是未來發展的關鍵。

此外，Stable Diffusion 也面臨 技術局限性。儘管最新版本在圖像質量上已有顯著提升，但在文字生成、複雜手部細節、多主體交互等方面仍存在不足。用戶往往需要通過反覆調整提示詞、後期修復，才能得到滿意的結果。這些問題表明，生成式模型尚未完全取代人類創作，而是更適合作為輔助工具。

最後，Stable Diffusion 的廣泛應用也引發了 職業倫理與未來勞動力市場 的討論。部分人擔憂 AI 會取代插畫師、設計師等職業，導致就業衝擊。另一部分人則認為，AI 將更多地承擔重複性、低價值的工作，而人類創作者可以專注於高階創意與藝術表達。無論如何，Stable Diffusion 已不可逆轉地改變了創意產業的格局。

總結

Stable Diffusion 是生成式 AI 發展史上的重要里程碑。它不僅在技術上創新性地提出了潛在擴散模型架構，更以開源的姿態推動了全球創意生態的繁榮。它既是工具，也是平台，既是藝術的助手，也是產業的催化劑。

未來，Stable Diffusion 及其後繼模型可能在以下幾個方向繼續發展：更高分辨率與逼真度、更強的可控性與多模態交互、更完善的合規機制與版權解決方案。隨着法律、倫理與技術的共同演進，Stable Diffusion 有望成為人類與 AI 共創時代的核心基石。