为了从文本创建视 Stable Diffusion使用了扩散过程。扩散不是在图像中添加噪点以使其变得不那么清晰，而是消除图像中的噪点以使其更清晰。从一系列随机点 viber 数据 开始，稳定扩散逐渐改变这种模式，创建与文本提示相匹配的图像。它使用另一个名为 CLIP 的神经网络来指导传播过程，在每一步比较图像和文本。
DALL-E 2 与稳定扩散之间的差异
DALL-E 2 更具创造性和多样性，但比稳定扩散更难获得，而且分辨率更高。稳定扩散价格更实惠，分辨率较低，但创意和多样 它以幻灯片的形式展示了 性不如 DALL-E 2。以下是两者之间的一些区别：
功能 DALL-I 2 稳定扩散
允许 1024×1024像素 512×512像素
可用性 访问 OpenAI API 服务需要付费 免费版和付费版均可在大多数配备普通图形处理器的消费设备上运行。
创造力 高级 为了从文本创建视
可以结合动物、植物、物体、艺术和文化等不同领域的概念。 一般，不能像DALL-E 2那样轻松地结合不同 比特币数据库美国 领域的概念。
多样性 高，可以为相同的文本线索生成不同的图像，例如为单词“狗”生成不同的狗品种和颜色。 中等，倾向于为相同的文本线索生成不太多样化的图像，例如类似于狗而不是“狗”。
质量 高，可以为大多数文本提示生成清晰逼真的图像，例如“人”的面孔。 中等，可能会对某些文本提示产生模糊或扭曲的图像，例如“人”的面孔。