首先，费版从名字StableDiffusion就可以看出，绘图这个主要采用的软件扩散模型（DiffusionModel）。

　　简单来说，下载扩散模型就是费版去噪自编码器的连续应用，逐步生成图像的绘图过程。

　　一般所言的软件扩散，是下载反复在图像中添加小的、随机的噪声。而扩散模型则与这个过程相反——将噪声生成高清图像。训练的神经网络通常为U-net。

　　不过因为模型是直接在像素空间运行，导致扩散模型的训练、计算成本十分昂贵。

　　基于这样的背景下，StableDiffusion主要分两步进行。

　　首先，使用编码器将图像x压缩为较低维的潜在空间表示z（x）。

　　其中上下文（Context）y，即输入的文本提示，用来指导x的去噪。

　　它与时间步长t一起，以简单连接和交叉两种方式，注入到潜在空间表示中去。

　　随后在z（x）基础上进行扩散与去噪。换言之，就是模型并不直接在图像上进行计算，从而减少了训练时间、效果更好。

　　值得一提的是，StableDIffusion的上下文机制非常灵活，y不光可以是图像标签，就是蒙版图像、场景分割、空间布局，也能够相应完成。