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深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建，在Kaggle平台的搭建部署，解决本地没有算力资源问题

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建，在Kaggle平台的搭建部署，解决本地没有算力资源问题。稳定扩散模型（Stable Diffusion Model）是一种用于图像增强和去噪的计算机视觉算法。它通过对输入图像进行扩散过程来改善图像质量，使其更加清晰、平滑，并去除噪声。该模型的核心思想是在图像上应用偏微分方程，通过不断迭代更新像素值，以达到图像平滑和去噪的效果。具体来说，稳定扩散模型基于热传导方程，其中像素的变化速度取决于其与周围像素之间的差异。
深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建，在Kaggle平台的搭建部署，解决本地没有算力资源问题_第1张图片

一、Stable Diffusion的数学原理

稳定扩散模型的数学原理可以用以下偏微分方程表示：

∂ u ∂ t = ∇

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