视频简介：
AI生成图像的开源平台stable diffusion的工作原理。它通过文本编码器将人类自然语言转化为计算机可以理解的embedding，然后通过核心车间unit进行预测输出。训练unit需要通过加入噪声的图像和预测结果的图像进行对比，从而逐步减去噪声。最终通过卷积和反卷积得到最终图像。整个过程使用自编码器来压缩初始像素，减少训练和生成的成本。
AI生成图像的技术和原理,包括文本编码器、噪声预测模块和自动编码器等核心组件。
视频时间轴：
00:01AI生成图像的原理:介绍了AI生成图像的开源平台stable diffusion，包括文本编码器、噪声预测模块和自动编码器。
01:57介绍了将自然语言转化为计算机可以理解的embedding的技术，并解释了clip的作用:
03:00训练模型:介绍了如何通过逐步加入噪声来训练模型，使其可以预测出含有噪声的图像。
图像去噪的流程和方法,以及使用自编码器进行模型压缩的原理和应用。
03:57视频处理模块:提示词和迭代部署转化为embedding，并进行卷积和反卷积操作。
04:43UNIT模型:通过卷积和反卷积处理图像，使用自编码器进行像素压缩，从而减少计算成本。
05:50代码转换:将代码转化为处理器可以识别的机器码，从而实现从文件到硬件的转换。
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AI文生图时，电脑里到底发生了什么？我们给Stable Diffusion解剖开一探究竟！
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