1.2.1　Stable Diffusion

Stable Diffusion是2022年发布的一个从文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。

相较于传统的深度学习模型，Stable Diffusion具备许多独特的优势，使其成为艺术家和设计师青睐的选择。

1.开源免费

像Stable Diffusion这样的行业龙头，为了吸引大量的开发者，将模型最大程度地使用起来，采取了开源的模式。开源免费就是完全免费，不限次数，任何人都可以用，这样的好处是没有软件使用成本，同时商用成本也低，开源社区会共同完善模型文档，一起解决技术难题，从而使代码的迭代速度加快，优化效率远远高于闭源系统。开源之后，社群广阔，不易出现无法解决的问题。缺点是不够商业化。

2.本地部署

Stable Diffusion的数据可以在本地进行部署，无须联网，从而提供了极高的安全性。用户可以将数据存储在本地服务器上，不必依赖于外部网络连接。这种本地部署的方式提供了更好的隐私保护和数据安全。

3.高度拓展性

Stable Diffusion具有高度的拓展性，使用户可以根据自己的需求对软件进行自定义修改。用户可以自行安装插件来扩展软件的功能。这种灵活性允许用户根据自身行业需求定制软件的细节，以满足特定的要求。

最重要的是，Stable Diffusion可以根据用户行业需求进行定制化，使其适应各种不同的应用场景。