最近一直被大语言模型刷屏。本文总结了一些自然语言模型相关的重要技术，以及各个主流公司的研究方向和进展，和大家共同学习。

Stable Diffusion是一种基于潜在扩散模型的算法，由CompVis和Runway团队于2021年12月提出。该算法通过像素空间、潜在空间和条件之间的数据流动实现图像处理和生成。它利用图像编码器将图像压缩为低维潜在表示，并在潜在空间中添加噪声来启动扩散过程。通过CLIP文本编码器将描述语转换为去噪过程的条件。通过去噪步骤，可以获得生成图像的潜在表示，去噪过程可以灵活地使用文本、图像或其他形式的条件。最后，图像解码器将潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。Stable Diffusion引入了潜在扩散的方式来减少计算代价，这对图像处理和生成领域具有重要意义。U-Net是Stable Diffusion的关键组件，包括编码器和解码器，利用ResNet块进行图像的压缩和解压缩，并通过捷径连接来避免信息丢失。交叉注意力层进一步增强了U-Net的性能，用于调节文本嵌入的输出。这些技术为高效的图像处理和生成提供了新的可能性。