Stable Diffusion 一经发布，就立刻在业界掀起巨大的波浪。我个人后知后觉，直到 Stable Diffusion V1.4 版本发布，才接触 Stable Diffusion (之前使用的是 Disco Diffusion)。这段时间，SD 团队也没闲着，很快就发布了 V2 版本。下面看看 SD V2 版本给我们带来了哪些惊喜。
全新的文本到图像扩散模型
Stable Diffusion 2.0 版本包括使用全新文本编码器 (OpenCLIP) 训练的强大的文本到图像模型，该模型由 LAION 在 Stability AI 的支持下开发，与早期的 V1 版本相比大大提高了生成图像的质量。此版本中的文本到图像模型可以生成默认分辨率为 512x512 像素和 768x768 像素的图像。
这些模型在 Stability AI 的 DeepFloyd 团队创建的 LAION-5B 数据集的美学子集上进行训练，然后使用 LAION 的 NSFW 过滤器进一步过滤以删除成人内容。
某些人可能会有所失望，不能再使用最新模型来生成色图了。
下面是使用 Stable Diffusion 2.0 生成的图像示例，图像分辨率为 768x768。
超分辨率 Upscaler 扩散模型
Stable Diffusion 2.0 还包括一个 Upscaler Diffusion 模型，该模型将图像的分辨率提高了 4 倍。下面是低分辨率生成图像 (128x128) 放大为更高分辨率图像 (512x512) 的示例。
其实在 V1 版本中，也可以引入额外的步骤进行图像放大，所以这一项改进算不上惊喜。当然，现在可以一步到位，Stable Diffusion 2.0 可以生成分辨率为 2048x2048 甚至更高的图像。
深度图像扩散模型
这个称为 depth2img 的模型，实际上就是 V1 之前的图像到图像功能的升级，也是现在网友玩得很嗨的一个功能，也就是使用一张图片作为提示，生成一幅结构类似的作品。
如下图所示，左边的输入图像可以产生几个新图像（右边）。可以看出，右边生成的图像保持输入图像的结构和形状，但内容上又有所不同。
Depth-to-Image 的玩法很多，可以产生出无数看起来与原始图像截然不同，但又相似的“克隆”版本：
更新修复扩散模型
Stable Diffusion 2.0 还包括一个新的文本引导修复(text-guided inpainting)模型，这也是上一版本的改进。具体说来，就是如果我们对生成作品整体比较满意，但某些部分可能存在瑕疵（比如说眼睛），那我们可以只针对瑕疵的部分进行重新生成，而其它部分保持不变。或者反过来使用，保持某个部分不变，对其它部分重新生成，这样可以得到非常有趣的结果。网上诸多恶搞作品就使用了这种技巧。