今日Stability AI发布了Stable Diffusion 2.0 版本，以下为发布全文：
我们很高兴地宣布 Stable Diffusion 2的开源版本。
GitHub地址：https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
Stable Diffusion V1版本改变了开源AI模型的本质，并在世界各地催生了数以百计的其他模型和创新。在所有软件中，它是攀升到Github 10K星最快的软件之一，在不到两个月的时间里就突破了33K 星。来自慕尼黑大学的 Robin Rombach (Stability AI)和 Patrick Esser (Runway ML)的团队，在Björn Ommer 教授的领导下，主导了最初V1版本版本。他们以先前实验室工作Latent Diffusion模型为基础，并得到了 LAION 和 Eleuther AI 的关键支持。与最初的 V1版本相比，Stable Diffusion 2.0提供了许多重大的改进和特性，让我们深入了解一下它们。 Stable Diffusion 2.0版本包括使用一种全新的文本编码器(OpenCLIP)训练的鲁棒文生图模型，该模型由 LAION 在Stability AI 公司的支持下开发，与早期的 V1版本相比，它极大地提高了生成图像的质量。本版本中的文生图模型可以生成默认分辨率为512x512像素和768x768像素的图像。这些模型是在Stability AI 下面的 DeepFloyd 团队创建的 LAION-5B （https://laion.ai/blog/laion-5b/）数据集的美学子集上所训练的，然后进一步过滤，使用 LAION 的 NSFW 过滤器去除成人内容。Stable Diffusion 2.0以768x768图像分辨率生成的图像示例。Stable Diffusion 2.0还包括一个高阶Diffusion模型，将图像分辨率提高了4倍。下面是我们的模型将低分辨率生成的图像(128x128)升级为高分辨率图像(512x512)的示例。Stable Diffusion 2.0现在可以生成分辨率为2048x2048-甚至更高的图像。左: 128x128低分辨率图像，右: 512x512分辨率图像由高阶模型制作。Depth-to-Image Diffusion 模型新的以深度信息为指引的stable diffusion模型，称为 depth2img，扩展了 V1版本中的图像到图像特性，为创造性应用提供了全新的可能性。Depth2img 可以推断输入图像的深度信息（使用现有模型），然后利用文本和深度信息生成新图像。 左边的输入图像可以生成右边几个新图像。新模型可用于保持图像结构的图像生成图像和形状条件图像合成（shape-conditional image synthesis）。
Depth-to-Image可以提供各种新的创造性应用，提供与原始图像截然不同的转换，但仍然保持图像的连贯性和深度信息：更新的Inpainting Diffusion模型升级版还包含了一个新的以文本为指引的inpainting 模型，在新的Stable Diffusion 2.0基础文生图上进行了微调，能够很容易快速实现替换一个图像的一部分。更新的inpainting 模型在Stable Diffusion 2.0文生图模型上进行了微调。Stable Diffusion第一代发布以来，我们一直在努力优化模型，以运行在单一GPU上-希望让尽可能多的人可以使用。我们已经看到，当数以百万计的人使用这些模型，他们共同创造了一些真正惊人的东西。这就是开源的力量：挖掘数百万人才的巨大潜力，这些人可能没有资源训练一个最先进的模型，但他们有能力用一个模型做一些不可思议的事情。这个新版本，连同其强大的新特性，如 depth2img 和更高分辨率等升级功能，将成为无数应用程序的基础，并能够激发新的创造潜力。关于访问模型的更多细节，请查看 gitHub: https://GitHub.com/stability-ai/stablediffusion 上的发布说明。未来几天，团队将把这些模型发布到Stability AI API 平台( https://platform.stability.ai/)和 DreamStudio上，并将向开发人员和合作伙伴发送这方面的更新信息，包括价格更新。希望大家喜欢！