Чем отличается генерация изображений в нейросетей Stable Diffusion от других моделей?

Некоторые отличия генерации изображений в нейросети Stable Diffusion от других моделей:

• Работа в латентном пространстве. media.contented.ru В отличие от большинства других моделей, Stable Diffusion работает в абстрактном представлении изображения, которое содержит его основные характеристики и стиль. media.contented.ru Это делает её быстрее и экономит память. media.contented.ru
• Открытый исходный код. media.contented.ru trends.rbc.ru Программу на основе Stable Diffusion можно скачать и запустить на своём компьютере, а также при желании даже обучить на своих данных. media.contented.ru
• Поддержка пользовательских моделей и сборок. media.contented.ru Сервис позволяет загружать различные авторские настройки работы Stable Diffusion, «заточенные», например, под конкретные стили и эффекты изображений. media.contented.ru
• Способность генерировать изображения высокого качества. trends.rbc.ru Нейросеть менее склонна к непредсказуемому поведению и способна стабильно создавать качественные и реалистичные изображения, не теряя деталей и не вызывая артефактов. media.contented.ru
• Возможность работать с набросками. trends.rbc.ru Stable Diffusion способна дополнить набросок деталями и фоном. trends.rbc.ru
• Генерация изображений по референсам. media.contented.ru Пользователь может загрузить исходный референс и попросить Stable Diffusion выполнить генерацию по нему, внеся конкретные изменения, например повторить цвета референса, но изменить расположение объектов в кадре. media.contented.ru