稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下：
在第一部分，我会给你一个高层次的解释（你可能已经熟悉了）。这是一个好的开始，但我知道这无法满足我的好奇心。?我会问，“好的，很棒，但是它是怎么做到的？”为了解答这个问题，我将展示一些稳定扩散的内部运作方式。内部的复杂程度可能超出了你的预期，但我至少想要更具体地向你展示其运作过程，这样它就不再是一个完全的谜了。更具体地说：稳定扩散是一个巨大的神经网络。神经网络是纯粹的数学。事实上，我们并不完全知道它在做什么！最终，稳定扩散之所以能工作，是因为我们训练了它。但让我们从全局视角开始吧！
你熟悉大多数艺术生成工具中的“推理步骤”滑块吗？稳定扩散是逐步去除噪点的。这是一个运行25步的例子：外星吉他手的例子更有意义，因为你可以更清楚地看出它应该是什么样子的……但在上图中，起始图像看起来完全无法辨认！实际上，这个充满噪点的外星人例子其实是从过程的大约一半开始取的——它（最开始的图像）实际上也是从完全的噪点开始的！
为了生成艺术，我们给稳定扩散提供了一个实际上只是纯噪点的初始图像。但是，相当残忍地?，我们撒谎说：“这是一幅超级充满噪点的H.R。Giger风格的外星人弹吉他的画——你能帮我清理一下吗？”如果你把这个任务交给一个平面艺术家，他们会束手无策——“我帮不了你，这个图像完全无法辨认！”那么稳定扩散是如何做到的呢？在最简单的层面上，答案是它是一个计算机程序，它别无选择，只能做它的事情并为我们生产一些东西。更深层次的答案与这样一个事实有关，即稳定扩散等AI模型（从技术上讲，“机器学习”模型）在很大程度上基于统计数据。它们估计所有选项的概率，即使所有选项的正确概率都极低，它们仍然只会选择概率最高的路径。例如，它对吉他可能出现在图像中的位置有一些理解，并且它可以寻找哪部分噪点最可能像是吉他边缘的部分（即使实际上没有“正确”的选择），然后开始填充物体。因为没有正确的答案，每次你给它一个不同的纯噪点图像，它都会创作出不同的艺术作品！