在文字生成之外，圖像生成是生成式 AI 最受關注的領域之一，其中 Stable Diffusion 的出現，為 AI 藝術創作帶來了革命性突破。它是一種基於 擴散模型（Diffusion Model） 的生成技術，能將文字描述轉換為逼真或藝術感十足的圖片。

Stable Diffusion 的核心概念 是「去噪過程」。在訓練階段，模型會學習如何從雜訊中逐步還原出清晰的影像；在生成階段，則是從一個隨機噪聲開始，透過反向過程逐步生成與文字提示（prompt）相符的圖片。這種方式讓模型能生成高解析度、細節豐富的圖像。

與早期的 GAN 模型相比，Stable Diffusion 有三個重要優勢：

1.生成品質高：能呈現細緻的紋理與逼真的效果。

2.可控性強：透過文字提示詞（prompt engineering），使用者可以精準控制圖像風格與內容。

3.開源與民主化：Stable Diffusion 最大的特色是開源，任何人都能下載並在個人電腦上運行，這大幅降低了使用門檻，讓 AI 藝術不再只屬於大型企業。

在 應用層面，Stable Diffusion 的用途非常廣泛，例如：

1.藝術創作：協助插畫家、設計師快速生成靈感草圖。

2.娛樂產業：製作遊戲角色、場景概念圖。

3.行銷設計：生成廣告海報或產品展示圖。

4.教育學習：提供視覺化教材與示意圖。

不過，它也引發了 倫理與版權爭議。例如，部分藝術家擔心自己的作品被用來訓練模型，卻未經同意或授權，這牽涉到智慧財產權問題。

總結來說，Stable Diffusion 讓圖像生成 AI 走向普及化與民主化，成為生成式 AI 領域中最具代表性的突破之一。