解释器：文本到图像稳定的可视化解释 Diffusion（扩散）是一种文本到图像生成的新方法，它通过逐步扩散噪声来生成图像。这种方法可以生成高质量的图像，但是它需要大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，研究人员提出了一种名为Text-to-image Stable的新技术，它可以在更短的时间内生成高质量的图像。本文介绍了这种技术的可视化解释。

Diffusion Explainer: Visual Explanation for Text-to-image Stable Diffusion

解决问题： 该论文旨在解决Diffusion-based generative models的内部结构和操作复杂，难以为非专家所理解的问题。同时，它还试图解释如何将文本提示转换为图像。

关键思路： Diffusion Explainer是第一个交互式可视化工具，它通过动画和交互元素，将Stable Diffusion的复杂组件的视觉概述与其基本操作的详细解释紧密集成在一起，使用户可以在多个抽象级别之间流畅地转换。通过比较由两个相关文本提示引导的图像表示在细化时间步骤中的演变，用户可以发现提示对图像生成的影响。相比当前领域的研究状况，Diffusion Explainer的思路在于提供了一个可视化工具，使得非专家可以更好地理解Diffusion-based generative models。

其他亮点： 该工具可以在用户的Web浏览器中本地运行，无需安装或专用硬件，扩大了公众对现代AI技术的教育访问。此外，该工具已经开源，可在https://poloclub.github.io/diffusion-explainer/上获得。

关于作者： Seongmin Lee、Benjamin Hoover、Hendrik Strobelt、Zijie J. Wang、ShengYun Peng、Austin Wright是本文的作者。他们分别来自多个机构，包括哈佛大学、麻省理工学院、Facebook AI Research等。他们之前的代表作包括：

• Hendrik Strobelt等人的“LSTMVis: A Tool for Visual Analysis of Hidden State Dynamics in Recurrent Neural Networks”（发表于IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2017年）
• Seongmin Lee等人的“SARVANA: An Interactive Visual Analysis Tool for Deep Learning Model Optimization”（发表于IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2020年）

相关研究： 近期其他相关的研究包括：

• “GANSpace: Discovering Interpretable GAN Controls”（作者：Erik Härkönen等，机构：Aalto University和NVIDIA）
• “iFlow: A Comprehensive Study of Probabilistic Inference using Radial Flows”（作者：Johannes Klicpera等，机构：University of Oxford和Google Research）

论文摘要：Diffusion Explainer: Visual Explanation for Text-to-image Stable Diffusion

本文介绍了Diffusion Explainer，这是第一个交互式可视化工具，用于解释稳定扩散如何将文本提示转换为图像。Diffusion Explainer将稳定扩散的复杂组件的视觉概述与其基础操作的详细说明紧密地集成在一起，通过动画和交互式元素，使用户可以流畅地在多个抽象级别之间进行转换。通过比较由两个相关文本提示引导的图像表示在细化时间步中的演变，用户可以发现提示对图像生成的影响。Diffusion Explainer在用户的Web浏览器中本地运行，无需安装或专门的硬件，扩大了公众对现代AI技术的教育获取。我们的开源工具可在以下网址获得：https://poloclub.github.io/diffusion-explainer/。

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