文章探讨了VAE（变分自编码器）在生成图像时出现模糊的问题，以及Stable Diffusion如何通过在隐层使用扩散模型进行去噪来解决这一问题。文章解释了VAE在训练过程中可能无法学习到图像的本质特征，导致生成图像模糊。而Stable Diffusion通过冻结VAE，并利用扩散模型在隐层进行去噪，最终通过解码器生成清晰的图像。

🤔 VAE生成图像模糊的主要原因是其编码器、解码器以及中间隐层表示没有完全学习到图像的本质特征。由于VAE的目标是学习数据分布，而不是生成特定图像，因此在编码和解码过程中可能会丢失重要的细节信息，导致生成图像模糊。

🤯 Stable Diffusion解决VAE模糊问题的方法是冻结VAE，并在隐层使用扩散模型进行去噪。扩散模型是一种生成模型，它通过逐步添加噪声来破坏数据，并通过学习反向过程从噪声中恢复原始数据。在Stable Diffusion中，扩散模型被用来去除VAE隐层表示中的噪声，从而得到更清晰的图像表示。

💡 扩散模型在隐层进行去噪可以有效地改善VAE生成的图像质量。这是因为扩散模型能够学习到图像的潜在结构和细节信息，并通过去噪过程将这些信息传递给解码器，从而生成更清晰、更逼真的图像。

🧐 Stable Diffusion 的方法可以被理解为一种“先学习，再生成”的策略。VAE负责学习数据的潜在表示，而扩散模型则负责从潜在表示中生成清晰的图像。这种方法将VAE和扩散模型的优势相结合，有效地解决了VAE生成图像模糊的问题。

🚀 Stable Diffusion 的成功表明，将不同的生成模型结合起来可以实现更强大的图像生成能力。这也为未来图像生成模型的研究提供了新的思路。

vae本身生成图像模糊，说明encoder、decoder以及中间的隐层表示没有学到本质的东西。SD在训练时又把VAE冻结了，为什么在隐层用diffusion去噪之后再decoder图像就清晰了？这不是很奇怪吗