上文讨论了稳定扩散模型在生成高保真图像方面的潜力。这些模型采用噪声输入并逐步将其细化为清晰的图像。与之前的图像生成方法相比，稳定扩散模型具有更高的保真度和多样性，使它们成为创建逼真和原创图像的强大工具。然而，这些模型仍面临着一些挑战，例如生成不准确的细节和难以控制生成过程。未来研究将集中在解决这些挑战并增强稳定扩散模型的性能，以释放它们在各种创意和技术应用中的全部潜力。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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