在浏览器里一步步拆解 Stable Diffusion，看懂 AI 绘画过程
Diffusion Explainer 是一个交互式可视化工具，旨在帮助用户直观理解文本到图像生成模型（如 Stable Diffusion）的内部工作原理。它通过浏览器端运行，将复杂的深度学习模型（包括 CLIP 文本编码器、UNet 去噪网络和 VAE 图像解码器）拆解为可交互的步骤，用户输入文本提示后，可以逐步观察噪声图像如何被逐步去噪并最终生成对应图像。该工具解决了深度学习模型“黑盒”问题，使研究者、教育者和爱好者无需深入代码即可探索扩散模型的机制。核心能力包括：实时可视化去噪过程、展示注意力权重、对比不同提示的效果，以及提供简化的模型架构图。项目基于 JavaScript 和 Web 技术，无需安装即可在浏览器中体验，适合教学演示和科普。
Latent Diffusion Model Visualization、Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)、Distill.pub 的扩散模型解释文章
diffusion-explainer 是学习教育领域的开源项目，由 poloclub 开发，2022 年首次发布。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 427 个项目，GitHub 星标数为 498。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。完全免费，开源项目，提供在线交互式可视化演示，无需付费。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：教学演示：在课堂或讲座中解释扩散模型原理。同类可对比的替代方案包括 Latent Diffusion Model Visualization、Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)、Dist…。
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