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Signed-off-by: lijian <lijian6@sugon.com>

README.md

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 通过将图像形成过程分解为去噪自动编码器的顺序应用，扩散模型（DM）在图像数据和其他数据上实现了最先进的合成结果。为了在有限的计算资源上进行DM训练，同时保持其质量和灵活性，我们将其应用于强大的预训练自动编码器的潜在空间。在这种表示上训练扩散模型首次能够在降低复杂性和空间下采样之间达到接近最佳的点，提高了视觉逼真度。通过在模型架构中引入跨注意力层，将扩散模型变成了强大而灵活的生成器，用于文本或边界框等一般条件输入，高分辨率合成以卷积方式成为可能。我们的潜在扩散模型（LDM）在各种任务上实现了极具竞争力的性能，包括无条件图像生成、修复和超分辨率，同时与基于像素的DM相比，显著降低了计算要求。
 
 ![img](./doc/algo.png)
-## 模型介绍
 
-Stable Diffusion是一种文图生成潜在扩散型。我们能够使用LAION-512B数据库子集的512x512图像上训练潜在扩散模型。与谷歌的Imagen类似，该模型使用frozen CLIP ViT-L/14文本编码器根据文本提示对模型进行调节。凭借其860M UNet和123M文本编码器，该模型相对轻巧，可以在少至具有10GB VRAM的GPU上运行。
-  
 ## 环境配置
 
 ### Docker（方法一）：