Stable Diffusion 是一个基于自注意力机制的生成模型，它的设计受到了 Transformer 模型的启发，但也在很多方面进行了改进。以下是 Stable Diffusion 相较于 Transformer 的一些改进之处：
稳定性提升：Stable Diffusion 引入了扩散过程，增强了生成图像或文本时的稳定性，避免一些不稳定的训练和生成表现。
长距离依赖处理：相较于 Transformer 的固定长度自注意力机制，Stable Diffusion 通过扩散过程可以更好地处理长距离的依赖关系，提高了模型在生成长序列时的效果。
更好的生成质量：由于稳定性和长距离依赖处理的改进，Stable Diffusion 在生成图像和文本时往往能够取得更好的质量和多样性，降低了生成结果中的错误和重复。
损失函数设计：Stable Diffusion 使用了不同于传统生成模型的损失函数设计，通过在扩散过程中预测噪声水平来引导模型生成更加清晰和正确的结果。
总的来说，Stable Diffusion 在借鉴 Transformer 的自注意力机制基础上，通过引入扩散过程和改进的损失函数设计等方面的改进，提高了模型的生成稳定性、长距离依赖处理能力和生成质量。