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Stable Diffusion是一种功能强大的开源文本到图像（Text-to-Image）生成模型。虽然目前有多个开源项目可以实现基于文本提示（prompt）创建图像，但Stable Diffusion性能极其强大，其结果甚至可以媲美DALL·E2。而现在KerasCV提供了这个模型的官方实现！

KerasCV是由Keras官方团队发布的一个计算机视觉框架，可以帮助大家用来处理计算机视觉领域的相关任务和问题。这是2022年4月刚发布的最新产品，由于是官方团队出品的工具，所以质量有保证，且社区活跃，一直在积极更新。

最近一段时间Text-to-Image模型十分火热。OpenAI的DALL·E2模型的效果十分惊艳。不过，由于Open AI现在的不Open策略，大家还无法使用这个模型，业界只开放了一个小版本的DALL·E mini。不过，前段时间，Stability AI发布的Stable Diffusion其效果明显好于现有模型，且免费开放使用，让大家都开心了一把。不过原有模型是Torch实现的，而现在，基于Tensorflow/Keras实现的Stable Diffusion已经开源。

RNN的应用有很多，尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构，在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处，而每个RNN中一个节点是一个Cell，它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始，重点解释RNN中Cell的结构，以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量，但可能也有忽略，因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好，本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出，我会进行修改。