Stable Diffusion解决了传统扩散模型中的一些问题，包括：
稳定性：传统扩散模型可能会出现不稳定的情况，导致模型无法准确预测实际情况。Stable Diffusion通过引入稳定性参数，可以有效避免这种情况发生。
非线性效应：传统扩散模型通常假设扩散过程是线性的，但实际情况中可能存在非线性效应。Stable Diffusion考虑了非线性效应，可以更准确地描述现实世界中的扩散过程。
跨尺度分析：传统扩散模型通常只能在特定尺度上进行分析，难以处理跨尺度的扩散过程。Stable Diffusion可以进行跨尺度分析，能够更全面地理解和描述扩散现象。
数据驱动：传统扩散模型通常需要提前确定参数，难以根据实际数据进行调整。Stable Diffusion是一种数据驱动的模型，可以根据实际数据进行参数估计，更能符合实际情况。