基于扩散的生成模型创建令人信服的图像的令人印象深刻的能力引起了全球关注。然而,它们的复杂内部结构和操作通常会挑战非专家。我们引入了扩散,这是第一个交互式可视化工具,以阐明稳定的扩散变速器如何在图像中提示稳定。它紧密地概述了稳定扩散的组件的视觉概述,并详细说明了其基础操作。此集成使用户能够通过动画和交互式元素在多个级别的抽象之间流动过渡。提供实时的动手体验,扩散解释器允许用户在而无需安装或专业硬件的情况下调整稳定扩散的超参数和提示。通过用户的网络浏览器访问,扩散范围在民主的AI教育方面取得了长足的进步,从而促进了更广泛的公共服务。超过7,200名跨越113个国家/地区的用户在https:// poloclub上使用了我们的开源工具。github.io/diffusion-explainer/。可以在https://youtu.be/mbkiadzjpna上获得视频演示。