在图像处理和计算机视觉的领域中，图像稳定性一直是一个重要的话题。无论是在人脸识别、物体追踪、还是在传统的图像修复等任务中，图像的稳定性都是影响其效果的重要因素之一。而 Stable Diffusion(稳定扩散)作为图像稳定化中的一种常用方法，也经常会碰到一些疑难杂症。
CFG
CFG(consistent filter group)是一种图像稳定化的方法，它能够抵抗图像中的震动和噪音，从而实现图像稳定化。基于CFG方法，计算机视觉领域中涌现出了许多优秀的算法，例如：RSF(Robust Stability Feature)、PWC-Net(Pyramid, Warping, and Coarse-to-Fine Net)、RAFT(Recurrent All Pairs Field Transforms)等等。但是，在实际应用中，CFG并不能完全避免图像稳定化中出现的问题。
采样方式
对于图像稳定化来说，采样方式也是至关重要的。常见的图像采样方式有最近邻插值、双线性插值、双三次插值等等。在 CFG 稳定化方法中，由于采用的是邻域平均的方式，因此采样方式对其效果会产生较大的影响。为了获得更好的稳定化效果，还需要针对性地选择合适的采样方式。
高清修复
目前最新的一些图像稳定化算法往往涉及到了高清修复技术。高清修复技术是一种通过插值等手段来还原图像细节的方法，它可以有效地提高图像的质量和稳定性。但是，在高清修复过程中，同样需要考虑到 CFG 稳定化方法的特殊性，因此需要进行一定的改进和调整。
ControlNet
ControlNet 是一种常用的地面控制点网格框架，它能够提供高精度的图像校正和空间重建。在 CFG 稳定化方法中，ControlNet 可以帮助实现更精细的稳定化处理，从而提高图像的清晰度和稳定性。
综上所述，CFG 稳定化方法虽然在图像稳定化领域中具有不可替代的优势，但在实际应用中也会遇到一些疑难杂症。针对这些问题，我们需要不断探索和优化，才能更好地发挥 CFG 稳定化方法的优势，为图像处理和计算机视觉等领域的发展贡献力量。