零基础读懂Stable Diffusion（II）：怎么训练_diffusion训练过程

原文：零基础读懂Stable Diffusion（II）：怎么训练 - 知乎

前几个月AIGC可谓是大热了一把，各种高质量的生成图片层出不穷，而其中最重要的开源模型Stable Diffusion也受到了各种技术商业上的热捧，以很快的速度不断的向前迭代着。之前作为一个没有相关知识基础的小白，为了了解相关的技术知识，找了很多文章看，最后还是发现Jay Alammar的这篇文章讲的最为通俗易懂，于是决定简单翻译一下，方便更多人从零开始了解这项强大的技术。

由于原文篇幅较长，所以这里分为三篇文章进行讲解：

1. 第一篇，主要讲“是什么”的问题，包括Stable Diffusion是什么，里面的各个模块是什么，上一篇的链接在这里。
2. 第二篇，也就是本篇，主要讲“怎么办”的问题，也就是Diffusion怎么训练以及怎么使用的问题。
3. 第三篇，主要讲“如何控制”的问题，具体阐述语义信息到底是怎么影响生成图片的过程的。

其中，第一篇文章也可以点击这张卡片阅读：

曾飞飞：零基础读懂Stable Diffusion（I）：怎么组成308 赞同 · 5 评论文章正在上传…重新上传取消

接下来正式进入第二篇的介绍，谈谈训练Diffusion该怎么去训练和怎么去使用的问题。

原文链接： The Illustrated Stable Diffusion 有能力和时间的小伙伴还是更推荐阅读原文噢
作者： Jay Alammar
译者：曾飞飞（知乎）

上文讲到，Stable Diffusion中有着三个主要的模块，包括一个Text Understander处理语义信息，一个Image Information Creator生成图片的隐变量，一个Image Decoder利用隐变量生成真正的图片。同时，对于整个图片生成的过程，我们也有了更加深入的了解。我们不仅仅知道了向量通过各个阶段时的形状变化，还可视化了过程中噪声变为图片的全过程。因此，在大概了解Stable Diffusion的工作流程之后，我们接下来要开始学会训练这个模型了。

一，Diffusion怎么训练

Diffusion模型能够生成高质量图片，其核心原因在于我们现在有着极其强大的计算机视觉模型。只要数据集够大，我们强大的模型就能学习到任何复杂的操作。那具体diffusion里面让unet学习了怎样一个操作呢？简单来说，就是“去噪”。

那如何为去噪的任务设计数据集呢？很简单，我们只要向普通的照片里添加噪声，不就有了加噪的图片了嘛。假定我们现在有一张金字塔的图片，我们用random函数生成从强到弱各个强度的噪声，比如下图中0~3共计4个强度的噪声。现在我们选定个某个强度的噪声，比如下图中选了噪声1，并且把这个噪声添加到图片里：

训练集如何制作：1，选张图片 2，生成从强到弱各个强度的噪声 3，从中选个噪声（比如强度1） 4，加到图片里

现在，我们就制作完成了训练集里面的一张图片。按照这样的操作，选一张图片，再选一种强度的噪声混合，我们还可以制作很多训练集。比如下面就选了图书馆的一张照片，混合了强度为2的噪声，创造了一个更模糊一点的训练样本：

上面仅仅作为一个简单的例子，所以噪声只设置了四个档位。实际上我们可以更细腻地划分噪声的等级，将其分为几十个甚至上百个档位，这样就可以创建出成千上万个训练集。比如我们现在噪声设置成100个档位，下面就展示了利用不同的档位结合不同的图片创建6张训练集的过程：

这样的话，一组训练集包括了三样东西：噪声强度(上图数字)，加噪后的图片(上图左列图片)，以及噪声图（上图右列图片）就可以了。训练的时候我们的unet只要在已知噪声强度的条件下，学习如何从加噪后的图片中计算出噪声图就可以了。注意，我们并不直接输出无噪声的原图，而是让unet去预测原图上所加过的噪声。当需要生成图片的时候，我们用加噪图减掉噪声就能恢复出原图了。

具体的一个训练过程就如下图所示，一共分四步走：

1. 从训练集中选取一张加噪过的图片和噪声强度，比如下面的加噪街道图和噪声强度3。
2. 输入unet，让unet预测噪声图，比如下图的unet prediction。
3. 计算和真正的噪声图之间的误差
4. 通过反向传播更新unet的参数。

那完成训练后，我们该如何生成图片呢？

二，Diffusion怎么生成图片

假设我们现在已经按照上面的步骤训练好了一个unet，这就意味着它就可以成功从一个加噪的图片中推断出噪声了。如下图中，知道噪声强度的情况下，给unet输入一张有噪图，unet就输出有噪图上面加过的噪声：

只要知道噪声强度，训练好的unet就可以成功推断出噪声

既然现在噪声图能够被推断出来，我们只要把加噪后的图片减去这个噪声图，就可以轻松得到一张略微去噪的图片了：

重复这个过程，预测噪声图，再减去噪声图，进行第二步去噪：

不断地重复这个过程，不断的去除一张噪声图片的噪声，最终我们就可以得到一张很棒的图片。这个图片是接近训练集分布的，它和训练集保有相同的像素规律。比如你用一个艺术家数据集去训练，它就会遵循美学的颜色分布，你用真实世界的训练集去训练，它的结果就会尽量遵循真实世界的规律。现在，你已经了解了Diffusion模型的基本规律了，这不仅仅适用于Stable Diffusion，也适用于OpenAI的Dall-E 2和Google的Imagen。

注意到上面这个过程中我们暂时还没有引入文字和语义向量的控制。也就是说，如果单纯的按照上面的流程走，我们可能能得到一些很炫酷的图片，但我们没有办法去控制最后的结果到底是什么。那如何引入文字控制呢？这就要使用语言模型和Attention机制来引入语义啦，这一部分内容我们放到下篇中讲解。

三、总结

在上一篇我们介绍完Stable Diffusion的各个模块和工作流程后，这一篇我们着重讲述了Diffusion是如何训练和推理的。文章的结尾，这里简单总结一下这篇的内容：

1. Diffusion's Training: 利用 “噪声强度、噪声图、加噪后图片”组成训练集，训练unet，使其学习如何从加噪后的图片推断出所加的噪声。
2. Diffusion's Inference: 利用训练好的unet，从纯噪声中一步一步去噪，得到合理正常的图片。

至于语义信息是如何控制生成图片的过程的，我们就留到下篇中再做叙述啦。下篇文章可以点击这里阅读：

曾飞飞：零基础读懂Stable Diffusion（III）：怎么控制252 赞同 · 38 评论文章正在上传…重新上传取消

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