AIGC——ADD具有对抗学习和知识提炼功能的扩散模型

1. 介绍

扩散模型作为一类生成模型，已经因其在生成高质量图像和视频方面的显著成就而受到广泛关注。它们以卓越的图像质量和丰富的多样性脱颖而出。不过，扩散模型在图像生成过程中需要执行大量的采样步骤，这使得整个估计过程变得相对缓慢。

与此同时，生成对抗网络（GANs）以其简洁的单步生成和快速采样能力而闻名。尽管已有尝试将GANs应用于更广泛的数据集，但在样本质量方面，它们往往无法与扩散模型相媲美。此外，GANs在生成图像多样性方面也存在局限。

本文旨在结合扩散模型的高样本质量和GANs的快速采样优势。为此，提出了一种融合两种训练目标的新方法：

• 对抗性损失（Adversarial Loss）
• 与分馏采样（Seeded Distillation Sampling, SDS）相匹配的蒸馏损失（Distillation Loss）

通过引入鉴别器，对抗性损失能够比较真实图像与生成图像，有效避免了其他蒸馏技术中常见的模糊和伪影问题。而蒸馏损失则利用了一个预先训练好的（静态的）扩散模型作为“教师”，借助其丰富的知识库，以一种高效的方式进行知识传递。

这里提出的方法在性能上超越了现有的最先进扩散模型SOTA SDXL，能够在仅需一到四个采样步骤的情况下生成高保真的实时图像。这标志着生成模型领域的一个重大进步，为未来生成任务的效率和质量提供了新的可能性。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.17042.pdf
源码地址：https://github.com/cumulo-autumn/streamdiffusion

2.模型架构

2.1 训练程序

训练过程如上图所示，其中主模型 ADD-student由三个预先训练过的权重为 θ 的扩散模型（UNet-DM）、一个可训练权重为 j 的判别器和一个权重为 ψ 的 DM-Teacher （扩散模型）组成。使用的模型

对于对抗损失，生成的样本 ${\hat{x}}_{\theta }$ 和实际图像 $x_0$ 被传递给一个判别器来区分它们。 下一节将详细介绍判别器和对抗损失的设计。 为了从 DM-Teacher 中提炼知识，ADD-学生样本 ${\hat{x}}_{\theta }$ 被扩散到教师（DM-Teacher）的前瞻过程 ${\hat{x}}_{\theta ,t}$ 和提炼损失 $L_{distill}$，并使用教师的去噪预测 ${\hat{x}}_{\psi }({\hat{x}}_{\theta ,t},t)$ 作为重建目标。详情将在下一节给出。

整体损失函数如下

2.2 敌对损失和标识符

在判别器方面，使用了 Stylegan-t 的结构和设置（Sauer et al, 2023）。这是一个固定的预训练特征网络 F 和一组可训练的轻量级判别头 $D_{(j,k)}$。对于特征网络 F，将在下一节中研究视觉转换器（ViT）和模型大小的不同选择，因为 Sauer 等人发现视觉转换器（ViT）效果很好。可训练的判别头应用于特征网络不同层中的特征 Fk。

判别器 $L_{adv}^D$ 和主要模型 $L_{adv}^G$ 的损失如下。

其中 R1 表示 R1 梯度惩罚。不计算像素值的梯度惩罚，而是在每个判别头 $ǫ(D_{(\varphi ,k)})$ 的输出端计算梯度惩罚。如果输出分辨率大于 $128\times 128$ 像素，R1 惩罚就特别有用。

2.3 分馏损失

馏分损失的计算公式如下

$sg$ 表示停止梯度操作。分数蒸馏损失使用的是距离指标（d），它计算的 是ADD-学生生成的样本 $x_{\theta }$与 DM-教师输出之间的差异。 为了找到一个合适的 d ，我们在实验中测试了许多函数，其中平均平方误差（MSE）是最有效的。

3. 试验

3.1 生成模型与 SOTA 的定量比较

图 1：用户偏好调查（单步）；ADD-XL（单步）与基线的比较结果

图 2.用户偏好调查（多步骤）；ADD-XL（4 个步骤）与基线的比较结果

在本实验中，通过用户偏好调查，而不是常用的自动计算评价指标，更客观地检验了建议方法的有效性。用户选择了两个评价指标中较好的一个：提示符合性（输入提示是否正确反映在输出图像中）和图像质量。图 2 和图 3 对结果进行了总结。只需几个采样步骤（1-4），提议的方法就能超越生成模型的代表模型，并实现 SOTA 结果，尤其是在第 4 步。

3.2 定性结果和比较

图 3：SDXL 和拟议方法生成的结果示例。

图 3 显示了 SDXL 和建议方法之间的定性比较。可以看出，拟议方法只需四个步骤就能生成与 SDXL 相同或更好的图像质量。此外，还可以确认输入的质子也能正确反映在生成的结果中。特别是，如图 4左下方图像所示，可以确认所提出的方法比 SDXL 产生的噪声和伪影更少。包括定量实验结果在内，可以看出所提出的方法在质量和及时一致性方面都优于扩散模型的 SOTASDXL，而且采样步骤更少。

4.项目测试

4.1 图像到图像

import torch
from diffusers import AutoencoderTiny, StableDiffusionPipeline
from diffusers.utils import load_image

from streamdiffusion import StreamDiffusion
from streamdiffusion.image_utils import postprocess_image

# You can load any models using diffuser's StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("KBlueLeaf/kohaku-v2.1").to(
    device=torch.device("cuda"),
    dtype=torch.float16,
)

# Wrap the pipeline in StreamDiffusion
stream = StreamDiffusion(
    pipe,
    t_index_list=[32, 45],
    torch_dtype=torch.float16,
)

# If the loaded model is not LCM, merge LCM
stream.load_lcm_lora()
stream.fuse_lora()
# Use Tiny VAE for further acceleration
stream.vae = AutoencoderTiny.from_pretrained("madebyollin/taesd").to(device=pipe.device, dtype=pipe.dtype)
# Enable acceleration
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()


prompt = "1girl with dog hair, thick frame glasses"
# Prepare the stream
stream.prepare(prompt)

# Prepare image
init_image = load_image("assets/img2img_example.png").resize((512, 512))

# Warmup >= len(t_index_list) x frame_buffer_size
for _ in range(2):
    stream(init_image)

# Run the stream infinitely
while True:
    x_output = stream(init_image)
    postprocess_image(x_output, output_type="pil")[0].show()
    input_response = input("Press Enter to continue or type 'stop' to exit: ")
    if input_response == "stop":
        break
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4.2 文字到图像

import torch
from diffusers import AutoencoderTiny, StableDiffusionPipeline

from streamdiffusion import StreamDiffusion
from streamdiffusion.image_utils import postprocess_image

# You can load any models using diffuser's StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("KBlueLeaf/kohaku-v2.1").to(
    device=torch.device("cuda"),
    dtype=torch.float16,
)

# Wrap the pipeline in StreamDiffusion
# Requires more long steps (len(t_index_list)) in text2image
# You recommend to use cfg_type="none" when text2image
stream = StreamDiffusion(
    pipe,
    t_index_list=[0, 16, 32, 45],
    torch_dtype=torch.float16,
    cfg_type="none",
)

# If the loaded model is not LCM, merge LCM
stream.load_lcm_lora()
stream.fuse_lora()
# Use Tiny VAE for further acceleration
stream.vae = AutoencoderTiny.from_pretrained("madebyollin/taesd").to(device=pipe.device, dtype=pipe.dtype)
# Enable acceleration
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()


prompt = "1girl with dog hair, thick frame glasses"
# Prepare the stream
stream.prepare(prompt)

# Warmup >= len(t_index_list) x frame_buffer_size
for _ in range(4):
    stream()

# Run the stream infinitely
while True:
    x_output = stream.txt2img()
    postprocess_image(x_output, output_type="pil")[0].show()
    input_response = input("Press Enter to continue or type 'stop' to exit: ")
    if input_response == "stop":
        break
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5. 总结

对抗性扩散蒸馏（ADD）是用于将预先训练好的扩散模型蒸馏为快速、低步骤的图像生成模型。所提出的方法结合了对抗性蒸馏和分数蒸馏损失，利用来自判别器的真实数据和来自扩散教师的结构理解，对稳定扩散和 SDXL 等训练有素的模型进行蒸馏。所提出的方法在进行一到两步的超快速采样时表现尤为出色，实验结果表明，它在很多情况下都优于之前的研究。另一方面，进一步增加步数会产生更好的结果，优于常用的多步扩散模型，如 SDXL、IF 和 OpenMUSE。不过，在图像质量和与 pronto 的一致性方面，单步采样生成模型仍有改进的余地。如果能做出更多改进，所提出的方法可能会成为第一个可实时使用的扩散模型。