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[翻译] 图解Stable Diffusion

作者：IT小白 | 2024-05-02 18:15:49

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stable diffusion

[翻译] 图解Stable Diffusion

原文：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/

作者：https://jalammar.github.io/

AI 图像生成是最近最火出圈的 AI 应用。它能够根据文本描述产生令人震撼的、质量极高的图像，人类创作艺术的方式正在发生改变。Stable Diffusion的发布是最近 AI 绘画领域的一个里程碑式的事件。它生成的图像效果极佳，除此之外，它的速度很快，并且对硬件资源的要求相对较低。它的出现使得普通人也能使用高性能的图像生成模型。

在体验过 AI 图像生成的强大能力之后，你或许会好奇它是怎样工作的。本文是对 Stable Diffusion 工作原理的简单介绍。

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Stable Diffusion 非常全能，它有许多种使用方式。本文中我们仅聚焦于文本生成图像（text2img）。上图展示了一个根据文本输入，得到对应生成图像的例子。除了文本生成图像之外，Stable Diffusion 另一个常见的用法是修改图像（此时输入为文本+图像）。

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接下来让我们开始深入了解 Stable Diffusion，理解组件、它们如何交互以及图像生成选项/参数的含义。

Stable Diffusion组件

Stable Diffusion 是一个由多个组件和模型组成的系统，而非一个整体的模型。我们首先从高层形象地理解 Stable Diffusion，本文将后面介绍更多具体的机器学习技术细节。

当我们深入观察时，首先看到的是一个文本理解（text-understanding）组件，它捕捉文本中的意图，将文本信息转换为模型能够理解的数值表示。

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这个文本编码器是一种特殊的 Transformer 语言模型（具体技术上：CLIP 模型的文本编码器）。它获取输入文本并输出代表文本中每个单词/token 的数值表示（每个 token 由一个向量表示）。该信息随后给图像生成器（Image Generator），图像生成器本身也由多个组件组成。

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图像生成器由以下两个阶段组成：

1 图像信息生成器

图像信息生成器（Image Information Creator）是 Stable Diffusion 成功的秘诀，是它性能和效率高于之前工作的原因。

该组件需要运行多步来生成图像信息。步数就是 Stable Diffusion 界面或库中的steps 参数，通常设为 50 或 100。

图像信息生成器完全在图像信息空间（或者称为潜层空间 latent space）中进行工作。本文之后会探讨这样做的原因和好处。这使得 Stable Diffusion 相比于之前的工作在像素空间（pixel space）的扩散模型更快。技术上来讲，图像信息生成器由一个 UNet 神经网络和调度算法组成。

“扩散（diffusion）”这个词描述的就是该组件的行为。该组件通过一步一步地对信息进行处理，从而得到最终的高质量图像（由接下来的图像解码器组件生成）。

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2 图像解码器

图像解码器（Image Decoder）根据图像信息生成器生成的信息画出图像。不同于多步运行的信息生成器，图像解码器仅运行一次，来生成最终的像素级图像。

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从上图中，我们可以看到 Stable Diffusion 的三个主要组件，它们各自由不同的神经网络组成：

ClipText 用于文本编码
- 输入：文本
- 输出：77 个 token 嵌入向量，每个向量 768 维
UNet + Scheduler 用于在潜层空间中逐步地地处理（或者说扩散）信息
- 输入：文本嵌入和一个高维噪声张量
- 输出：经过处理得到的信息张量
AutoEncoder Decoder 根据信息张量画出图像
- 输入：信息张量（维度：(4, 64, 64)）
- 输出：图像（维度：(3, 512, 512)）

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扩散模型

究竟什么是扩散？扩散是发生在粉红色图像信息生成器组件内部的过程。该组件的输入为用于表示输入文本信息的 token 嵌入，和一个起始的随机噪声图像信息张量，生成一个信息张量，图像解码器使用该信息张量绘制最终图像。

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这个过程以多步的形式进行。每一步添加更多的相关信息。为了直观地理解整个过程，我们可以将随机潜层张量（latent）传递给视觉解码器，看它是否转换为随机视觉噪声。

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扩散过程有多步，每步操作一个输入潜层张量，并生成一个新的潜层张量。新的张量更好地集成了输入文本和视觉信息，其中视觉信息来自模型训练集中的图像。

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如下图所示，我们可以对这些潜层向量进行可视化，来看看每一步添加了哪些信息。

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整个过程看起来很惊人，步骤2和步骤4之间发生了一些特别有趣的事情。就好像轮廓是从噪音中浮现出来的。

扩散模型如何工作？

计算机视觉模型具有强大的能力，给定足够大的数据集，这些模型可以学习复杂的操作。扩散模型通过将问题框定如下来处理图像生成：

即我们有一张图像，我们生成一些噪声，并将它添加到图像上。

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添加噪声之后，就可以作为训练样本。同样的，我们可以使用相同的方式创造很多个训练样本，来训练我们 Stable Diffusion 系统的核心组件。

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这些样本具有不同的噪声量，如图中展示了从噪声量 0 （无噪声）到噪声量 3 （完全噪声）。我们可以控制给每张图像添加多少噪声量，从而我们可以将其分散到数十个步骤中，为训练数据集中的所有图像为每个图像创建数十个训练样本。

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有上图所示这样一个数据集，我们就可以训练一个噪声预测器（noise predicator），经过训练后，它就可以在特定的配置下生成图像。训练的方式如下图所示，就是一个很常见的机器学习训练过程

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现在让我们来看看如何生成图像。

通过去除噪声生成图像

训练好的噪声预测器可以接收一张噪声图像，和去噪步数值，预测出噪声。

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预测出噪声之后，我们从图像中减去噪声，就可以得到与训练集图像接近的图像。注意，不是真实世界图像本身，而是图像的分布 - 即像素排列的世界，天空通常是蓝色的，在地面之上；人有两只眼睛；猫有尖尖的耳朵。

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如果训练数据集都是美学质量较高的图像（如 Stable Diffusion 训练所使用的 LAION Aesthetics），那么生成的图像就会有较高的美学质量。如果我们在 logo 数据集上进行训练，就会得到一个 logo 生成模型。

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以上归纳了扩散模型是如何生成图像的，就如 Denoising Diffusion Probabilistic Models 描述的那样。现在你已经从直觉上了解了扩散模型，它不仅是 Stable Diffusion 的主要组件，也是 Dall-E 2 和 Imagen 的主要组件。

注意我们目前所描述的图像生成没有用到任何文本数据，所以如果部署我们目前所训练的模型，它能够产生好看的图像，但我们无法控制生成的图像内容是金字塔，还是一只猫，还是其他的。下一节我们会介绍如何将文本信息集成到整个过程中，从而控制生成图像的内容。

加速：在压缩（潜层）数据而非像素图像中扩散

为了加速图像生成的过程，Stable Diffusion 的扩散过程并非运行在像素图像上，而是压缩版本的图像。原论文将次称为 “Departure to Latent Space”。

压缩（和之后的解压缩/绘制过程）是由一个自编码器（AutoEncoder）完成。自编码器由编码器和解码器组成，其中编码器将图像压缩至潜层空间，解码器根据压缩信息绘制出图像。

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前向扩散过程（加噪声）在压缩潜层空间完成。噪声是添加到这些潜层张量中，而非像素图像中。噪声预测器实际上也是预测潜层张量的噪声。

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前向处理（使用编码器）是生成加噪声的数据来训练噪声预测器。编码器训练完成后，我们可以通过反向过程（reverse process）生成图像（使用解码器）。

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这两个流程在原论文图三中所示：

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该图还显示了 “conditioning” 组件，在本例中是描述模型应生成的图像的文本提示。因此，让我们深入研究文本组件。

文本编码器

基于 Transformer 的语言模型用作语言理解组件。它接收文本作为输入，输出 token 嵌入。释出的 Stable Diffusion 模型使用了 ClipText （是一个基于 GPT 的模型），而论文中使用的是 BERT。

Imagen 论文中的实验显示，语言理解模型的选择对于最终生成图像的质量有很大的影响。使用更大的语言理解组件，相比于使用更大的图像生成组件，前者对生成图像质量的提升更为显著。

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之前的 Stable Diffusion 系统直接使用 OpenAI 发布的预训练 ClipText 模型，作为语言理解组件。Stable Diffusion v2 使用 OpenCLIP 中更大的语言模型，参数量从原来的 63M 提升至 354 M。

CLIP 是如何训练的

CLIP 在图像文本对数据集上进行训练。OpenAI CLIP 原论文使用了包含 400M 图像及其对应文本的训练数据。

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实际上，CLIP 的训练集是通过爬取网络上带有 “alt” 标签的图像收集得到的。

CLIP 由一个文本编码器和一个图像编码器组成。他的训练过程分为三步，首先接收一张图像及其对应的文本，并分别使用图像编码器和文本编码器对其进行编码，得到图像嵌入和文本嵌入。

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第二步，我们使用余弦相似度来对比图像嵌入和文本嵌入。即使图像和文本嵌入来自同一个图像文本对，也没有很高的相似度分数。

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但是我们希望来自同一个图像文本对的两种嵌入有较高的相似度。第三步，我们会计算对比损失，反向传播，更新图像编码器和文本编码器。再下一次，编码器提取的两种嵌入会有更高的相似度。

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在大的数据集上通过不断的重复上述过程，并使用较大的批尺寸，我们最终得到的编码器能够对一张小狗的图像和“一张小狗的图片”的文本生成相似的嵌入。与 word2vec 类似，CLIP 的训练过程需要包括负样本，负样本中的图像和文本来自不同的图像文本对，模型需要为负样本给出较低的相似度。这种训练方式称为对比学习。