【StableDiffusion】StableDiffusion 扩散模型的原理、UNet 结构解析、Encoder、CLIP Encoder -＞ Prompt Embedding（概览）_扩散模型中的unet

StableDiffusion 结构总览

首先，sd 的 核心是 UNet，还有 encoder 和 decoder。
我们按照顺序，从 Encoder、CLIP Encoder 和它们生成的内容开始讲起，从左到右。
分别为：
1、Encoder 的生成内容 Z 是什么
2、CLIP Encoder 的生成内容是什么（是 One-Hot 编码），它是怎么被 Prompt Embedding 转化为低维密集向量的。
（我的这篇博客讲了它是怎么被 Prompt Embedding 转化为低维密集向量的：https://blog.csdn.net/qq_43768851/article/details/139640188?spm=1001.2014.3001.5502）
3、UNet 结构概览，训练过程解析

一、RandomNoise → Encoder 之后生成的 Z 是什么？

在扩散模型（例如 Stable Diffusion）中，随机噪声通过编码器转化为的 Z 是一个潜在空间中的向量或张量。这个表示用于捕捉图像生成的初始状态，随着扩散过程的进行，逐步被转化为最终的生成图像。

1.Z 的格式和性质

1. 格式：

• 向量或张量：Z 通常是一个多维张量（tensor）。它可以视为一个高维空间中的点，这个点包含了生成图像的初始信息。

• 尺寸：其尺寸通常与图像编码器的输出尺寸有关。例如，如果图像编码器输出的尺寸是 (C,H,W)，其中 C 代表通道数，H 和 W 分别代表高度和宽度，那么 Z 的尺寸也是 (C,H,W)。

2. 性质：

• 随机性：初始的 Z 是从标准正态分布中采样得到的随机噪声。这个随机性保证了生成图像的多样性。

• 潜在空间表示：Z 表示了图像的潜在空间中的一个点。潜在空间是一个抽象的、高维的空间，捕捉了图像的高层次特征和结构。

2.生成过程中的 Z

在扩散模型的生成过程中，随机噪声（初始的 Z）逐步被转换为目标图像。这一过程可以分为以下几个阶段：

3. 初始噪声生成：从标准正态分布中采样得到一个随机噪声张量，作为初始的 Z。

4. 编码器：这个噪声通过编码器，被转换为一个潜在表示。这个编码器可以是一个简单的映射函数，也可以是一个复杂的神经网络。

5. 扩散过程：在每个时间步，模型根据时间嵌入、文本提示的嵌入以及当前的潜在表示 Z，逐步更新这个表示，使其越来越接近目标图像的潜在表示。这个过程通过U-Net等神经网络架构完成，每一步都在潜在空间中进行小的调整。

6. 解码器：经过多次迭代后，最终的潜在表示 Z′ 被输入到解码器中，解码器将其转换为最终的生成图像 X′。

3.潜在表示 Z 为什么是高维空间中的“点”？

其实，所谓的“点”，是从 572 * 572 * 1 变成了 32 * 32 * 1024，只是变小了，升维了而已

经过卷积之后，才会变成高维的小图像，而不是一开始就是高维

在图中，最开始的 Z 是一个格式为 572 * 572 * 1 的张量。这意味着 Z 是一个具有单通道（channel）的二维噪声图像。尽管它看起来是一个二维结构，但在扩散模型的上下文中，它仍然可以被理解为在一个高维空间中的点。这里有几个关键点可以解释这个问题：

7. 高维空间的定义：

• 在机器学习和深度学习的上下文中，高维空间并不一定仅仅指向量的维数。它可以指的是特征的数量或描述数据结构的维数。

• 在这里，虽然 Z 是一个二维图像，但它的每个像素都可以看作是一个独立的维度。因此，572 * 572 的像素总数其实是 327,184 个channel==1的维度。

8. 表示的多样性：

• 虽然 Z 初始是单通道的二维噪声图像，但在随后的扩散过程中，它会被处理和转换，逐渐演变为更高维的表示。

• 当 Z 被输入到扩散模型（例如 U-Net）时，模型的多个卷积层会逐步将低维表示转换为高维表示。例如，通过多个卷积操作，初始的单通道表示会变成多通道的特征图。

9. 模型架构：

• 扩散模型的架构（如 U-Net）通过多层卷积和反卷积操作，将初始的低维噪声图像逐步转化为高维特征表示。每个卷积层的输出是更高维的特征图，这些特征图包含了更多关于图像的高层次信息。

• 在 U-Net 的跳跃连接（skip connections）中，低层次的特征会被传递到更高层次的特征，帮助模型更好地捕捉图像的细节。

4.举例说明

假设我们有一个初始的 572 * 572 * 1 的噪声图像：

10. 初始状态：这是一个二维的噪声图像，每个像素值是随机的。

11. 卷积操作：通过一系列的卷积操作，图像的通道数会增加。例如，第一次卷积后，图像可能变成 572 \times 572 \times 64，这意味着它被表示为 64 个不同的特征图，每个特征图都提取了不同层次的信息。

12. 多层处理：随着更多的卷积层和池化层的应用，特征图的尺寸会逐渐变小，但通道数会增加。例如，经过几次卷积和池化操作后，图像可能变成 128 * 128 * 256。

13. 高维表示：最终的高层次特征表示是一个更小尺寸但更多通道的张量，例如 32 * 32 * 1024。这个表示虽然在空间上是 32 * 32 的二维结构，但它有 1024 个通道，这实际上是一个高维空间中的点。

5.为什么选择这种表示方式？

• 高效的表示：在高维潜在空间中，图像的复杂结构可以通过较少的维度进行高效表示。这使得生成过程更加高效。

• 渐进式生成：通过扩散过程，模型可以在每一步中逐步逼近目标图像。这种方式能够更好地控制生成的过程，并且生成的图像质量较高。

• 灵活性：这种潜在表示可以很容易地结合其他信息（例如文本嵌入和时间嵌入），使得模型能够根据输入条件生成对应的图像。

6.总结

• Z 是什么：Z 是一个多维的潜在表示张量，初始时是随机噪声，通过扩散过程逐步被转换为目标图像。

• 格式：Z 通常是一个张量，尺寸与图像编码器的输出尺寸相关。

• 性质：它表示在潜在空间中的一个点，捕捉了生成图像的高层次特征和结构。

二、什么是 CLIP Encoder？

1.CLIP Encoder 说明书

在看什么是 CLIP Encoder 之前，你要知道，它最主要的功能就是将 自然语言 转变为了 嵌入向量（One-Hot 编码的嵌入向量）

2.为什么 CLIP 的终止层数一般设置在 2 ？

14. 匹配特定任务：某些任务可能对高层次的语义特征要求较低，而对低层次的特征要求较高。通过终止较低的层数，可以获取更多的低层次特征。

15. 过拟合防止：减少层数可以在一定程度上防止过拟合，特别是在训练数据量较少或者数据多样性不足的情况下。

三、什么是 UNet？（重点！！！）

1.UNet的由来

UNet架构最初被提出是作为医学图像分割的解决方案，独特的结构使其擅长处理高分辨率的内容。

本质上，UNet 生成的东西是“噪声”，而不是 图像。图像 是“噪声”去噪之后的产物。

所以说，在 UNet 进行学习的时候，学习的就是某个内容的“噪声分布概率函数”，也就是，什么东西最有可能在什么地方，并且认出这个噪声代表了什么参数。比如说，噪声A 代表了 1girl，而噪声B 代表了 1boy。

2.UNet 的级联用法

我们可以将很多 UNet 串联在一起，每个 UNet 都负责处理 前一个 UNet 生成出来的图像，并且提高这些图像的分辨率。这就是“HI-Res”，高清修复。

3.UNet 是如何实现逐渐学习的？

下面这些过程很好地说明了它是如何学习的。

首先，最开始 UNet 是一张白纸，它什么都做不了。

我们给它喂一张图片（Input）→ UNet 处理 → UNet 尝试了一次生成 →

生成的图像与原本的图像进行对比，通过LOSS损失函数，更新 UNet 的神经网络节点权重 →

如此反复这个过程，迭代，它生成的图像就会越来越好。

4.UNet 的 结构

UNet 之所以被称为 UNet，是因为它处理数据的流程图，就好像一个 U 一样。

首先，UNet 的主要组成部分是 1 个 Encoder（编码器） 和 1 个 Decoder（解码器）

Encoder，编码器，负责从 Input 中（输入的图像中）提取特征。

Decoder，解码器，负责对中间特征进行上采样，并产生最终的输出。

这个过程，和 全卷积神经网络（FCN） 是很像的，都是一个 下采样 → 上采样 的过程

4.UNet 和 FCN 的区别在哪儿？

其实只有一个差别，就是 UNet 照比 FCN 添加了一个 copy and crop（复制并裁剪） 的过程

逐步进行解释。

== 注意，UNet 中的卷积是 二维卷积，不是 三维卷积 ==

input 第一层

（一共经过了 64 个 filter，所以 3x3 conv 之后，channel 变为了 64）

（w、h 计算公式：[ ( n + 2p - f ）/ 1 ] + 1。n 代表 w、h；p 代表 padding；f 代表 filter）

1.1 input 的 w、h、c 分别为 572 * 572 * 1

1.2 经过 3x3 conv 卷积，64 filter，o1 = [ ( 572 + 2*0 - 3 ）/ 1 ] + 1 == 570

1.3 经过 3x3 conv 卷积，0 filter，o2 = [ ( 570 + 2*0 - 3 ）/ 1 ] + 1 == 568

MAX pooling（ input-1 → input-2）

池化层 公式：

O 代表 outputSize，I 代表 inputSize，

F 代表 convolution kernel（卷积核）或 pooling window（池化窗口）的大小

P 代表 padding（default == 0），S 代表 strike（步数）

所以，池化公式：O = [ ( I + 2P - F ) / S ] + 1，

这不就是卷积公式吗？？？看来它们的公式是通用的！

O = [ ( 568 + 2 * 0 - 2 ) / 2 ] + 1 == 284

所以池化后的网络变为了 284 * 284 * 64

后面的步骤只是前面步骤的重复，不加赘述。