Stable Diffusion结构解析-以图像生成图像！_stable diffusion 图生图

手把手教你入门绘图超强的AI绘画，用户只需要输入一段图片的文字描述，即可生成精美的绘画。给大家带来了全新保姆级教程资料包 （文末可获取）

AIGC专栏3——Stable Diffusion结构解析-以图像生成图像（图生图，img2img）为例

• 学习前言
• 源码下载地址
• 网络构建
• • 一、什么是Stable Diffusion（SD）
  • 二、Stable Diffusion的组成
  • 三、img2img生成流程
  • • 1、输入图片编码
    • 2、文本编码
    • 3、采样流程
    • • a、生成初始噪声
      • b、对噪声进行N次采样
      • c、单次采样解析
      • • I、预测噪声
        • II、施加噪声
      • d、预测噪声过程中的网络结构解析
      • • I、apply_model方法解析
        • II、UNetModel模型解析
    • 4、隐空间解码生成图片
• 图像到图像预测过程代码

学习前言

用了很久的Stable Diffusion，但从来没有好好解析过它内部的结构，写个博客记录一下，嘿嘿。

源码下载地址

https://github.com/bubbliiiing/stable-diffusion

喜欢的可以点个star噢。

网络构建

一、什么是Stable Diffusion（SD）

Stable Diffusion是比较新的一个扩散模型，翻译过来是稳定扩散，虽然名字叫稳定扩散，但实际上换个seed生成的结果就完全不一样，非常不稳定哈。

Stable Diffusion最开始的应用应该是文本生成图像，即文生图，随着技术的发展Stable Diffusion不仅支持image2image图生图的生成，还支持ControlNet等各种控制方法来定制生成的图像。

Stable Diffusion基于扩散模型，所以不免包含不断去噪的过程，如果是图生图的话，还有不断加噪的过程，此时离不开DDPM那张老图，如下：

Stable Diffusion相比于DDPM，使用了DDIM采样器，使用了隐空间的扩散，另外使用了非常大的LAION-5B数据集进行预训练。

直接Finetune Stable Diffusion大多数同学应该是无法cover住成本的，不过Stable Diffusion有很多轻量Finetune的方案，比如Lora、Textual Inversion等，但这是后话。

本文主要是解析一下整个SD模型的结构组成，一次扩散，多次扩散的流程。

大模型、AIGC是当前行业的趋势，不会的话容易被淘汰，hh。

txt2img的原理如博文
Diffusion扩散模型学习2——Stable Diffusion结构解析-以文本生成图像（txt2img）为例
所示。

二、Stable Diffusion的组成

Stable Diffusion由四大部分组成。
1、Sampler采样器。
2、Variational Autoencoder (VAE) 变分自编码器。
3、UNet 主网络，噪声预测器。
4、CLIPEmbedder文本编码器。

每一部分都很重要，我们以图像生成图像为例进行解析。既然是图像生成图像，那么我们的输入有两个，一个是文本，另外一个是图片。

三、img2img生成流程

生成流程分为四个部分：
1、对图片进行VAE编码，根据denoise数值进行加噪声。
2、Prompt文本编码。
3、根据denoise数值进行若干次采样。
4、使用VAE进行解码。

相比于文生图，图生图的输入发生了变化，不再以Gaussian noise作为初始化，而是以加噪后的图像特征为初始化，这样便以图像的方式为模型注入了信息。

详细来讲，如上图所示：

• 第一步为对输入的图像利用VAE编码，获得输入图像的Latent特征；然后使用该Latent特征基于DDIM Sampler进行加噪，此时获得输入图片加噪后的特征。假设我们设置denoise数值为0.8，总步数为20步，那么第一步中，我们会对输入图片进行0.8x20次的加噪声，剩下4步不加，可理解为打乱了80%的特征，保留20%的特征。
• 第二步是对输入的文本进行编码，获得文本特征；
• 第三步是根据denoise数值对 第一步中获得的 加噪后的特征 进行若干次采样。还是以第一步中denoise数值为0.8为例，我们只加了0.8x20次噪声，那么我们也只需要进行0.8x20次采样就可以恢复出图片了。
• 第四步是将采样后的图片利用VAE的Decoder进行恢复。

with torch.no_grad():
    if seed == -1:
        seed = random.randint(0, 65535)
    seed_everything(seed)

    # ----------------------- #
    #   对输入图片进行编码并加噪
    # ----------------------- #
    if image_path is not None:
        img = HWC3(np.array(img, np.uint8))
        img = torch.from_numpy(img.copy()).float().cuda() / 127.0 - 1.0
        img = torch.stack([img for _ in range(num_samples)], dim=0)
        img = einops.rearrange(img, 'b h w c -> b c h w').clone()

        ddim_sampler.make_schedule(ddim_steps, ddim_eta=eta, verbose=True)
        t_enc = min(int(denoise_strength * ddim_steps), ddim_steps - 1)
        z = model.get_first_stage_encoding(model.encode_first_stage(img))
        z_enc = ddim_sampler.stochastic_encode(z, torch.tensor([t_enc] * num_samples).to(model.device))

    # ----------------------- #
    #   获得编码后的prompt
    # ----------------------- #
    cond    = {"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([prompt + ', ' + a_prompt] * num_samples)]}
    un_cond = {"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([n_prompt] * num_samples)]}
    H, W    = input_shape
    shape   = (4, H // 8, W // 8)

    if image_path is not None:
        samples = ddim_sampler.decode(z_enc, cond, t_enc, unconditional_guidance_scale=scale, unconditional_conditioning=un_cond)
    else:
        # ----------------------- #
        #   进行采样
        # ----------------------- #
        samples, intermediates = ddim_sampler.sample(ddim_steps, num_samples,
                                                        shape, cond, verbose=False, eta=eta,
                                                        unconditional_guidance_scale=scale,
                                                        unconditional_conditioning=un_cond)

    # ----------------------- #
    #   进行解码
    # ----------------------- #
    x_samples = model.decode_first_stage(samples)
    x_samples = (einops.rearrange(x_samples, 'b c h w -> b h w c') * 127.5 + 127.5).cpu().numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44