Stable Diffusion DALL-E Imagen背后共同套路

Stable Diffusion，是一个 2022 年发布的文本到图像潜在扩散模型，由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员创建的。

Stable Diffusion是一种机器学习模型，它经过训练可以逐步对随机高斯噪声进行去噪以获得感兴趣的样本，例如生成图像。

主要过程：

把中间的 Stable Diffusion 结构看成一个黑盒，那黑盒输入是一个文本串“paradise(天堂)、cosmic(广阔的)、beach(海滩)”，利用这项技术，输出了最右边符合输入要求的生成图片，图中产生了蓝天白云和一望无际的广阔海滩。

Stable Diffusion 的核心思想是，由于每张图片满足一定规律分布，利用文本中包含的这些分布信息作为指导，把一张纯噪声的图片逐步去噪，生成一张跟文本信息匹配的图片。它其实是一个比较组合的系统，里面包含了多个模型子模块，接下来把黑盒进行一步步拆解。stable diffusion 最直接的问题是，如何把人类输入的文字串转换成机器能理解的数字信息。这里就用到了文本编码器 text encoder（蓝色模块），可以把文字转换成计算机能理解的某种数学表示，它的输入是文字串，输出是一系列具有输入文字信息的语义向量。有了这个语义向量，就可以作为后续图片生成器 image generator（粉黄组合框）的一个控制输入，这也是 stable diffusion 技术的核心模块。图片生成器，可以分成两个子模块（粉色模块+黄色模块）来介绍。下面介绍下 stable diffusion 运行时用的主要模块：

(1) 文本编码器（蓝色模块），功能是把文字转换成计算机能理解的某种数学表示，在第三部分会介绍文本编码器是怎么训练和如何理解文字，暂时只需要了解文本编码器用的是 CLIP 模型，它的输入是文字串，输出是一系列包含文字信息的语义向量。

(2) 图片信息生成器（粉色模块），是 stable diffusion 和 diffusion 模型的区别所在，也是性能提升的关键，有两点区别：

① 图片信息生成器的输入输出均为低维图片向量（不是原始图片），对应上图里的粉色 44 方格。同时文本编码器的语义向量作为图片信息生成器的控制条件，把图片信息生成器输出的低维图片向量进一步输入到后续的图片解码器（黄色）生成图片。（注：原始图片的分辨率为 512512，有RGB 三通道，可以理解有 RGB 三个元素组成，分别对应红绿蓝；低维图片向量会降低到 64*64 维度）

② Diffusion 模型一般都是直接生成图片，不会有中间生成低维向量的过程，需要更大计算量，在计算速度和资源利用上都比不过 stable diffusion；

那低维空间向量是如何生成的？是在图片信息生成器里由一个 Unet 网络和一个采样器算法共同完成，在 Unet 网络中一步步执行生成过程，采样器算法控制图片生成速度，下面会在第三部分详细介绍这两个模块。Stable Diffusion 采样推理时，生成迭代大约要重复 30~50 次，低维空间变量在迭代过程中从纯噪声不断变成包含丰富语义信息的向量，图片信息生成器里的循环标志也代表着多次迭代过程。

(3) 图片解码器（黄色模块），输入为图片信息生成器的低维空间向量（粉色 4*4 方格），通过升维放大可得到一张完整图片。由于输入到图片信息生成器时做了降维，因此需要增加升维模块。这个模块只在最后阶段进行一次推理，也是获得一张生成图片的最终步骤。

那扩散过程发生了什么？

• 扩散过程发生在图片信息生成器中，把初始纯噪声隐变量输入到 Unet 网络后结合语义控制向量，重复 30~50 次来不断去除纯噪声隐变量中的噪声，并持续向隐向量中注入语义信息，就可以得到一个具有丰富语义信息的隐空间向量（右下图深粉方格）。采样器负责统筹整个去噪过程，按照设计模式在去噪不同阶段中动态调整 Unet 去噪强度。

• 更直观看一下，如图 3 所示，通过把初始纯噪声向量和最终去噪后的隐向量都输到后面的图片解码器，观察输出图片区别。从下图可以看出，纯噪声向量由于本身没有任何有效信息，解码出来的图片也是纯噪声；而迭代 50 次去噪后的隐向量已经耦合了语义信息，解码出来也是一张包含语义信息的有效图片。

1.文字Encoder：把文字转换成计算机看得懂的数字向量

Generation Model：吃文字的描述产生一个压缩图片

CLIP

是400million张照片与文字训练的

Decoder

把小图变成大图

原文：

https://www.cnblogs.com/88223100/p/Principle-of-Stable-Diffusion-Operation.htmlhttps://www.cnblogs.com/88223100/p/Principle-of-Stable-Diffusion-Operation.html