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引导尺度（Guidance Scale）在分类器自由引导（Classifier-Free Guidance, CFG）中起着关键作用，用于调整噪声残差，从而在生成过程中平衡无条件生成和有条件生成的影响。

背景知识

在扩散模型中，生成过程是通过逐步去除噪声来实现的。在每个时间步 t，模型需要预测当前潜变量中的噪声成分。这个噪声成分被称为噪声残差（noise residual）。通过逐步去除噪声，模型最终生成高质量的图像。

分类器自由引导（CFG）是一种技术，允许模型在生成过程中同时考虑无条件生成和有条件生成。也就是说，模型会生成两个噪声预测：

• 无条件噪声预测（Unconditional Noise Prediction, ϵuncond​）：不依赖于任何条件信息的噪声预测。

• 有条件噪声预测（Conditional Noise Prediction, ϵcond​）：依赖于条件信息（如文本提示）的噪声预测。

  引导尺度的作用

  引导尺度 guidance_scale 用于调整条件信息的影响程度。具体来说，引导尺度通过以下公式调整噪声残差：

公式解析

1. 无条件噪声预测 ϵuncond​：

   这是模型在不考虑任何条件信息的情况下预测的噪声残差。

2. 有条件噪声预测 ϵcond​：

   这是模型在考虑条件信息（如文本提示）的情况下预测的噪声残差。

3. 引导尺度 guidance_scale：

   这是一个标量，表示条件信息的影响程度。值越大，生成的图像越接近条件信息（如文本提示）。

4. 调整后的噪声残差 ϵfinal​：

   这是最终用于生成过程的噪声残差，结合了无条件和有条件噪声预测。

具体步骤

这里的latent_model_input参数是包含2份潜变量的，所以在unet模型中会生成一个无条件的噪声残差和一个有条件的噪声残差，通过一次调用 UNet 模型，同时生成两份噪声预测

noise_pred = self.unet(latent_model_input,t,encoder_hidden_states=prompt_embeds,timestep_cond=timestep_cond,cross_attention_kwargs=self.cross_attention_kwargs,added_cond_kwargs=added_cond_kwargs,return_dict=False,)[0]

1. 分割噪声预测：

   noise_pred_uncond, noise_pred_text = noise_pred.chunk(2)

   • 将 noise_pred 分成两部分，分别对应无条件噪声预测和有条件噪声预测。

2. 计算条件信息的影响：

   noise_pred = noise_pred_uncond + self.guidance_scale * (noise_pred_text - noise_pred_uncond)

   • 计算有条件噪声预测与无条件噪声预测之间的差异 ϵcond​−ϵuncond​。

   • 将这个差异乘以引导尺度 guidance_scale。

   • 将调整后的差异加到无条件噪声预测上，得到最终的噪声残差 ϵfinal​。

作用

通过这种方式，引导尺度 guidance_scale 调整了条件信息的影响程度：

• 当 guidance_scale=1 时：

  • ϵfinal​=ϵuncond​+(ϵcond​−ϵuncond​)=ϵcond​。

  • 最终的噪声残差完全等于有条件噪声预测，生成的图像完全依赖于条件信息。

• 当 guidance_scale=0 时：

  • ϵfinal​=ϵuncond​。

  • 最终的噪声残差完全等于无条件噪声预测，生成的图像不依赖于条件信息。

• 当 guidance_scale>1 时：

  • 条件信息的影响被放大，生成的图像更接近条件信息。

• 当 0<guidance_scale<1 时：

  • 条件信息的影响被减弱，生成的图像在无条件和有条件之间进行平衡。