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系列文章目录

• 【扩散模型（一）】中介绍了 Stable Diffusion 可以被理解为重建分支（reconstruction branch）和条件分支（condition branch）
• 【扩散模型（二）】IP-Adapter 从条件分支的视角，快速理解相关的可控生成研究
• 【扩散模型（三）】IP-Adapter 源码详解1-训练输入 介绍了训练代码中的 image prompt 的输入部分，即 img projection 模块。
• 【扩散模型（四）】IP-Adapter 源码详解2-训练核心（cross-attention）详细介绍 IP-Adapter 训练代码的核心部分，即插入 Unet 中的、针对 Image prompt 的 cross-attention 模块。
• 【扩散模型（五）】IP-Adapter 源码详解3-推理代码 详细介绍 IP-Adapter 推理过程代码。
• 【可控图像生成系列论文（四）】IP-Adapter 具体是如何训练的？1公式篇
• 【扩散模型（六）】IP-Adapter 是如何训练的？2 源码篇（IP-Adapter Plus）
• 【扩散模型（七）】Stable Diffusion 3 diffusers 源码详解2 - DiT 与 MMDiT 相关代码（上）
• 【扩散模型（八）】Stable Diffusion 3 diffusers 源码详解2 - DiT 与 MMDiT 相关代码（下）
• 【扩散模型（九）】IP-Adapter 与 IP-Adapter Plus 的具体区别是什么？
• 【扩散模型（十）】IP-Adapter 源码详解 4 - 训练细节、具体训了哪些层？
• 【扩散模型（十一）】SD1.5 / SDXL / SD3 / Flux 整体区别梳理汇总，扩散与整流（Rectified Flow）的区别
• 【扩散模型（十二）】Break-A-Scene 可控生成，原理与代码详解（上）原理篇

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前言

• 上篇介绍了 Break-A-Scene 的整体技术要点，本文则分析其对应的关键代码。
• 方法采用的 base model 是 stable-diffusion-2-1-base。
• 之前说了这个方法主要是 Textual Inversion + Dream Booth（从训练到的模型参数），再从 Attention loss 的角度来看，还参考了 P2P （Prompt-to-Prompt Image Editing
  with Cross Attention Control）的核心思想——SD 的 Attn Map 中存在语义对齐。
• 这里的“语义对齐”是指，per word 是可以通过 Attn 对应到 image 中的 regional spaces。
  

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以下代码为 https://github.com/google/break-a-scene 的 train.py

1. Cross-Attn Loss

1.1 Cross-Attn Map 怎么来的？

核心调用链： self.unet -> P2PCrossAttnProcessor(self.controller) -> AttentionStore 以计算注意力分数。

（1）注册 Attn Processor（用 P2PCrossAttnProcessor 类来重新定义）

当执行 self.unet(noisy_latents, timesteps, encoder_hidden_states) 时，代码会调用UNet模型进行前向传播，而 UNet 内部使用了注意力机制。

这里的调用流程是这样的：

1. 当调用self.unet(...)时，开始执行UNet的前向传播
2. UNet内部包含多个注意力块(attention blocks)
3. 在处理这些注意力块时，会调用CrossAttention类的forward方法
4. 在CrossAttention的forward方法中，会计算注意力分数，即调用get_attention_scores方法
5. 由于训练脚本中重新定义了注意力处理器(P2PCrossAttnProcessor)，所以会执行这个自定义处理器中的逻辑

具体原因是在脚本的register_attention_control方法中(约1437行)，替换了UNet中的注意力处理器：

def register_attention_control(self, controller):attn_procs = {}cross_att_count = 0for name in self.unet.attn_processors.keys():# ... (省略部分代码)cross_att_count += 1attn_procs[name] = P2PCrossAttnProcessor(controller=controller, place_in_unet=place_in_unet)self.unet.set_attn_processor(attn_procs)controller.num_att_layers = cross_att_count

这段代码将UNet中的注意力处理器替换为自定义的P2PCrossAttnProcessor，用于监控和控制注意力分数。当UNet在前向传播过程中计算注意力时，就会调用这个自定义的处理器。

（2）为什么要调用用 P2PCrossAttnProcessor？

P2PCrossAttnProcessor 和标准的 CrossAttnProcessor 的主要区别是在注意力计算过程中引入了额外的控制机制。让我详细解释这两者的差异：

• 标准的 CrossAttnProcessor

标准的 CrossAttnProcessor 是 diffusers 库中的默认注意力处理器，它的主要功能是执行标准的自注意力或交叉注意力计算。它的工作流程为：

1. 将输入转换为查询(query)、键(key)和值(value)
2. 计算注意力分数
3. 应用注意力分数到值向量上
4. 输出结果

这是扩散模型中的标准操作，没有任何额外的控制或监控机制。

• P2PCrossAttnProcessor（Break-a-Scene 中的自定义处理器）

P2PCrossAttnProcessor 在 Break-a-Scene 项目中是一个自定义的注意力处理器，它继承了标准处理器的功能，但添加了一个关键的功能：

# one line change
self.controller(attention_probs, is_cross, self.place_in_unet)

这一行是两者最关键的区别。在计算完注意力分数后，P2PCrossAttnProcessor 将这些分数传递给了一个 controller 对象，让它能够：

1. 监控注意力分数：记录模型在不同位置和不同时间步的注意力分布
2. 存储注意力信息：将注意力信息存储在 controller.attention_store 中
3. 可能修改注意力分数：虽然在这个实现中没有直接修改，但这种架构允许在未来扩展来直接干预注意力分数

（3）self.controller = AttentionStore()

注意力分数（attention scores）经过softmax归一化后就形成了注意力概率分布（attention probabilities），这个概率分布通常被称为注意力图（attention map）。

具体来说：

1. 注意力分数（Attention Scores）：是查询(Q)和键(K)的点积，通常还会乘以一个缩放因子（1/√d_k），计算公式为 (Q·K^T)/√d_k。这些是原始的、未归一化的分数。

2. 注意力概率/注意力图（Attention Probabilities/Map）：是将注意力分数通过softmax函数归一化后的结果，确保所有值都是0到1之间，且总和为1。计算公式为 softmax((Q·K^T)/√d_k)。这个概率分布表示每个位置的相对重要性。

在Break-a-Scene中，attention_probs 变量就是经过softmax后的注意力概率，也就是注意力图：

attention_probs = attn.get_attention_scores(query, key, attention_mask)

这个 attention_probs 被传递给控制器并存储起来：

self.controller(attention_probs, is_cross, self.place_in_unet)

当在代码中可视化或分析这些注意力信息时，它们通常被称为"attention maps"，因为它们可以重塑为2D图像，显示不同空间位置的注意力分布。这些注意力图对于理解模型如何将文本token（如"creature"）关联到图像的特定区域非常有价值。

1.2 Mask Map 怎么跟 Cross-Attn Map 对应上的？

在Break-a-Scene中，掩码图(Mask Maps)与交叉注意力图(Cross-Attention Maps)的对应关系是该方法的核心。下面是对应过程的详细介绍：

（1）整体对应的流程

1. 数据准备阶段
   首先，每个训练样本包含（/path/break-a-scene/examples中）：

   • 一张图像(img.jpg)
   • 多个对象的掩码(mask0.png, mask1.png等)
   • 每个掩码对应一个token(如"creature", “bowl”, “stone”)

2. 下采样和尺寸匹配

   在训练过程中，原始掩码需要与注意力图的尺寸匹配。这通过下采样完成：

   # 从原始尺寸(通常是512x512)下采样到注意力图的尺寸(16x16)
   GT_masks = F.interpolate(input=batch["instance_masks"][batch_idx], size=(16, 16))
   

   注意力图的尺寸通常是16×16，因为在UNet的中间层，特征图大小通常被下采样到这个尺寸。

3. Token到掩码的关联

   每个placeholder token对应一个对象掩码：

   for mask_id in range(len(GT_masks)):# 获取当前placeholder token的IDcurr_placeholder_token_id = self.placeholder_token_ids[batch["token_ids"][batch_idx][mask_id]]# 在输入的token序列中找到这个token的位置asset_idx = ((batch["input_ids"][curr_cond_batch_idx] == curr_placeholder_token_id).nonzero().item())# 提取这个token对应的注意力图asset_attn_mask = agg_attn[..., asset_idx]asset_attn_mask = asset_attn_mask / asset_attn_mask.max()# 计算这个注意力图与对应的ground truth掩码之间的MSE损失attn_loss += F.mse_loss(GT_masks[mask_id, 0].float(), asset_attn_mask.float(), reduction="mean")
   

   这个过程做了以下几件事：

   • 找到当前掩码对应的token ID
   • 在输入序列中定位这个token的位置
   • 提取这个token位置对应的注意力图(即这个token对所有空间位置的注意力权重)
   • 将这个注意力图与ground truth掩码进行比较，计算损失

4. 聚合注意力

   为了提高准确性，Break-a-Scene会聚合UNet中不同层的注意力图：

   def aggregate_attention(self, res: int, from_where: List[str], is_cross: bool, select: int):out = []attention_maps = self.get_average_attention()num_pixels = res**2for location in from_where:for item in attention_maps[f"{location}_{'cross' if is_cross else 'self'}"]:if item.shape[1] == num_pixels:cross_maps = item.reshape(self.args.train_batch_size, -1, res, res, item.shape[-1])[select]out.append(cross_maps)out = torch.cat(out, dim=0)out = out.sum(0) / out.shape[0]return out
   

   这会收集并平均UNet中多个位置(up, mid, down)的交叉注意力图，提供更全面的注意力表示。

（2）训练过程中的对齐

在训练过程中，通过最小化注意力图与ground truth掩码之间的MSE损失，模型学会将特定token的注意力集中在对应的对象区域：

attn_loss = self.args.lambda_attention * (attn_loss / self.args.train_batch_size)
logs["attn_loss"] = attn_loss.detach().item()
loss += attn_loss

随着训练的进行，交叉注意力图会逐渐对齐到掩码上，这意味着：

• token “creature” 的注意力会集中在生物的区域
• token “bowl” 的注意力会集中在碗的区域
• token “stone” 的注意力会集中在石头的区域

（3） 可视化和验证

为了监控这种对齐，Break-a-Scene会定期保存注意力可视化结果：

self.save_cross_attention_vis(last_sentence,attention_maps=agg_attn.detach().cpu(),path=os.path.join(img_logs_path, f"{global_step:05}_step_attn.jpg")
)

这些可视化显示了每个token对应的注意力热图，帮助研究人员了解模型是否正确地学习了token与空间区域的关联。

通过这种方式，Break-a-Scene建立了text-to-image模型中token与图像区域之间的明确对应关系，从而实现了对图像不同区域的精确控制。