ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

标题: Stable Diffusion之最全详解图解 [打印本页]

---

作者: 莫张周刘王    时间: 2024-12-13 06:43
标题: Stable Diffusion之最全详解图解
1. Stable Diffusion 稳固扩散模型简介

Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中开始进的模式（ Diffusion 有一些早期版本，比如： 原始Diffusion、Latent Diffusion）。它接纳了更加稳固、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速率和成本上都有显著的进步，因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成，可达至少 512*512 像素的图像。最新的 XL 版本可以在 1024*1024 像素的级别上生成可控的图像，生成效率也比以往的 Diffusion 扩散模型进步了30倍。现在 Stable Diffusion 的应用已经不局限于图像生成范畴，它还被广泛应用于自然语言处理惩罚、音频视频等生成范畴。
1.1 Stable Diffusion 发展的历史

Stable Diffusion 这个模型架构是由 Stability AI 公司推于2022年8月由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究职员在 Latent Diffusion Model 的基础上创建并推出的。其焦点技能泉源于 AI 视频剪辑技能创业公司 Runway 的首席研究科学家 Patrick Esser，以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Rombach 这两位开辟者在盘算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）的研究（论文：https://arxiv.org/abs/2112.10752 ）。

Patrick Esser（左）、Robin Rombach（右）
而，Latent Diffusion Model 是对早在2015年就提出的原始 Diffusion Model 的革命性升级改造。有关 Diffusion 模型的原始框架可以在这篇文章中具体了解《Diffusion 扩散模型》。
虽然，坊间最近大面积流传着 Stable diffusion 其实是抄袭 Runway 的 Latent diffusion 的代码，并且 Stability AI 的老板 Emad Mostaque 被福布斯扒皮说他学历造假等丑闻，但这一点也没有延长 Stable diffusion 的一连火爆，并且继承获得大部头的融资。

Stability AI 的老板 Emad Mostaque
至于 Stable diffusion 是否真的抄袭 Latent diffusion 现在尚没有明白的结论，但一个不争的事实是，Stable diffusion 相对于 Latent diffusion 来说进步确实不多，可以说基本都集中在了算力基础大大提升、训练数据大大增加、数据质量大大改善等“鼎力大举出奇迹”上，而并非什么架构本质的升级换代。
但，到现在为止，我们使用的 Stable diffusion WebUI 仍然是基于 Stability AI 公司发布的 Stable diffusion 架构。以是，让我们仍然相沿这一称呼“Stable diffusion”来进行解说。
1.2 “浅空间 Latent Space”的重要性！

Stable diffusion 相比 Latent diffusion 主要有以下几点改进：

• 训练数据：Latent Diffusion 是接纳 Laion-400M 数据训练的，而 Stable Diffusion 是在 Laion-2B-en数据集上训练出来的。 “2B-en”是 20 亿个图像及英文对照文本的意思，确切的说是包罗 23.2 亿个。明显后者用了更多的训练数据，而且后者还接纳了数据筛选来提升样本数据质量，即接纳了 Laion-Aesthetic，一个 120M 的训练子集，以专门选择美学评分较高的图像用于文生图任务。
  
• Text Encoder：Latent Diffusion 接纳一个随机初始化的 Transformer 来编码 text（这个 Transformer 就是 GPT 用的那个 Transformer，“GPT”的末了一个字母“T”，我单独写过一篇文章来具体先容它：《“GPT”到底是什么，三个字母应该怎样翻译！》）。而 Stable Diffusion 接纳一个预训练好的 Clip text encoder 来编码 text，预训练的 text model 往往要优于从零开始训练的模型。
  
• 训练尺寸： Latent Diffusion 是在 256x256 分辨率数据集上训练，而 Stable Diffusion 是先在256x256分辨率上预训练，然后再在 512x512 分辨率上微调优化的，而现在 XL 版本则接纳了 Laion-High-Resolution 训练集，一个规模为 170M，图像分辨率大于 1024 的高分辨率训练子集，用于超分辨率任务。
  

可以看出来，改进确实不是特别大。其中一个最重要的焦点“Latent”并没有被改变，还不停被 Stable Diffusion 所相沿着，那么这个“Latent”到底是什么意思呢。可以说 Latent Diffusion 是 Stable Diffusion 的鼻祖，由于它首次接纳了“浅空间 Latent Space”中高效处理惩罚数据的方法，解决了原始 Diffusion 模型效率低下的题目。它内部的 U-Net 网络是在“潜空间”的低维度中进行运算的，这极大地降低了内存消耗和盘算的复杂度。比方，一个 512*512 像素的照片图像，数据表达为（3,512,512），即 RGB 三通道 *512*512 像素的图像数据规模，数据体积在 786432 之上。而在潜空间中则会被压缩成（4,64,64），数据体积为 16384，内存消耗将会减少到原来的 64 分之 1。这个给模型的运行带来了极大的高效性与普及性。Stable Diffusion 自然也继承了 Latent Diffusion 的这个焦点优势。（有关“浅空间 Latent Space”的具体解说，请参考此篇：《到底什么是“Latent Space 潜空间”？》）
接下来，我们将部分参考几位技能大牛对 Stable Diffusion 的文章内容，尤其是 Jay Alammar 在其博客上针对 Stable Diffusion 解构所配的非常简明扼要的拓扑图来解说。

Jay Alammar 的博客账户
2. Stable Diffusion 稳固扩散模型具体结构

Stable Diffusion 稳固扩散模型可以被应用在很多范畴，但在 AIGC 计划范畴，我们仅关注它的两个主要方面：
第一个是文生图（text2img）。下图展示了一套文本和对应生成的图像。这套文本就是 Prompt 提示词： paradise cosmic beach。

提示词“paradise cosmic beach”通过Stable Diffusion 模型生成对应图像
第二个是改变图片。很明显，改变图片须要的是输入一张图片，还有用来改变图片的提示词。对应的例子是在原有图像上+提示词：Pirate ship，生成一张变化的图。

在原有图像上+提示词：“Pirate ship”，生成一张变化的图
其实 Stable Diffusion 自己并不是一个模型，而是一个由多个模块和模型组成的系统架构，它由三大焦点部件组成，每个组件都是一个神经网络系统，也称为三大基础模型：
1. CLIPText 用于文本编码，使文本数字化：

• 
  
     
  
  • Input：输入文本（提示词 Prompt）；   
    
  • Output：77 token embeddings vectors，每个 token 向量有 768 个维度；  
    
  
  

2. U-Net + Scheduler 用于逐步处理惩罚/扩散被转化到潜空间中的信息：

• 
  
     
  
  • Input：文本嵌入和由噪点组成的起始多维矩阵（是一种结构化的数字列表，也称为张量 Tensor）；   
    
  • Output：处理惩罚后的信息矩阵；  
    
  
  

3. AutoEncoder Decoder （主要是一个VAE：Variational AutoEncoder ）使用处理惩罚后的信息矩阵解码绘制出终极图像，把潜空间的运算结果解码成实际图片维度：

• 
  
     
  
  • Input：处理惩罚后的信息矩阵，维度：4, 64, 64；   
    
  • Output：生成的图像，维度：3, 512, 512 即 RGB三个通道、和两维像素尺寸。  
    
  
  

2.1 CLIPText 文本编码器

起首，让我们看一下 CLIPText，它是一个内在编码器的文本理解组件（ Text Understander 图中蓝色模块），它将文本信息转换为用数字表达的信息，以便让机器可以或许理解提示词文本的语义。

文本理解组件 Text Understander （蓝色模块）本质上是一个编码器 Encoder
这个文本理解组件如果按照技能结构组成来说，可以理解为一个文本编码器（Encoder），它是一个特殊的 Transformer 语言模型（技能术语： CLIP 模型的 Text Encoder 文本编码器）。它的输入是文本，输出则为数字表达的矩阵，即用 Embedding 的方式来表达提示词中的一连串文本中的每个 token，每个 token 对

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。

---

欢迎光临 ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台 (https://dis.qidao123.com/)

Powered by Discuz! X3.4