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Stable Diffusion 3 是一种基于条件扩散模型 (Diffusion Model) 的图像生成模型，本文通过 PyTorch 实现一个简化版的 Stable Diffusion 3，演示其核心布局和关键步骤。
一、模型原理简介
扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，它通过对随机噪声渐渐去噪，终极生成清晰的图像。Stable Diffusion 3 使用了 Denoising Diffusion Implicit Models (DiT) 的架构，结合条件（如文本形貌）引导生成过程。
扩散模型的核心过程
- 噪声初始化：从标准正态分布中采样的噪声向量作为起始图像。
- 渐渐去噪：在每一步迭代中使用当前状态、时间步嵌入和文本条件生成下一状态。
- 条件控制：条件（如文本形貌）在每一步迭代中更新和注入，使生成的图像符合条件信息。
- 解码为图像：终极将潜在空间的去噪向量解码为图像。
二、代码实现
以下代码展示了一个简化版的 Stable Diffusion 模型，主要包括噪声初始化、条件注入、渐渐去噪和终极解码几个部门。
- import torch
- import torch.nn as nn
- import torch.nn.functional as F
- class RefinedStableDiffusion(nn.Module):
- def __init__(self, latent_dim, text_dim, img_dim):
- super(RefinedStableDiffusion, self).__init__()
- self.fc_time = nn.Linear(1, latent_dim) # 时间步嵌入
- self.fc_text = nn.Linear(text_dim, latent_dim) # 文本嵌入
- self.fc_latent = nn.Linear(latent_dim, latent_dim)
- self.fc_img = nn.Linear(latent_dim, img_dim * img_dim * 3) # 输出图像
-
- def forward(self, initial_latent, timesteps, text_embedding):
- # 初始化噪声
- x = initial_latent
- for t in timesteps: # 每个时间步的动态处理
- # 时间嵌入更新，每一步都根据当前时间步更新条件
- t = torch.tensor([[t]], dtype=torch.float32) # 当前时间步
- time_embedding = F.relu(self.fc_time(t))
-
- # 文本嵌入与动态时间嵌入组合
- conditional_embedding = time_embedding + F.relu(self.fc_text(text_embedding))
-
- # 动态生成噪声并调整当前图像状态
- x = x + conditional_embedding # 将条件注入到当前图像状态
- x = F.relu(self.fc_latent(x)) # 进一步处理
-
- # 最后一步将去噪后的潜在表示解码为图像
- generated_image = torch.tanh(self.fc_img(x)).view(-1, 3, img_dim, img_dim)
- return generated_image
- # 参数设置
- latent_dim = 256
- text_dim = 128
- img_dim = 64
- initial_latent = torch.randn(1, latent_dim) # 初始噪声
- # 时间步序列，从 0 到 1
- timesteps = torch.linspace(1, 0, steps=25) # 25 个去噪步骤
- text_embedding = torch.randn(1, text_dim) # 文本编码
- # 创建模型并生成图像
- model = RefinedStableDiffusion(latent_dim, text_dim, img_dim)
- generated_image = model(initial_latent, timesteps, text_embedding)
- print("Generated Image Shape:", generated_image.shape) # 应输出 (1, 3, 64, 64)
1. 时间嵌入（Time Embedding）
每一个时间步 t 都会动态生成对应的时间嵌入，帮助模型在差别去噪步数中获得进度信息。时间嵌入通过 fc_time 线性层生成，并加入到去噪步骤中。
2. 条件控制（Conditional Control）
条件控制由 text_embedding 提供，通过 fc_text 层处理文本编码，生成与图像相关的语义信息。在每一个时间步中，将 time_embedding 和 text_embedding 结合，形成一个动态条件 conditional_embedding，用于引导去噪。
3. 去噪过程（Denoising Process）
在 for 循环中，我们每一步使用当前的条件嵌入和噪声状态动态更新去噪后的潜在表示 x。模型会迭代更新，渐渐去除噪声，使图像更加清晰并符合文本形貌。
4. 解码为图像
最后，我们将 x 通过 fc_img 映射到像素空间，生成目的尺寸的 RGB 图像。
四、运行结果
当我们运行上述代码时，输出图像的形状为 (1, 3, 64, 64)，表示生成的图像是 64x64 的 RGB 图像。
五、总结
本文介绍了一个简化版的 Stable Diffusion 3 代码实现，重点展示了扩散模型的核心原理和条件控制。Stable Diffusion 通过渐渐去噪和条件引导生成高质量的图像，该代码布局可用于理解扩散模型的根本流程，也为实现复杂的图像生成任务提供了框架参考。
盼望这篇文章和代码示例对您有所帮助！假如觉得有效，请点赞支持，欢迎在批评区讨论更多关于扩散模型和图像生成的问题！
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