强烈推荐先看本人的这篇
Stable Diffusion1.5网络结构-超详细原创-CSDN博客
1 Unet
1.1 详细整体结构
1.2 缩小版整体结构
以生成图像1024x1024为例，与SD1.5的3个CrossAttnDownBlock2D和CrossAttnUpBlock2D 相比，SDXL只有2个，但SDXL的CrossAttnDownBlock2D模块有了更多的Transformer模块，且只进行了两次下采样，具体的往下看
1.2.1 DownBlock2D
1.2.1.1 ResBolck2D
和SD1.5不一样的是，多了time_id这个输入，表示origin_size, target_size,以及裁剪坐标，比如图中的time_id＝[[1024, 1024, 0, 0, 1024, 1024],[1024, 1024, 0, 0, 1024, 1024]]
有一半是负向提示词，以[1024, 1024, 0, 0, 1024, 1024],为例，两个[1024, 1024]表示origin_size, target_size，[0, 0]是裁剪坐标，这是SDXL在训练的时候用了一些trick,把原始输入图像和目标图像的大小，以及裁剪坐标也作为条件参与训练
Downsample2D通过步长为2的卷积进行下采样
1.2.2 CrossAttnDownBlock2D
CrossAttnDownBlock2D_1
CrossAttnDownBlock2D_1表示第一个CrossAttnDownBlock2D，它的Transformer2DModel有两个BasicTransformerBlock，而SD1.5的Transformer2DModel只有一个BasicTransformerBlock
CrossAttnDownBlock2D_2
CrossAttnDownBlock2D_2表示第2个CrossAttnDownBlock2D，它的Transformer2DModel有10个BasicTransformerBlock
1.2.3 UnetMidBlock2DCrossAttn
其中的Transformer2DModel有10个BasicTransformerBlock
1.2.4 CrossAttnUpBlock2D
CrossAttnUpBlock2D_2
CrossAttnUpBlock2D_2表示第2个CrossAttnUpBlock2D，它的Transformer2DModel有10个BasicTransformerBlock，UpSample2D和SD1.5结构一致
CrossAttnUpBlock2D_1
CrossAttnUpBlock2D_1表示第21个CrossAttnUpBlock2D，它的Transformer2DModel有2个BasicTransformerBlock
未完待续