【AIGC系列】3：Stable Diffusion模型介绍

目录

• [1 前言](#1 前言)
• [2 基础概念](#2 基础概念)
• • [2.1 Latent space](#2.1 Latent space)
  • [2.2 AutoEncoder](#2.2 AutoEncoder)
  • [2.3 VAE](#2.3 VAE)
  • [2.4 扩散模型](#2.4 扩散模型)
  • [2.5 多模态交叉注意力](#2.5 多模态交叉注意力)
• [3 Stable Diffusion原理](#3 Stable Diffusion原理)
• [4 整体框架](#4 整体框架)
• • [4.1 文生图](#4.1 文生图)
  • [4.2 图生图](#4.2 图生图)
  • [4.3 修复](#4.3 修复)

1 前言

Stable diffusion是一个基于 Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成（text-to-image）模型。具体来说，得益于 Stability AI 的计算资源支持和在 LAION-5B 的一个子集数据支持训练，用于文图生成。

Latent Diffusion Models 通过在一个潜在表示空间中迭代"去噪"数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图像，让文图生成能够在消费级GPU上，在10秒级别时间生成图片。目前，Stable Diffusion发布了v3.5版本，v1版是Latent Diffusion Models的一个具体实现，模型架构设置：自动编码器下采样因子为8，UNet大小为860M，文本编码器为CLIP ViT-L/14。

论文：High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models。

2 基础概念

2.1 Latent space

隐空间（Latent space）是压缩数据的一个表示，数据压缩的目的是学习数据中较重要的信息。以编码器-解码器网络为例，首先使用全卷积神经网(FCN)络学习图片特征，我们将特征提取中对数据的降维看作一种有损压缩。由于解码器需要重建(reconstruct)数据，模型必须学习如何储存所有相关信息并且忽略噪音，压缩（降维）的好处在于可以去掉多余的信息从而关注于最关键的特征。

2.2 AutoEncoder

详细介绍参考博文：【AIGC系列】1：自编码器（AutoEncoder, AE）。

2.3 VAE

AutoEncoder存在的问题是：对于图像数据，decoder 还原数据可以看做是一个生成器，由于 decoder 输入数据z属于R空间，输入z的分布无法被固定住，所以大部分生成的图片是无意义的。

对此，我们可以使用变分自编码器（Variational AutoEncoder, VAE）来解决这个问题。给定输入解码器的z一个分布可以解决上述问题，假设一个服从标准多元高斯分布的多维随机变量的数据集X，根据已知分布采样得到的z_i，来训练decoder神经网络，从而得到多元高斯分布的均值和方差，从而成功得到一个逼近真实分布p(X)的p'(X)。

流程如下：

2.4 扩散模型

详细介绍参考博文：《【AIGC系列】2：DALL·E 2模型介绍（内含扩散模型介绍）》 第2节的内容。

2.5 多模态交叉注意力

在 Unet 中间层引入cross attention，加入多模态的条件(文本，类别，layout，mask)，实现如下，其中Q来自latent space，K，V来自文本等另一序列。

公式如下：

3 Stable Diffusion原理

SD的模型总览如下图所示：

公式符号说明：

训练过程：

• 使用预训练的CLIP模型，对需要训练的图像数据生成对应的描述词语。

• 使用预训练的通用VAE，先用Encoder，将输入图片降维到 latent space（通常降采样倍数4-16）。

• 将latent space输入diffusion model，进行扩散（正向采样），一步步生成噪声（在这个过程中，通过权重 β 控制每步生成噪声的强度，直到生成纯噪声，并记录每步生成噪声的数据，作为GT。

• 利用cross attention 将 latent space的特征与另一模态序列的特征融合，并添加到diffusion model的逆向过程，通过Unet逆向预测每一步需要减少的噪音，通过GT噪音与预测噪音的损失函数计算梯度。

Denoising Unet的结构如下: （图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/642354007）

1. ResnetBlock

ResnetBlock 接受两个输入：latent 向量经过卷积变换后和经过全连接投影的 timestep_embedding 做加和，再和经过 skip connection 的原始 latent 向量做加和，送入另一个卷积层，得到经 Resnet 编码变换后的 latent 输出。

2. Spatial Transformer(Cross Attention)

Spatial Transformer 同样接受两个输入：经过上一个网络模块（一般为 ResnetBlock）处理和变换后的 latent 向量（对应的是是图片 token），及对应的 context embedding（文本 prompt 经过 CLIP 编码后的输出）， cross attention 之后，得到变换后的 latent 向量（通过注意力机制，将 token 对应的语义信息注入到模型认为应该影响的图片 patch 中）。 Spatial Transformer 输出的 shape 和输入一致，但在对应的位置上融合了语义信息。

3. DownSample/UpSample

DownSample 将 latent 向量的前两个轴的大小缩减 50%，而 UpSample 将 latent 向量的前两个轴的大小增大一倍。DownSample 使用一个步长为 2 的二维卷积来实现，同时将输入 latent 向量的 channel 数变化成输出 latent 向量的 channel 数；而 UpSample 使用插值算法来实现，在插值之后进行一个步长为 1 的卷积，同时通过一个步长为 1 的二维卷积来将输入 latent 向量的 channel 数变化成输出 latent 向量的 channel 数。

需要注意的是，在整个 UNET 执行一次的过程中，timestep_embedding 和 content embedding 始终保持不变。而在 UNET 反复执行多次的过程中，timestep_embedding 每次都会发生变化，而 content embedding 始终保持不变。在迭代过程中，每次 UNET 输出的 noise_slice 都与原来 latent 向量相减，作为下次迭代时，UNET 的 Latent 输入。

前向过程：

1. 用文本编码器（ CLIP 的 ViT-L/14 ），将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。
2. 根据假定分布（一般是多元高斯分布），生成一张纯噪音图像。
3. 利用VAE encoder 压缩到latent space。
4. 执行Denoising Unet，利用cross attention融合多模态信息，并预测每一步需要减去的噪音。
5. 利用VAE decoder还原到同一分布下的原图大小。

4 整体框架

4.1 文生图

4.2 图生图

4.3 修复