本文详细讲解Stable Diffusion的原理与工作流程
一、Stable Diffusion简介
二、Stable Diffusion原理解析
三、Stable Diffusion处理流程
四、结语
一、Stable Diffusion简介
Stable Diffusion是一种深度学习文本到图像生成模型，它可以根据文本描述生成详细图像，并且可以应用于内补绘制、外补绘制以及在提示词指导下的图像转换等任务。它是由慕尼黑大学的CompVis研究团体、StabilityAI、Runway以及LAION合作开发的潜在扩散模型，并于2022年发布。Stable Diffusion的源代码和模型权重已经公开发布，可以在大多数配备适度GPU的电脑上运行。
Stable Diffusion 拓展性强，可免费学 习创作 Stable Diffusion拥有强大的扩展性，任何人都可以通过官方免费 公开的论文和模型代码进行学习与创作，解锁AI艺术更多可能性。
Stable Diffusion 集成了110+功能 ，Stable Diffusion是一款功能强大 的图像处理软件，集成了110多个 扩展插件的功能介绍，包括局部 重绘、人物姿势控制、图像高清 修复和线稿提取等，用户可以根 据需要选择不同的插件来扩展软 件的功能。
精准控制图像分辨率 ，行业内无法精准控图和图像分辨率低等问题都是其普遍痛点，但 这些在 Stable Diffusion 中通过 ControlNet 和 UpScale 等插件 都能完美解决。
学术名词和相关解释：
Diffusion Model
扩散模型，一款支持图像生成的算法模型，市面上主流的 DALL E、Midjourney、imagen、 Stable Diffusion 等 AI 绘画工具是基于此底层模型开发的
Latent Diffusion Model
潜在扩散模型，基于扩散模型基础上 制出的更高级模型，图像图形生成速度更快，而且对计算资源和内存消耗需求更低
Stable Diffusion
简称SD模型，其底层模型就是上面的潜在扩散模型，之所以叫这个名字是因为 发公司名叫 Stability AI
Stable Diffusion Web Ul
简称SD WebUI，用于操作上面Stable Diffusion模型的网页端界面，通过该系统就能控制模型出图，而无需学习代码
二、Stable Diffusion原理解析
Stable Diffusion的工作原理可以概括为三个主要步骤：首先，用户输入的文本提示(prompt)被文本编译器(Text Encoder)编译成词特征向量；其次，这些向量与一张随机图一起被转换到潜在空间(Latent Space)里，并通过降噪过程生成一个中间产物；最后，这个中间产物由图片解码器(Image Decoder)解码成一张真正的图片。
扩散模型之所以用 Diffusion 来命名，因为它的运作过程就是向训练图像不断地添加噪声，直到变为一张无意义的纯噪声图，再逐步恢复的过程。
加噪过程类似于在干净的水中滴墨汁，颜料会逐渐扩散导致整个水 体变浑，AI绘画过程是从模糊的噪声图逐渐变为清晰的图像，即逆向降噪的过程。
Diffusion Model的整体思路如下图所示：
标准扩散模型在像素空间中进行，需要处理大量数据和高性能显卡。
潜在扩散模型先缩小图像再运算，减少数据处理量和硬件要求。
潜在扩散模型运算空间为潜空间，即低维空间。
正向过程：对于一张原始图片x0，我们给x0添加一个高斯噪声，图片由x0变成变成x1。接着我们会在x1的基础上再添加高斯噪声得 到x2。重复上述添加高斯噪声步骤，直到图片变成xn，由于添加了足够多的高斯噪声，现在的x近似服从高斯分布。
反向过程：随机生成一个服从高斯分布的噪声图片，然后一步一步的减少噪声直到生成想要的图片。 我们希望将t时刻的高斯噪声 变成0时刻的图像，是很难一步到位的，和正向过程一样，先考虑t时刻图像和t−1时刻的关系，然后一步步向前推导得出结果.
三、Stable Diffusion处理流程
Stable diffusion从文本生成图像的流程如下所示：
1. Stable Diffusion在潜空间中生成随机张量。可以通过设置随 机数生成器的来控制此张量。如果将种子设置为某个值，获得 相同的随机张量。
2. 网络 U-Net 将潜在噪声图像和文本提示作为输入，并预测噪 声，也在潜在空间（4x64x64 张量）中。
3. 从潜在图像中减去潜在噪声。这将成为新潜在图像。
4. 步骤 2 和 3 重复一定数量的采样步骤，例如 20 次
5. 最后，VAE的解码器将潜在图像转换回像素空间。这是运行 Stable Diffusion后获得的图像。
四、结语
Stable Diffusion 3是该模型的最新版本，它在多主题提示、图像质量和拼写能力上都有显著改进。这个版本的模型参数范围从800M到8B不等，旨在提供不同的选项以满足用户的创意需求。Stable Diffusion 3结合了扩散变换架构和流匹配技术，并将发布详细的技术报告。
Stable Diffusion因其开源性、可扩展性、出图效率高以及数据安全性等优势，在AI绘画领域得到了广泛应用。它的开源性质使得任何人都可以自由使用、学习和修改代码，而且社区中存在大量不断迭代优化的图像调整插件和模型。此外，Stable Diffusion的本地部署确保了数据处理的安全性和隐私性。
关于Stable Diffusion的争议，有观点认为其相对于Latent Diffusion的改进不多，主要集中在算力基础提升、训练数据增加和数据质量改善上，并没有架构本质的升级换代。尽管存在争议，Stable Diffusion因其强大的图像生成能力，仍然是目前AI绘画工具中的佼佼者。
总结
**文章总结：Stable Diffusion的原理与工作流程****一、Stable Diffusion简介**
Stable Diffusion是一种由慕尼黑大学CompVis研究团体、StabilityAI、Runway及LAION合作开发的文本到图像生成深度学习模型，于2022年发布。该模型基于潜在扩散模型，能根据文本描述高效生成详细图像，并广泛应用于内补绘制、外补绘制及图像转换等任务。Stable Diffusion的扩展性强、开源免费，任何人都可以通过公开的论文和模型代码进行学习与创作，同时集成了110多个功能插件，支持高精度图像分辨率控制，在AI绘图领域具有重要地位。
**关键名词解析**：
- **Diffusion Model**：支持图像生成的算法模型，是多种AI绘画工具的底层模型。
- **Latent Diffusion Model**：潜在扩散模型，基于Diffusion Model优化，提升生成速度并降低计算资源需求。
- **Stable Diffusion**（简称SD模型）：底层模型为潜在扩散模型，由Stability AI开发。
- **Stable Diffusion Web UI**（简称SD WebUI）：SD模型的网页操作界面，便于非编码人员控制模型。
**二、Stable Diffusion原理解析**
Stable Diffusion的工作原理分为三个步骤：文本编译为词特征向量，向量与随机图转换至潜在空间并通过降噪生成中间产物，再由图片解码器解码成图像。其核心在于双向扩散过程：正向过程通过添加高斯噪声将图像渐变为噪声图，反向过程则减少噪声逐步恢复图像。潜在扩散模型通过缩小操作减少数据处理量及硬件需求，实现了更快的速度和更低的资源消耗。
**三、Stable Diffusion处理流程**
Stable Diffusion处理流程简述如下：
1. 在潜空间中生成随机张量。
2. 通过网络U-Net将潜在噪声图像和文本提示预测噪声。
3. 从潜在图像中减去预测的噪声。
4. 重复第2、3步多次（如20次）以逐渐优化图像。
5. VAE解码器将潜在图像转换回像素空间，生成最终图像。
**四、结语**
Stable Diffusion的最新版（Stable Diffusion 3）在多主题提示、图像质量和拼写能力上有显著提升。其涵盖了不同参数规模的模型选择，并结合了扩散变换架构和流匹配技术。开源性、可扩展性、高效出图及数据安全性使得Stable Diffusion在AI绘画领域得到广泛应用和好评。尽管存在争议，认为其相对于Latent Diffusion的改进更多是在算力基础提升和数据优化方面，但Stable Diffusion仍然是AI绘画工具的佼佼者。