AIGC专栏3——Stable Diffusion结构解析-以图像生成图像（图生图，img2img）为例

AIGC专栏3——Stable Diffusion结构解析-以图像生成图像（图生图，img2img）为例

学习前言

用了很久的Stable Diffusion，但从来没有好好解析过它内部的结构，写个博客记录一下，嘿嘿。

源码下载地址

https://github.com/bubbliiiing/stable-diffusion

喜欢的可以点个star噢。

网络构建

一、什么是Stable Diffusion（SD）

Stable Diffusion是比较新的一个扩散模型，翻译过来是稳定扩散，虽然名字叫稳定扩散，但实际上换个seed生成的结果就完全不一样，非常不稳定哈。

Stable Diffusion最开始的应用应该是文本生成图像，即文生图，随着技术的发展Stable Diffusion不仅支持image2image图生图的生成，还支持ControlNet等各种控制方法来定制生成的图像。

Stable Diffusion基于扩散模型，所以不免包含不断去噪的过程，如果是图生图的话，还有不断加噪的过程，此时离不开DDPM那张老图，如下：

Stable Diffusion相比于DDPM，使用了DDIM采样器，使用了隐空间的扩散，另外使用了非常大的LAION-5B数据集进行预训练。

直接Finetune Stable Diffusion大多数同学应该是无法cover住成本的，不过Stable Diffusion有很多轻量Finetune的方案，比如Lora、Textual Inversion等，但这是后话。

本文主要是解析一下整个SD模型的结构组成，一次扩散，多次扩散的流程。

大模型、AIGC是当前行业的趋势，不会的话容易被淘汰，hh。

txt2img的原理如博文
Diffusion扩散模型学习2——Stable Diffusion结构解析-以文本生成图像（txt2img）为例
所示。

二、Stable Diffusion的组成

Stable Diffusion由四大部分组成。
1、Sampler采样器。
2、Variational Autoencoder (VAE) 变分自编码器。
3、UNet 主网络，噪声预测器。
4、CLIPEmbedder文本编码器。

每一部分都很重要，我们以图像生成图像为例进行解析。既然是图像生成图像，那么我们的输入有两个，一个是文本，另外一个是图片。

三、img2img生成流程

生成流程分为四个部分：
1、对图片进行VAE编码，根据denoise数值进行加噪声。
2、Prompt文本编码。
3、根据denoise数值进行若干次采样。
4、使用VAE进行解码。

相比于文生图，图生图的输入发生了变化，不再以Gaussian noise作为初始化，而是以加噪后的图像特征为初始化，这样便以图像的方式为模型注入了信息。

详细来讲，如上图所示：

with torch.no_grad():
    if seed == -1:
        seed = random.randint(0, 65535)
    seed_everything(seed)

    # ----------------------- #
    #   对输入图片进行编码并加噪
    # ----------------------- #
    if image_path is not None:
        img = HWC3(np.array(img, np.uint8))
        img = torch.from_numpy(img.copy()).float().cuda() / 127.0 - 1.0
        img = torch.stack([img for _ in range(num_samples)], dim=0)
        img = einops.rearrange(img, 'b h w c -> b c h w').clone()

        ddim_sampler.make_schedule(ddim_steps, ddim_eta=eta, verbose=True)
        t_enc = min(int(denoise_strength * ddim_steps), ddim_steps - 1)
        z = model.get_first_stage_encoding(model.encode_first_stage(img))
        z_enc = ddim_sampler.stochastic_encode(z, torch.tensor([t_enc] * num_samples).to(model.device))

    # ----------------------- #
    #   获得编码后的prompt
    # ----------------------- #
    cond    = {"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([prompt + ', ' + a_prompt] * num_samples)]}
    un_cond = {"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([n_prompt] * num_samples)]}
    H, W    = input_shape
    shape   = (4, H // 8, W // 8)

    if image_path is not None:
        samples = ddim_sampler.decode(z_enc, cond, t_enc, unconditional_guidance_scale=scale, unconditional_conditioning=un_cond)
    else:
        # ----------------------- #
        #   进行采样
        # ----------------------- #
        samples, intermediates = ddim_sampler.sample(ddim_steps, num_samples,
                                                        shape, cond, verbose=False, eta=eta,
                                                        unconditional_guidance_scale=scale,
                                                        unconditional_conditioning=un_cond)

    # ----------------------- #
    #   进行解码
    # ----------------------- #
    x_samples = model.decode_first_stage(samples)
    x_samples = (einops.rearrange(x_samples, 'b c h w -> b h w c') * 127.5 + 127.5).cpu().numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8)

1、输入图片编码

在图生图中，我们首先要指定一张参考的图像，然后在这个参考图像上开始工作：
1、利用VAE编码器对这张参考图像进行编码，使其进入隐空间，只有进入了隐空间，网络才知道这个图像是什么；
2、然后使用该Latent特征基于DDIM Sampler进行加噪，此时获得输入图片加噪后的特征。加噪的逻辑如下：

此时我们便获得在隐空间加噪后的图像，后续会在这个 隐空间加噪后的图像 的基础上进行采样。

with torch.no_grad():
    if seed == -1:
        seed = random.randint(0, 65535)
    seed_everything(seed)

    # ----------------------- #
    #   对输入图片进行编码并加噪
    # ----------------------- #
    if image_path is not None:
        img = HWC3(np.array(img, np.uint8))
        img = torch.from_numpy(img.copy()).float().cuda() / 127.0 - 1.0
        img = torch.stack([img for _ in range(num_samples)], dim=0)
        img = einops.rearrange(img, 'b h w c -> b c h w').clone()

        ddim_sampler.make_schedule(ddim_steps, ddim_eta=eta, verbose=True)
        t_enc = min(int(denoise_strength * ddim_steps), ddim_steps - 1)
        z = model.get_first_stage_encoding(model.encode_first_stage(img))
        z_enc = ddim_sampler.stochastic_encode(z, torch.tensor([t_enc] * num_samples).to(model.device))

2、文本编码

文本编码的思路比较简单，直接使用CLIP的文本编码器进行编码就可以了，在代码中定义了一个FrozenCLIPEmbedder类别，使用了transformers库的CLIPTokenizer和CLIPTextModel。

在前传过程中，我们对输入进来的文本首先利用CLIPTokenizer进行编码，然后使用CLIPTextModel进行特征提取，通过FrozenCLIPEmbedder，我们可以获得一个[batch_size, 77, 768]的特征向量。

class FrozenCLIPEmbedder(AbstractEncoder):
    """Uses the CLIP transformer encoder for text (from huggingface)"""
    LAYERS = [
        "last",
        "pooled",
        "hidden"
    ]
    def __init__(self, version="openai/clip-vit-large-patch14", device="cuda", max_length=77,
                 freeze=True, layer="last", layer_idx=None):  # clip-vit-base-patch32
        super().__init__()
        assert layer in self.LAYERS
        # 定义文本的tokenizer和transformer
        self.tokenizer      = CLIPTokenizer.from_pretrained(version)
        self.transformer    = CLIPTextModel.from_pretrained(version)
        self.device         = device
        self.max_length     = max_length
        # 冻结模型参数
        if freeze:
            self.freeze()
        self.layer = layer
        self.layer_idx = layer_idx
        if layer == "hidden":
            assert layer_idx is not None
            assert 0 <= abs(layer_idx) <= 12

    def freeze(self):
        self.transformer = self.transformer.eval()
        # self.train = disabled_train
        for param in self.parameters():
            param.requires_grad = False

    def forward(self, text):
        # 对输入的图片进行分词并编码，padding直接padding到77的长度。
        batch_encoding  = self.tokenizer(text, truncation=True, max_length=self.max_length, return_length=True,
                                        return_overflowing_tokens=False, padding="max_length", return_tensors="pt")
        # 拿出input_ids然后传入transformer进行特征提取。
        tokens          = batch_encoding["input_ids"].to(self.device)
        outputs         = self.transformer(input_ids=tokens, output_hidden_states=self.layer=="hidden")
        # 取出所有的token
        if self.layer == "last":
            z = outputs.last_hidden_state
        elif self.layer == "pooled":
            z = outputs.pooler_output[:, None, :]
        else:
            z = outputs.hidden_states[self.layer_idx]
        return z

    def encode(self, text):
        return self(text)

3、采样流程

a、生成初始噪声

在图生图中，我们的初始噪声获取于参考图片，所以参考第一步就可以获得图生图的噪声

b、对噪声进行N次采样

既然Stable Diffusion是一个不断扩散的过程，那么少不了不断的去噪声，那么怎么去噪声便是一个问题。

在上一步中，我们已经获得了一个图生图的噪声，它是一个符合正态分布的向量，我们便从它开始去噪声。

我们会对ddim_timesteps的时间步取反，因为我们现在是去噪声而非加噪声，然后对其进行一个循环，由于我们此时不再是txt2img中的采样流程，我们使用sampler的另外一个方法decode，循环的代码如下：

@torch.no_grad()
def decode(self, x_latent, cond, t_start, unconditional_guidance_scale=1.0, unconditional_conditioning=None,
           use_original_steps=False):

    # 使用ddim的时间步
    # 这里内容看起来很多，但是其实很少，本质上就是取了self.ddim_timesteps，然后把它reversed一下
    timesteps = np.arange(self.ddpm_num_timesteps) if use_original_steps else self.ddim_timesteps
    timesteps = timesteps[:t_start]

    time_range = np.flip(timesteps)
    total_steps = timesteps.shape[0]
    print(f"Running DDIM Sampling with {total_steps} timesteps")

    iterator = tqdm(time_range, desc='Decoding image', total=total_steps)
    x_dec = x_latent
    for i, step in enumerate(iterator):
        index = total_steps - i - 1
        ts = torch.full((x_latent.shape[0],), step, device=x_latent.device, dtype=torch.long)
        # 进行单次采样
        x_dec, _ = self.p_sample_ddim(x_dec, cond, ts, index=index, use_original_steps=use_original_steps,
                                      unconditional_guidance_scale=unconditional_guidance_scale,
                                      unconditional_conditioning=unconditional_conditioning)
    return x_dec

c、单次采样解析

I、预测噪声

在进行单词采样前，需要首先判断是否有neg prompt，如果有，我们需要同时处理neg prompt，否则仅仅需要处理pos prompt。实际使用的时候一般都有neg prompt（效果会好一些），所以默认进入对应的处理过程。

在处理neg prompt时，我们对输入进来的隐向量和步数进行复制，一个属于pos prompt，一个属于neg prompt。torch.cat默认堆叠维度为0，所以是在batch_size维度进行堆叠，二者不会互相影响。然后我们将pos prompt和neg prompt堆叠到一个batch中，也是在batch_size维度堆叠。

# 首先判断是否由neg prompt，unconditional_conditioning是由neg prompt获得的
if unconditional_conditioning is None or unconditional_guidance_scale == 1.:
    e_t = self.model.apply_model(x, t, c)
else:
    # 一般都是有neg prompt的，所以进入到这里
    # 在这里我们对隐向量和步数进行复制，一个属于pos prompt，一个属于neg prompt
    # torch.cat默认堆叠维度为0，所以是在bs维度进行堆叠，二者不会互相影响
    x_in = torch.cat([x] * 2)
    t_in = torch.cat([t] * 2)
    # 然后我们将pos prompt和neg prompt堆叠到一个batch中
    if isinstance(c, dict):
        assert isinstance(unconditional_conditioning, dict)
        c_in = dict()
        for k in c:
            if isinstance(c[k], list):
                c_in[k] = [
                    torch.cat([unconditional_conditioning[k][i], c[k][i]])
                    for i in range(len(c[k]))
                ]
            else:
                c_in[k] = torch.cat([unconditional_conditioning[k], c[k]])
    else:
        c_in = torch.cat([unconditional_conditioning, c])

堆叠完后，我们将隐向量、步数和prompt条件一起传入网络中，将结果在bs维度进行使用chunk进行分割。

因为我们在堆叠时，neg prompt放在了前面。因此分割好后，前半部分e_t_uncond属于利用neg prompt得到的，后半部分e_t属于利用pos prompt得到的，我们本质上应该扩大pos prompt的影响，远离neg prompt的影响。因此，我们使用e_t-e_t_uncond计算二者的距离，使用scale扩大二者的距离。在e_t_uncond基础上，得到最后的隐向量。

# 堆叠完后，隐向量、步数和prompt条件一起传入网络中，将结果在bs维度进行使用chunk进行分割
e_t_uncond, e_t = self.model.apply_model(x_in, t_in, c_in).chunk(2)
e_t = e_t_uncond + unconditional_guidance_scale * (e_t - e_t_uncond)

此时获得的e_t就是通过隐向量和prompt共同获得的预测噪声啦。

II、施加噪声

获得噪声就OK了吗？显然不是的，我们还要将获得的新噪声，按照一定的比例添加到原来的原始噪声上。

这个地方我们最好结合ddim中的公式来看，我们需要获得 α ˉ t \bar{\alpha}_t αˉt​、 α ˉ t − 1 \bar{\alpha}_{t-1} αˉt−1​、 σ t \sigma_t σt​、 1 − α ˉ t \sqrt{1-\bar{\alpha}_t} 1−αˉt​ ​。


代码中，我们其实已经预先计算好了这些参数。我们只需要直接取出即可，下方的a_t也就是公式中括号外的 α ˉ t \bar{\alpha}_t αˉt​，a_prev 就是公式中的 α ˉ t − 1 \bar{\alpha}_{t-1} αˉt−1​，sigma_t就是公式中的 σ t \sigma_t σt​，sqrt_one_minus_at就是公式中的 1 − α ˉ t \sqrt{1-\bar{\alpha}_t} 1−αˉt​ ​。

# 根据采样器选择参数
alphas      = self.model.alphas_cumprod if use_original_steps else self.ddim_alphas
alphas_prev = self.model.alphas_cumprod_prev if use_original_steps else self.ddim_alphas_prev
sqrt_one_minus_alphas = self.model.sqrt_one_minus_alphas_cumprod if use_original_steps else self.ddim_sqrt_one_minus_alphas
sigmas      = self.model.ddim_sigmas_for_original_num_steps if use_original_steps else self.ddim_sigmas

# 根据步数选择参数，
# 这里的index就是上面循环中的total_steps - i - 1
a_t         = torch.full((b, 1, 1, 1), alphas[index], device=device)
a_prev      = torch.full((b, 1, 1, 1), alphas_prev[index], device=device)
sigma_t     = torch.full((b, 1, 1, 1), sigmas[index], device=device)
sqrt_one_minus_at = torch.full((b, 1, 1, 1), sqrt_one_minus_alphas[index],device=device)

其实这一步我们只是把公式需要用到的系数全都拿了出来，方便后面的加减乘除。然后我们便在代码中实现上述的公式。

# current prediction for x_0
# 公式中的最左边
pred_x0             = (x - sqrt_one_minus_at * e_t) / a_t.sqrt()
if quantize_denoised:
    pred_x0, _, *_  = self.model.first_stage_model.quantize(pred_x0)
# direction pointing to x_t
# 公式的中间
dir_xt              = (1. - a_prev - sigma_t**2).sqrt() * e_t
# 公式最右边
noise               = sigma_t * noise_like(x.shape, device, repeat_noise) * temperature
if noise_dropout > 0.:
    noise           = torch.nn.functional.dropout(noise, p=noise_dropout)
x_prev              = a_prev.sqrt() * pred_x0 + dir_xt + noise
# 输出添加完公式的结果
return x_prev, pred_x0

d、预测噪声过程中的网络结构解析

I、apply_model方法解析

在3.a的预测噪声过程中，我们使用了model.apply_model方法进行噪声的预测，这个方法具体做了什么被隐掉了，我们看看具体做的工作。

apply_model方法在ldm.models.diffusion.ddpm.py文件中。在apply_model中，我们将x_noisy传入self.model中预测噪声。

x_recon = self.model(x_noisy, t, **cond)

self.model是一个预先构建好的类，定义在ldm.models.diffusion.ddpm.py文件的1416行，内部包含Stable Diffusion的Unet网络，self.model的功能有点类似于包装器，根据模型选择的特征融合方式，进行文本与上文生成的噪声的融合。

c_concat代表使用堆叠的方式进行融合，c_crossattn代表使用attention的方式融合。

class DiffusionWrapper(pl.LightningModule):
    def __init__(self, diff_model_config, conditioning_key):
        super().__init__()
        self.sequential_cross_attn = diff_model_config.pop("sequential_crossattn", False)
        # stable diffusion的unet网络
        self.diffusion_model = instantiate_from_config(diff_model_config)
        self.conditioning_key = conditioning_key
        assert self.conditioning_key in [None, 'concat', 'crossattn', 'hybrid', 'adm', 'hybrid-adm', 'crossattn-adm']

    def forward(self, x, t, c_concat: list = None, c_crossattn: list = None, c_adm=None):
        if self.conditioning_key is None:
            out = self.diffusion_model(x, t)
        elif self.conditioning_key == 'concat':
            xc = torch.cat([x] + c_concat, dim=1)
            out = self.diffusion_model(xc, t)
        elif self.conditioning_key == 'crossattn':
            if not self.sequential_cross_attn:
                cc = torch.cat(c_crossattn, 1)
            else:
                cc = c_crossattn
            out = self.diffusion_model(x, t, context=cc)
        elif self.conditioning_key == 'hybrid':
            xc = torch.cat([x] + c_concat, dim=1)
            cc = torch.cat(c_crossattn, 1)
            out = self.diffusion_model(xc, t, context=cc)
        elif self.conditioning_key == 'hybrid-adm':
            assert c_adm is not None
            xc = torch.cat([x] + c_concat, dim=1)
            cc = torch.cat(c_crossattn, 1)
            out = self.diffusion_model(xc, t, context=cc, y=c_adm)
        elif self.conditioning_key == 'crossattn-adm':
            assert c_adm is not None
            cc = torch.cat(c_crossattn, 1)
            out = self.diffusion_model(x, t, context=cc, y=c_adm)
        elif self.conditioning_key == 'adm':
            cc = c_crossattn[0]
            out = self.diffusion_model(x, t, y=cc)
        else:
            raise NotImplementedError()

        return out

代码中的self.diffusion_model便是Stable Diffusion的Unet网络，网络结构位于ldm.modules.diffusionmodules.openaimodel.py文件中的UNetModel类。

II、UNetModel模型解析

UNetModel主要做的工作是结合时间步t和文本Embedding计算这一时刻的噪声。尽管UNet的思路非常简单，但是在StableDiffusion中，UNetModel由ResBlock和Transformer模块组成，整体来讲相比于普通的UNet复杂一些。

Prompt通过Frozen CLIP Text Encoder获得Text Embedding，Timesteps通过全连接（MLP）获得Timesteps Embedding；

ResBlock用于结合时间步Timesteps Embedding，Transformer模块用于结合文本Text Embedding。

我在这里放一张大图，同学们可以看到内部shape的变化。

Unet代码如下所示：

class UNetModel(nn.Module):
    """
    The full UNet model with attention and timestep embedding.
    :param in_channels: channels in the input Tensor.
    :param model_channels: base channel count for the model.
    :param out_channels: channels in the output Tensor.
    :param num_res_blocks: number of residual blocks per downsample.
    :param attention_resolutions: a collection of downsample rates at which
        attention will take place. May be a set, list, or tuple.
        For example, if this contains 4, then at 4x downsampling, attention
        will be used.
    :param dropout: the dropout probability.
    :param channel_mult: channel multiplier for each level of the UNet.
    :param conv_resample: if True, use learned convolutions for upsampling and
        downsampling.
    :param dims: determines if the signal is 1D, 2D, or 3D.
    :param num_classes: if specified (as an int), then this model will be
        class-conditional with `num_classes` classes.
    :param use_checkpoint: use gradient checkpointing to reduce memory usage.
    :param num_heads: the number of attention heads in each attention layer.
    :param num_heads_channels: if specified, ignore num_heads and instead use
                               a fixed channel width per attention head.
    :param num_heads_upsample: works with num_heads to set a different number
                               of heads for upsampling. Deprecated.
    :param use_scale_shift_norm: use a FiLM-like conditioning mechanism.
    :param resblock_updown: use residual blocks for up/downsampling.
    :param use_new_attention_order: use a different attention pattern for potentially
                                    increased efficiency.
    """

    def __init__(
        self,
        image_size,
        in_channels,
        model_channels,
        out_channels,
        num_res_blocks,
        attention_resolutions,
        dropout=0,
        channel_mult=(1, 2, 4, 8),
        conv_resample=True,
        dims=2,
        num_classes=None,
        use_checkpoint=False,
        use_fp16=False,
        num_heads=-1,
        num_head_channels=-1,
        num_heads_upsample=-1,
        use_scale_shift_norm=False,
        resblock_updown=False,
        use_new_attention_order=False,
        use_spatial_transformer=False,    # custom transformer support
        transformer_depth=1,              # custom transformer support
        context_dim=None,                 # custom transformer support
        n_embed=None,                     # custom support for prediction of discrete ids into codebook of first stage vq model
        legacy=True,
    ):
        super().__init__()
        if use_spatial_transformer:
            assert context_dim is not None, 'Fool!! You forgot to include the dimension of your cross-attention conditioning...'

        if context_dim is not None:
            assert use_spatial_transformer, 'Fool!! You forgot to use the spatial transformer for your cross-attention conditioning...'
            from omegaconf.listconfig import ListConfig
            if type(context_dim) == ListConfig:
                context_dim = list(context_dim)

        if num_heads_upsample == -1:
            num_heads_upsample = num_heads

        if num_heads == -1:
            assert num_head_channels != -1, 'Either num_heads or num_head_channels has to be set'

        if num_head_channels == -1:
            assert num_heads != -1, 'Either num_heads or num_head_channels has to be set'

        self.image_size = image_size
        self.in_channels = in_channels
        self.model_channels = model_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.num_res_blocks = num_res_blocks
        self.attention_resolutions = attention_resolutions
        self.dropout = dropout
        self.channel_mult = channel_mult
        self.conv_resample = conv_resample
        self.num_classes = num_classes
        self.use_checkpoint = use_checkpoint
        self.dtype = th.float16 if use_fp16 else th.float32
        self.num_heads = num_heads
        self.num_head_channels = num_head_channels
        self.num_heads_upsample = num_heads_upsample
        self.predict_codebook_ids = n_embed is not None

        # 用于计算当前采样时间t的embedding
        time_embed_dim  = model_channels * 4
        self.time_embed = nn.Sequential(
            linear(model_channels, time_embed_dim),
            nn.SiLU(),
            linear(time_embed_dim, time_embed_dim),
        )

        if self.num_classes is not None:
            self.label_emb = nn.Embedding(num_classes, time_embed_dim)
        
        # 定义输入模块的第一个卷积
        # TimestepEmbedSequential也可以看作一个包装器，根据层的种类进行时间或者文本的融合。
        self.input_blocks = nn.ModuleList(
            [
                TimestepEmbedSequential(
                    conv_nd(dims, in_channels, model_channels, 3, padding=1)
                )
            ]
        )
        self._feature_size  = model_channels
        input_block_chans   = [model_channels]
        ch                  = model_channels
        ds                  = 1
        # 对channel_mult进行循环，channel_mult一共有四个值，代表unet四个部分通道的扩张比例
        # [1, 2, 4, 4]
        for level, mult in enumerate(channel_mult):
            # 每个部分循环两次
            # 添加一个ResBlock和一个AttentionBlock
            for _ in range(num_res_blocks):
                # 先添加一个ResBlock
                # 用于对输入的噪声进行通道数的调整，并且融合t的特征
                layers = [
                    ResBlock(
                        ch,
                        time_embed_dim,
                        dropout,
                        out_channels=mult * model_channels,
                        dims=dims,
                        use_checkpoint=use_checkpoint,
                        use_scale_shift_norm=use_scale_shift_norm,
                    )
                ]
                # ch便是上述ResBlock的输出通道数
                ch = mult * model_channels
                if ds in attention_resolutions:
                    # num_heads=8
                    if num_head_channels == -1:
                        dim_head = ch // num_heads
                    else:
                        num_heads = ch // num_head_channels
                        dim_head = num_head_channels
                    if legacy:
                        #num_heads = 1
                        dim_head = ch // num_heads if use_spatial_transformer else num_head_channels
                    # 使用了SpatialTransformer自注意力，加强全局特征，融合文本的特征
                    layers.append(
                        AttentionBlock(
                            ch,
                            use_checkpoint=use_checkpoint,
                            num_heads=num_heads,
                            num_head_channels=dim_head,
                            use_new_attention_order=use_new_attention_order,
                        ) if not use_spatial_transformer else SpatialTransformer(
                            ch, num_heads, dim_head, depth=transformer_depth, context_dim=context_dim
                        )
                    )
                self.input_blocks.append(TimestepEmbedSequential(*layers))
                self._feature_size += ch
                input_block_chans.append(ch)
            # 如果不是四个部分中的最后一个部分，那么都要进行下采样。
            if level != len(channel_mult) - 1:
                out_ch = ch
                # 在此处进行下采样
                # 一般直接使用Downsample模块
                self.input_blocks.append(
                    TimestepEmbedSequential(
                        ResBlock(
                            ch,
                            time_embed_dim,
                            dropout,
                            out_channels=out_ch,
                            dims=dims,
                            use_checkpoint=use_checkpoint,
                            use_scale_shift_norm=use_scale_shift_norm,
                            down=True,
                        )
                        if resblock_updown
                        else Downsample(
                            ch, conv_resample, dims=dims, out_channels=out_ch
                        )
                    )
                )
                # 为下一阶段定义参数。
                ch = out_ch
                input_block_chans.append(ch)
                ds *= 2
                self._feature_size += ch

        if num_head_channels == -1:
            dim_head = ch // num_heads
        else:
            num_heads = ch // num_head_channels
            dim_head = num_head_channels
        if legacy:
            #num_heads = 1
            dim_head = ch // num_heads if use_spatial_transformer else num_head_channels
        # 定义中间层
        # ResBlock + SpatialTransformer + ResBlock
        self.middle_block = TimestepEmbedSequential(
            ResBlock(
                ch,
                time_embed_dim,
                dropout,
                dims=dims,
                use_checkpoint=use_checkpoint,
                use_scale_shift_norm=use_scale_shift_norm,
            ),
            AttentionBlock(
                ch,
                use_checkpoint=use_checkpoint,
                num_heads=num_heads,
                num_head_channels=dim_head,
                use_new_attention_order=use_new_attention_order,
            ) if not use_spatial_transformer else SpatialTransformer(
                            ch, num_heads, dim_head, depth=transformer_depth, context_dim=context_dim
                        ),
            ResBlock(
                ch,
                time_embed_dim,
                dropout,
                dims=dims,
                use_checkpoint=use_checkpoint,
                use_scale_shift_norm=use_scale_shift_norm,
            ),
        )
        self._feature_size += ch

        # 定义Unet上采样过程
        self.output_blocks = nn.ModuleList([])
        # 循环把channel_mult反了过来
        for level, mult in list(enumerate(channel_mult))[::-1]:
            # 上采样时每个部分循环三次
            for i in range(num_res_blocks + 1):
                ich = input_block_chans.pop()
                # 首先添加ResBlock层
                layers = [
                    ResBlock(
                        ch + ich,
                        time_embed_dim,
                        dropout,
                        out_channels=model_channels * mult,
                        dims=dims,
                        use_checkpoint=use_checkpoint,
                        use_scale_shift_norm=use_scale_shift_norm,
                    )
                ]
                ch = model_channels * mult
                # 然后进行SpatialTransformer自注意力
                if ds in attention_resolutions:
                    if num_head_channels == -1:
                        dim_head = ch // num_heads
                    else:
                        num_heads = ch // num_head_channels
                        dim_head = num_head_channels
                    if legacy:
                        #num_heads = 1
                        dim_head = ch // num_heads if use_spatial_transformer else num_head_channels
                    layers.append(
                        AttentionBlock(
                            ch,
                            use_checkpoint=use_checkpoint,
                            num_heads=num_heads_upsample,
                            num_head_channels=dim_head,
                            use_new_attention_order=use_new_attention_order,
                        ) if not use_spatial_transformer else SpatialTransformer(
                            ch, num_heads, dim_head, depth=transformer_depth, context_dim=context_dim
                        )
                    )
                # 如果不是channel_mult循环的第一个
                # 且
                # 是num_res_blocks循环的最后一次，则进行上采样
                if level and i == num_res_blocks:
                    out_ch = ch
                    layers.append(
                        ResBlock(
                            ch,
                            time_embed_dim,
                            dropout,
                            out_channels=out_ch,
                            dims=dims,
                            use_checkpoint=use_checkpoint,
                            use_scale_shift_norm=use_scale_shift_norm,
                            up=True,
                        )
                        if resblock_updown
                        else Upsample(ch, conv_resample, dims=dims, out_channels=out_ch)
                    )
                    ds //= 2
                self.output_blocks.append(TimestepEmbedSequential(*layers))
                self._feature_size += ch

        # 最后在输出部分进行一次卷积
        self.out = nn.Sequential(
            normalization(ch),
            nn.SiLU(),
            zero_module(conv_nd(dims, model_channels, out_channels, 3, padding=1)),
        )
        if self.predict_codebook_ids:
            self.id_predictor = nn.Sequential(
            normalization(ch),
            conv_nd(dims, model_channels, n_embed, 1),
            #nn.LogSoftmax(dim=1)  # change to cross_entropy and produce non-normalized logits
        )

    def convert_to_fp16(self):
        """
        Convert the torso of the model to float16.
        """
        self.input_blocks.apply(convert_module_to_f16)
        self.middle_block.apply(convert_module_to_f16)
        self.output_blocks.apply(convert_module_to_f16)

    def convert_to_fp32(self):
        """
        Convert the torso of the model to float32.
        """
        self.input_blocks.apply(convert_module_to_f32)
        self.middle_block.apply(convert_module_to_f32)
        self.output_blocks.apply(convert_module_to_f32)

    def forward(self, x, timesteps=None, context=None, y=None,**kwargs):
        """
        Apply the model to an input batch.
        :param x: an [N x C x ...] Tensor of inputs.
        :param timesteps: a 1-D batch of timesteps.
        :param context: conditioning plugged in via crossattn
        :param y: an [N] Tensor of labels, if class-conditional.
        :return: an [N x C x ...] Tensor of outputs.
        """
        assert (y is not None) == (
            self.num_classes is not None
        ), "must specify y if and only if the model is class-conditional"
        hs      = []
        # 用于计算当前采样时间t的embedding
        t_emb   = timestep_embedding(timesteps, self.model_channels, repeat_only=False)
        emb     = self.time_embed(t_emb)

        if self.num_classes is not None:
            assert y.shape == (x.shape[0],)
            emb = emb + self.label_emb(y)

        # 对输入模块进行循环，进行下采样并且融合时间特征与文本特征。
        h = x.type(self.dtype)
        for module in self.input_blocks:
            h = module(h, emb, context)
            hs.append(h)

        # 中间模块的特征提取
        h = self.middle_block(h, emb, context)

        # 上采样模块的特征提取
        for module in self.output_blocks:
            h = th.cat([h, hs.pop()], dim=1)
            h = module(h, emb, context)
        h = h.type(x.dtype)
        # 输出模块
        if self.predict_codebook_ids:
            return self.id_predictor(h)
        else:
            return self.out(h)

4、隐空间解码生成图片

通过上述步骤，已经可以多次采样获得结果，然后我们便可以通过隐空间解码生成图片。

隐空间解码生成图片的过程非常简单，将上文多次采样后的结果，使用decode_first_stage方法即可生成图片。

在decode_first_stage方法中，网络调用VAE对获取到的64x64x3的隐向量进行解码，获得512x512x3的图片。

@torch.no_grad()
def decode_first_stage(self, z, predict_cids=False, force_not_quantize=False):
    if predict_cids:
        if z.dim() == 4:
            z = torch.argmax(z.exp(), dim=1).long()
        z = self.first_stage_model.quantize.get_codebook_entry(z, shape=None)
        z = rearrange(z, 'b h w c -> b c h w').contiguous()

    z = 1. / self.scale_factor * z
	# 一般无需分割输入，所以直接将x_noisy传入self.model中，在下面else进行
    if hasattr(self, "split_input_params"):
    	......
    else:
        if isinstance(self.first_stage_model, VQModelInterface):
            return self.first_stage_model.decode(z, force_not_quantize=predict_cids or force_not_quantize)
        else:
            return self.first_stage_model.decode(z)

图像到图像预测过程代码

整体预测代码如下：

import os
import random

import cv2
import einops
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
from pytorch_lightning import seed_everything

from ldm_hacked import *

# ----------------------- #
#   使用的参数
# ----------------------- #
# config的地址
config_path = "model_data/sd_v15.yaml"
# 模型的地址
model_path  = "model_data/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"
# fp16，可以加速与节省显存
sd_fp16     = True
vae_fp16    = True

# ----------------------- #
#   生成图片的参数
# ----------------------- #
# 生成的图像大小为input_shape，对于img2img会进行Centter Crop
input_shape = [512, 512]
# 一次生成几张图像
num_samples = 1
# 采样的步数
ddim_steps  = 20
# 采样的种子，为-1的话则随机。
seed        = 12345
# eta
eta         = 0
# denoise强度，for img2img
denoise_strength = 1.0

# ----------------------- #
#   提示词相关参数
# ----------------------- #
# 提示词
prompt      = "a cute cat, with yellow leaf, trees"
# 正面提示词
a_prompt    = "best quality, extremely detailed"
# 负面提示词
n_prompt    = "longbody, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality"
# 正负扩大倍数
scale       = 9
# img2img使用，如果不想img2img这设置为None。
image_path  = None

# ----------------------- #
#   保存路径
# ----------------------- #
save_path   = "imgs/outputs_imgs"

# ----------------------- #
#   创建模型
# ----------------------- #
model   = create_model(config_path).cpu()
model.load_state_dict(load_state_dict(model_path, location='cuda'), strict=False)
model   = model.cuda()
ddim_sampler = DDIMSampler(model)
if sd_fp16:
    model = model.half()

if image_path is not None:
    img = Image.open(image_path)
    img = crop_and_resize(img, input_shape[0], input_shape[1])

with torch.no_grad():
    if seed == -1:
        seed = random.randint(0, 65535)
    seed_everything(seed)
    
    # ----------------------- #
    #   对输入图片进行编码并加噪
    # ----------------------- #
    if image_path is not None:
        img = HWC3(np.array(img, np.uint8))
        img = torch.from_numpy(img.copy()).float().cuda() / 127.0 - 1.0
        img = torch.stack([img for _ in range(num_samples)], dim=0)
        img = einops.rearrange(img, 'b h w c -> b c h w').clone()
        if vae_fp16:
            img = img.half()
            model.first_stage_model = model.first_stage_model.half()
        else:
            model.first_stage_model = model.first_stage_model.float()

        ddim_sampler.make_schedule(ddim_steps, ddim_eta=eta, verbose=True)
        t_enc = min(int(denoise_strength * ddim_steps), ddim_steps - 1)
        z = model.get_first_stage_encoding(model.encode_first_stage(img))
        z_enc = ddim_sampler.stochastic_encode(z, torch.tensor([t_enc] * num_samples).to(model.device))
        z_enc = z_enc.half() if sd_fp16 else z_enc.float()

    # ----------------------- #
    #   获得编码后的prompt
    # ----------------------- #
    cond    = {"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([prompt + ', ' + a_prompt] * num_samples)]}
    un_cond = {"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([n_prompt] * num_samples)]}
    H, W    = input_shape
    shape   = (4, H // 8, W // 8)

    if image_path is not None:
        samples = ddim_sampler.decode(z_enc, cond, t_enc, unconditional_guidance_scale=scale, unconditional_conditioning=un_cond)
    else:
        # ----------------------- #
        #   进行采样
        # ----------------------- #
        samples, intermediates = ddim_sampler.sample(ddim_steps, num_samples,
                                                        shape, cond, verbose=False, eta=eta,
                                                        unconditional_guidance_scale=scale,
                                                        unconditional_conditioning=un_cond)

    # ----------------------- #
    #   进行解码
    # ----------------------- #
    x_samples = model.decode_first_stage(samples.half() if vae_fp16 else samples.float())

    x_samples = (einops.rearrange(x_samples, 'b c h w -> b h w c') * 127.5 + 127.5).cpu().numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8)

# ----------------------- #
#   保存图片
# ----------------------- #
if not os.path.exists(save_path):
    os.makedirs(save_path)
for index, image in enumerate(x_samples):
    cv2.imwrite(os.path.join(save_path, str(index) + ".jpg"), cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))