【AIGC】Stable Diffusion的建模思想、训练预测方式快速
在这篇博客中，将会用机器学习入门级描述，来介绍Stable Diffusion的关键原理。目前，网络上的使用教程非常多，本篇中不会介绍如何部署、使用或者微调SD模型。也会尽量精简语言，无公式推导，旨在理解思想。让有机器学习基础的朋友，可以快速了解SD模型的重要部分。如有理解错误，请不吝指正。
大纲
关键概念 模型结构及关键组件 训练和预测方式关键概念
名词解释
Stable Diffusion
之所以叫Stable，是因为金主公司叫StabilityAI。
其基础模型是Latent Diffusion Model（LDM），也是本文主要介绍的部分。
模型任务
text-2-img：输入文本描述、输出图像 img-2-img：输入图片及其他文本描述，输出图像总的来说，不论是输入是文字还是图片，都可以称为是“condition”，用于指引图像生成的“方向”。因此，SD模型的任务，可以统称为是cond-2-img任务。
模型结构与关键组件
模型结构
LDM论文结构图，初看时会有点懵，但稍微理解后还是非常清晰准确的。先初步介绍几个大的模块。建议把这张图截图固定在屏幕上，再继续浏览下面的内容。
整体输入输出
上图中最左侧的 x x x和 x ~ \widetilde{x} x 是模型的输入与输出，形如 [ W , H , C ] [W, H, C] [W,H,C]的三维张量，代表一张图像的宽、高和通道数。
需要注意，这里的输入 x x x，并不是模型img-2-img中的输入图像，而是模型训练时的原始图像输入。img-2-img的输入图像，是上图中最右侧的Conditioning模块中的images。
像素空间与隐空间
所谓空间，可以理解为数据的表示形式，通常有着不同的坐标轴。
像素空间（Pixel Space），上图左侧，红框部分。通常是人眼可以识别的图像内容。 隐空间（Latent Space），上图中央，绿框部分。通常是人眼无法识别的内容，但包含的信息量与像素空间相近。像素空间到隐空间
输入的图像 x x x，经过Encoder（图中蓝色的 E \mathcal{E} E），转换为另一种shape的张量 z z z，即称为隐空间。
从压缩角度理解：图像经过转换后，产生的新张量是人眼无法识别的。但其包含的信息量相差不大，数据尺寸却大幅缩小，因此可以看做是一种图像数据压缩方式。
隐空间到像素空间
经过模型处理后的隐向量输出 z z z（特指绿框左下角的 z z z），经过Decoder（图中蓝色的 D \mathcal{D} D），转换回像素空间。
隐空间Diffusion操作
对应图中绿色Latent Space框的上半部分，包括以下三步：
图像经过Encoder压缩后，得到隐向量表示 z = E ( x ) z=\mathcal{E}(x) z=E(x)隐向量 从1~1000的均匀分布中，随机采样一个整数 T T T，称为扩散步数 对向量 z z z加 T T T次高斯噪声，满足分布 N ( 0 , β t ) N(0, \beta_t) N(0,βt)，得到 z T z_T zT向量在这个操作中，有一些有趣的特性：
噪声收敛
加噪声次数足够多时，理论上会得到一组符合高斯分布的噪声。利用这个特性，在预测阶段我们就不需要执行Diffusion操作，只需要采样一组高斯分布的噪声，即代表了 z T z_T zT。
高斯噪声可加性
当我们需要得到任意时刻的 z T z_T zT时，可以直接从 z 0 z_0 z0以及一系列 β t \beta_t βt计算得到，只需要采样一次噪声。这部分的具体公式推导，可以参考由浅入深了解Diffusion Model - 知乎 (zhihu.com)。
隐空间Denoising操作
对应图中绿色框的下半部分，包括以下步骤：
输入 z t , t , c o n d z_t,t,cond zt,t,cond给U-Net结构，预测出一个噪声 ϵ θ ( z t , t , c o n d ) \epsilon_{\theta}(z_t,t,cond) ϵθ(zt,t,cond)，shape与 z t z_t zt一致 使 z t − 1 = z t − ϵ θ ( z t , t , c o n d ) z_{t-1} = z_t - \epsilon_{\theta}(z_t,t,cond) zt−1=zt−ϵθ(zt,t,cond)，重复上一步骤，直至获得 z 0 z_0 z0隐向量 使用Decoder得到输出图像， x ~ = D ( z 0 ) \widetilde{x} = \mathcal{D}(z_0) x =D(z0)条件Conditioning
对应图中最右边灰白色框，输入类型包括text、images等。在Conditioning模块中，会执行以下步骤：
这些“附加信息”会通过对应的编码器 τ θ \tau_\theta τθ，转换成向量表示 转换后的向量，会输入给U-Net，作为其中Attention模块的K、V输入，辅助噪声的预测在这个模块中，有几个有趣的问题：
为什么需要Conditioning
由于“噪声收敛”特性，当噪声加得比较多时， z T z_T zT已经趋近于一个“纯噪声”了，但训练过程需要比对输入图像 x x x和输出图像 x ~ \widetilde{x} x 的相似度。如何从一个“纯噪声”，还原回与输入图像相似的图像，就必须要给模型提供额外的信息指引，这就是Conditioning的作用。
关键组件
VAE（Variational Auto Encoders）
在LDM中，如何将原始图片“压缩”转换至隐空间，经过处理再转换回来，即使用VAE的Encoder和Decoder。这个模块是预训练好的，在LDM训练时固定住参数。
原理
原始张量输入，经过非常简单的网络结构，转换成较小的张量 在Latent张量上，加一点点噪声扰动 用对称的简单网络结构，还原回原始大小 对比输入前后的张量是否相似特点
网络计算复杂度比较低 Encoder和Decoder可以分开使用 无监督训练，不需要标注输入的label 有了噪声扰动之后，Latent Space的距离具有实际物理含义，可以实现例如“（满杯水+空杯子）/ 2 = 半杯水”的操作CLIP
文本信息如何转换成张量，靠的是CLIP模块。这个模块是预训练好的，在LDM训练时固定住参数。
训练方式
图像以及它的描述文本，经过各自的Encoder转换为向量表示，希望转换后的向量距离相近。经过训练后，文本描述可以映射到向量空间的一个点，其代表的物理含义与原始图像相近。
假设无预训练
开个脑洞，假如没有这个模块，直接将文本token化后，去Embedding Table中查表作为文本张量，理论上也是可以训练的，只不过收敛速度会慢很多。
因此，这里使用一个预训练text-2-embedding模块，主要目的是加速训练。CLIP的训练数据集，也选择了和LDM的数据集的同一个（LAION-5B的子集），语义更一致。
模型标识解释
我们经常会看到类似“ViT-L/14”的模型名，表示一种CLIP的结构。具体的，ViT表示Vision Transformer，L表示Large（此外还有Base、Huge），14表示训练时把图像划分成14*14个子图序列输入给Transformer。
U-Net
作为LDM的核心组件，U-Net是模型训练过程中，唯一需要参数更新的部分。在这个结构中，输入是带有噪声的隐向量 z t z_t zt、当前的时间戳 t t t，文本等Conditioning的张量表示 E E E，输出是 z t z_t zt中的噪声预测。
模型任务
U-Net的任务，就是从 z t z_t zt中预测出噪声部分 ϵ t \epsilon_t ϵt，从而得到降低噪声后的 z t − 1 = z t − ϵ t z_{t-1}=z_t - \epsilon_t zt−1=zt−ϵt，直到获得 z 0 z_0 z0。下图是一个可视化示意图，实际上，我们去噪的 z t z_t zt是隐向量空间的数据，人眼无法识别。
模型结构
U-Net大致上可以分为三块：降采样层、中间层、上采样层。之所以叫U-Net，是因为它的模型结构类似字母U。
降采样层
时间戳 t t t转换为向量形式。用的是“Attention is All you Need”论文的Transformer方法，通过sin和cos函数再经过两个Linear进行变换 初始化输入 X = c o n v ( c o n c a t ( z t , E ) ) X = conv(concat(z_t, E)) X=conv(concat(zt,E))，其中 c o n v conv conv是卷积， E E E是Conditioning 重复以下步骤（a~c）多次，将输入尺寸降至目标尺寸（如上图的 4 × 4 4\times4 4×4） 重复以下两步多次，训练多个ResBlock和SpatialTransformer层，输入值 X X X的尺寸不变 输入上一层的输出 X X X和时间戳向量，给ResBlock ResBlock的输出，与 E E E一起输入给SpatialTransformer，在这里考虑到text等信息 重复多次3~4步， 通过卷积或Avg-Pooling进行降采样，缩小 X X X的尺寸中间层
很简单，ResBlock + SpatialTransformer + ResBlock，输入 X X X尺寸不变。
上采样层
大部分步骤与降采样层一致，只有以下两点不同
输入 X X X需要拼上对应降采样层的输出，称为skip connection，对应U-Net结构图中横向的箭头 把降采样步骤，换成使用卷积或插值（interpolate）方式来上采样，使得 X X X的尺寸增大输出
上采样层的输出，会经过normalization + SiLU + conv，得到U-Net的最终输出，即噪声的预测值，尺寸保持与输入 z t z_t zt一致。
训练方式
模型更新方式
LDM模型需要训练的部分，只有U-Net的参数。训练的方式，可以简单总结为：
输入一张图片 x x x，以及它的文本描述等Conditioning，一个随机的整数 T T T步 经过Encoder压缩、Diffusion加噪声，得到 z T z_T zT隐向量 结合Conditioning，使用U-Net，进行 T T T次去噪，得到预测值 z 0 z_0 z0向量 使用Decoder还原回 x ~ \widetilde{x} x ，计算 x x x与 x ~ \widetilde{x} x 之间的差距（KL散度），得到模型更新的loss模型预测方式
随机一个高斯噪声，作为 z T z_T zT向量 输入text等Conditioning，使用U-Net进行指定次数 T T T的去噪操作 使用Decoder还原回 x ~ \widetilde{x} x ，得到图像输出训练、预测过程，在论文中的伪代码为下图所示。
展望
下一篇文章，将会讨论以下几个更深入的内容：
ControlNet、LoRA等插件的实现 各种Conditioning Context是如何转换为张量的 训练的数据集情况参考
The Illustrated Stable Diffusion – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. (jalammar.github.io)
【原创】万字长文讲解Stable Diffusion的AI绘画基本技术原理 - 知乎 (zhihu.com)
Diffusion Models：生成扩散模型 (yinglinzheng.netlify.app)
由浅入深了解Diffusion Model - 知乎 (zhihu.com)
How does Stable Diffusion work? - Stable Diffusion Art (stable-diffusion-art.com)
[2006.11239] Denoising Diffusion Probabilistic Models (arxiv.org)
CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (github.com)