前言

Stable Diffusion 是一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型，利用潜在扩散模型（Latent Diffusion Model，LDM）来生成高质量的图像。它主要用于生成以文字描述为条件的详细图像，但也可应用于其他任务，如 inpainting（图像修复）、outpainting（图像扩展）以及根据文字提示词生成图像到图像（image-to-image）的转换。

从上图可以看出，只需提供一个文本提示，例如“一只戴着帽子的狗”，Stable Diffusion模型就可以生成一张代表文本的图像，这太神奇了！

扩散模型可以生成高质量的图像，Stable Diffusion模型是一种特殊的扩散模型，称为潜在扩散模型（LDM）。原始扩散模型往往会消耗更多的内存，因此创建了潜在扩散模型，它可以在称为潜在空间的低维空间中进行扩散过程。从高层次上讲，扩散模型是机器学习模型，它被denoise逐步训练成随机高斯噪声，以获得结果，即image。

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Stable Diffusion 模型架构

Stable Diffusion 模型架构示意图

Conditioning（条件信息）：包含语义图（Semantic Map）、文本（Text）、表示（Representations）和图像（Images）等信息。这些条件信息通过一个网络T0编码，作为生成过程的辅助输入。

Latent Space（潜在空间）：扩散过程在潜在空间中进行，潜在空间表示通过噪声预测网络(Denoising U-Netεθ)从初始噪声逐步去噪，生成图像的潜在表示。

Pixel Space（像素空间）：最终从潜在空间的表示通过解码器D还原出图像，生成高分辨率的图像。

Stable Diffusion 工作过程

1.编码（Encoding）：输入的图像X通过编码器E转换到潜在空间Z。

2.扩散过程（Diffusion Process）：扩散过程在潜在空间中进行，从初始的潜在表示Zt逐步去噪，还原出更清晰的潜在表示。通过多个时间步的去噪操作，每一步利用Denoising U-Net预测并去除噪声。中间结果zT-1, zT-2, … , z0表示逐步去噪的潜在表示。

3.解码（Decoding）：最终的潜在表示z0通过解码器D转换回像素空间，生成最终的图像。

关键步骤和组件

Denoising Step（去噪步骤）：在潜在空间中逐步去除噪声的过程，每一步通过εθ进行。

Cross Attention（交叉注意力）：在去噪过程中，利用交叉注意力机制融合来自条件信息的语义信息，增强生成效果。

Switch（切换）：在去噪步骤中，可能涉及不同特征图之间的切换操作，以丰富特征表示。

Skip Connection（跳跃连接）：在去噪网络中，跳跃连接帮助保留高分辨率的信息，提高去噪效果。

Concat（拼接）：在特定步骤，将不同来源的特征进行拼接，融合多种信息以提高生成质量。

潜在扩散可以通过在较低维度的潜在空间上应用扩散过程（而不是使用实际像素空间）来减少内存和计算复杂性，这是标准扩散和潜在扩散模型之间的主要区别。在潜在扩散中，模型经过训练以生成图像的潜在（压缩）表示。

扩散过程图示

Stable Diffusion模型采用文本输入和种子。然后，文本输入通过CLIP 模型生成大小为77x768的文本嵌入，种子用于生成大小为4x64x64的高斯噪声，该噪声成为第一个潜在图像表示。

注意：你会注意到图像中提到了一个额外的维度（1x），例如用于文本嵌入的1x77x768，这是因为它代表批量大小为1。

扩散过程图示

接下来，U-Net在对文本嵌入进行条件化的同时，迭代地对随机潜在图像表示进行去噪。U-Net的输出是预测的噪声残差，然后通过调度器算法将其用于计算条件化的潜在图像。此去噪和文本条件化过程重复N次（我们将使用50次）以检索更好的潜在图像表示。此过程完成后，VAE解码器将对潜在图像表示（4x64x64）进行解码，检索最终的图像（3x512x512）。此迭代去噪是获得良好输出图像的重要步骤，典型步骤在30-80范围内。

让我们看一下从噪声到最终图像的生成过程。

稳定扩散的核心组件

Stable Diffusion有三个主要组成部分：文本编码器，在本例中为CLIP 文本编码器；自动编码器，在本例中为变分自动编码器（VAE）；U-Net。让我们深入研究每个组件，并了解它们在扩散过程中的用途。

文本编码器CLIP，即Contrastive Language-Image Pre-training，对比语言-图像预训练。CLIP模型有两个主要组件，一个文本编码器（嵌入文本）和一个图像编码器（嵌入图像）。对于文本编码器，使用了经典的Transformer模型；对于图像编码器，则通常会使用Vision Transformer (ViT)模型。

任何机器学习模型都不理解文本数据，因此对于这些模型，我们都需要将文本转换为包含文本含义的数字，称为embeddings。将文本转换为数字的过程可以分为两个部分。

1.标记器-将每个单词分解为子单词，然后使用查找表将它们转换为数字。

2.标记到嵌入编码器-将这些数字子单词转换为包含该文本表示的表示。

Stable Diffusion仅使用CLIP训练的编码器将文本转换为嵌入。这成为 U-net的输入之一。在高层次上，CLIP使用图像编码器和文本编码器来创建在潜在空间中相似的嵌入,这种相似性更准确地定义为对比目标。

CLIP预先训练了一个图像编码器和一个文本编码器，以预测哪些图像与数据集中的哪些文本配对。然后，我们利用这种行为将CLIP转变为零样本分类器。我们将数据集的所有类别转换为标题，例如“一张狗的照片”，并预测CLIP估计的与给定图像最佳配对的标题类别。

**变分自动编码器VAE，**它是机器学习和人工智能中使用的一种生成模型。它是一种概率模型，旨在以无监督的方式学习输入数据的低维表示。VAE 特别适用于生成与训练数据相似的新数据样本等任务。

自动编码器包含两个部分：

1.Encoder将图像作为输入并将其转换为低维潜在表示。

2.Decoder将潜在表示转换回图像。

变分自动编码器

正如我们上面看到的，编码器就像一个压缩器，将图像压缩成较低的尺寸，解码器则从压缩版本重新创建原始图像。

VAE将3x512x512尺寸的图像压缩为4x64x64尺寸的图像，压缩比为48倍！让我们将这四个潜在表征通道可视化。

从理论上讲，这种潜在表示应该能够捕获大量有关原始图像的信息。让我们对这种表示使用解码器，看看我们能得到什么。

从上图我们可以看出，VAE解码器能够从48x压缩的潜在表示中恢复原始图像。这令人印象深刻！如果你仔细观察解码后的图像，你会发现它与原始图像并不相同，请注意眼睛周围的差异。这就是为什么VAE编码器/解码器不是无损压缩的原因。

稳定扩散可以在没有VAE组件的情况下完成，但我们使用VAE的原因是为了减少生成高分辨率图像的计算时间。潜在扩散模型可以在VAE编码器产生的潜在空间中执行扩散，一旦我们通过扩散过程获得了所需的潜在输出，我们就可以使用VAE解码器将它们转换回高分辨率图像。

就像你使用Python生成1到100之间的随机数一样，你是从1到100之间的均匀（伪）随机分布中进行采样。同样，我们可以从潜在空间中采样以生成随机向量，将其提供给解码器并生成新数据。

要理解潜在空间（latent space）,可以借助柏拉图洞穴寓言进行说明。

在这个寓言中，我们看到囚犯们看到了雕像的影子，他们相信他们看到的是实际的物体（可观察的数据）。但与此同时，实际的物体就在他们身后（潜在的、隐藏的数据）。

U-Net模型，它是一种很经典的卷积神经网络结构，它由对称的编码器和解码器组成，具有很好的特征提取和细节恢复能力。在Stable Diffusion中，U-Net是一个核心的模块，主要负责图像生成过程中的去噪和提取，以生成新的图像。

U-net架构图

反向扩散过程的去噪UNet架构，上块结构是下块的镜像

Middle block：在U-Net架构中，middle block（中间块）是模型的一个关键组成部分，通常位于编码器和解码器之间。它的主要功能是在最底层的分辨率下处理特征，结合了多个操作以增强模型的表现。

Skip-connected decoder：一种在深度学习模型中使用的架构，在U-Net的图像生成和分割任务中，它的主要功能是通过跳接连接（skip connections）将编码器中的高分辨率特征图直接传递到解码器中，以便在重建图像时保留更细致的空间信息。

U-Net模型接受两个输入：

1.Noisy latent或Noise噪声潜在向量是VAE编码器产生的潜在向量（如果提供了初始图像）并添加了噪声，或者如果我们想仅基于文本描述创建随机的新图像，它可以接受纯噪声输入。

2.Text embeddings，由输入文本提示生成的基于CLIP的嵌入。

U-Net模型的输出是输入噪声潜在函数所包含的预测噪声残差，换句话说，它预测从噪声潜在函数中减去的噪声，以返回原始的去噪潜在函数。

U-Net表示

在这个过程中，我们不仅导入了unet，还导入了一个scheduler（调度器）。Schedular的作用是确定在扩散过程中的给定步骤中向Latent添加多少噪声。让我们可视化schedular函数。

扩散过程遵循此采样计划，我们从高噪声开始，逐渐对图像进行去噪。让我们形象地看一下这个过程。

让我们看看U-Net如何去除图像中的噪音，我们给图像添加一些噪声。从右边图可以看出，U-Net的输出比传递的原始噪声输入更清晰。

Stable Diffusion使用U-Net通过几个步骤逐渐减去潜在空间中的噪声以达到所需的输出。随着每一步，添加到潜在中的噪声量都会减少，直到我们达到最终的去噪输出。U-Net有一个编码器和一个解码器，由ResNet块组成。Stable Diffusion的U-Net还具有交叉注意层，使它们能够根据提供的文本描述调节输出。交叉注意层通常添加到U-Net的编码器和解码器部分，位于ResNet块之间。

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

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3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

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