零基础读懂Stable Diffusion！

前言

一文搞懂Stable Diffusion是什么，怎么训练和使用，语义信息影响生成图片的过程。>>[][加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿]

前几个月AIGC可谓是大热了一把，各种高质量的生成图片层出不穷，而其中最重要的开源模型Stable Diffusion也受到了各种技术商业上的热捧，以很快的速度不断的向前迭代着。之前作为一个没有相关知识基础的小白，为了了解相关的技术知识，找了很多文章看，最后还是发现Jay Alammar的这篇文章讲的最为通俗易懂，于是决定简单翻译一下，方便更多人从零开始了解这项强大的技术。

由于原文篇幅较长，所以这里分为三部分进行讲解：

1. 第一部分，主要讲“是什么”的问题，包括Stable Diffusion是什么，里面的各个模块是什么

2. 第二部分，主要讲“怎么办”的问题，也就是Diffusion怎么训练以及怎么使用的问题。

3. 第三部分，主要讲“如何控制”的问题，具体阐述语义信息到底是怎么影响生成图片的过程的。

接下来正式进入第一部分的介绍，谈谈Stable Diffusion是什么，以及里面的一些模块是什么的问题。

本次教程将使用AI绘画工具 Stable Diffusion 进行讲解，如还未安装SD的小伙伴可以扫描免费获取哦~

零基础读懂Stable Diffusion（I）：怎么组成

AI图像生成最近所展现出的潜力可谓是让人大开眼界，它能够从一些简单的文字描述开始，变魔法一般的变出高质量的图片。不用说，这已然深刻的拓宽了人类创作艺术的方式。而其中，Stable Diffusion的公布算是一个里程碑事件了，它的开源不仅仅意味着面向大众群体公开了一个极高质量的模型，与此同时这个模型甚至能保持很快的运行速度和较低的显存需求，不可谓不厉害。

用过了Diffusion这个神奇的技术后，你可能会好奇它到底为什么能有如此好的效果，这里将给出一个尽量简单直白的解释。

Stable Diffusion模型确实是多才多艺的，它可以出色的完成很多任务，比如文生图，图生图，特定角色的刻画，甚至超分或者Inpainting，但作为最基础的一篇介绍，这里我们首先就着重讲解最基础的“文生图”模块，也就是txt2img部分。下图是一个基本的文生图展示，输入是“天堂(paradise)、广袤的(cosmic)、海滩(beach)”，可以看到最右边的生成图片很好的符合了输入的要求，图中不仅有蓝天白云，广阔的海滩也一望无际：

最最简单的txt2img示意图，之后我们会不断细化和分解这张图里txt2img的过程

虽然本文暂时还没讲到图生图模块（也就是所谓的img2img），但这个模块的示意图我们也暂时放一下，如下图所示，这次的输入从单纯的“文字”变成了“图片+文字”的形式，生成的结果是由原始图片和文字提示词共同决定的。这次输入是"海盗船(pirate ship)"和上面img2img生成的图片，最后输出的结果也确实把输入图片的帆船变成了海盗船

img2img示意图，输入是"海盗船(pirate ship)"，最后输出的结果也确实把输入图片的帆船变成了海盗船

现在，让我们正式开始了解这项技术背后的原理吧。

一、组成模块

Stable Diffusion其实是个比较杂合的系统，里面有着各种各样的模型模块。那首先映入眼帘的问题是，怎么把人类理解的文字转换为机器理解的数学语言，毕竟计算机是不懂英文的嘛。这个时候就需要一个text understander帮忙转化。在生成图像前，下图中蓝蓝的text understander先把文字转换成某种计算机能理解的数学表示：

蓝蓝的text understander（也就是一个文字的encoder编码器）把人类语言转换成计算机能理解的语义内容

我们后续在第三篇中会讲到这个text understander到底是怎么理解文字和怎么训练的，但现在暂时让我略过这一部分内容，我们只要知道这个text understander是个特别的Transformer语言模型就好了。它的输入是人类语言，输出是一系列的向量，这些向量的语义对应着我们输入的文字。

那么现在，有了可以代表语义的向量（就比如下面的蓝色3*5方格），我们就把这个语义向量交给真正的图片生成器了，也即下图中粉粉的Image Generator。

蓝色方格的语义向量被输入到粉色的图片生成器中，正式开始生成图片

这个粉色的图片生成器（Image Generator）可以分解成两个子模块来看

1，图片信息生成器

这个下图中粉色的模块是Stable Diffusion的秘密武器，也是Stable Diffusion和其他diffusion模型最大的区别，很多性能上的提升就来源于此。

首先，最需要明确的一点：图片信息生成器不直接生成图片，而是生成的较低维度的图片信息，也就是所谓的隐空间信息(information of latent space)。这个隐空间信息在下面的流程图中表现为那个粉色的4*3的方格，后续再将下图中这个隐空间信息输入到下图中黄色的Decoder里，就可以成功生成图片了。Stable Diffusion主要引用的论文“latent diffusion”中的latent也是来源于隐变量中的“隐”(latent)。

一般的diffusion模型都是直接生成图片，并不会有先生成隐变量的过程，所以普通的diffusion在这一步上需要生成的信息更多，负荷也更大。因而之前的diffusion模型在速度上和资源利用上都比不过Stable Diffusion。那技术上来说，这个图片隐变量到底是怎么生成的呢？这其实是由一个Unet和一个Schedule算法共同完成的。schedule算法控制生成的进度，unet就具体去一步一步地执行生成的过程。Stable Diffusion中，整个unet的生成迭代过程大概要重复50~100次，隐变量的质量也在这个迭代的过程中不断的变得更好。下图中粉色的Image Information Creator左下角的循环标志也正是象征着这个迭代的过程。

2，图片解码器

图片解码器也就是我们上面说的decoder，它从图片信息生成器（Image Information Creator）中接过图片信息的隐变量，将其升维放大(upscale)，还原成一张完整的图片。图片解码器只在最后的阶段起作用，也是我们真正能获得一张图片的最终过程。

上面粗略的聊了一下Stable Diffusion每个模块的功能，下面我们来更具体的了解一下这个系统中输入输出的向量形状，这样的话对Stable Diffusion的工作原理应该能有更直观的认识：

• Text Encoder （蓝色模块） 功能：将人类语言转换成机器能理解的数学向量 输入：人类语言 输出：语义向量（77,768）

• Image Information Creator （粉色模块） 功能：结合语义向量，从纯噪声开始逐步去除噪声，生成图片信息隐变量 输入：噪声隐变量(4,64,64)+语义向量（77,768） 输出：去噪的隐变量(4,64,64)

• Image Decoder 功能：将图片信息隐变量转换为一张真正的图片。输入：去噪的隐变量(4,64,64) 输出：一张真正的图片(3,512,512)

大概流程中的向量形状变化就是这样，至于语义向量的形状为什么是奇怪的（77,768）的形状，我们后面讲到Text Encoder里面的CLIP模型的时候还会讲到，这里就暂且按下不表。

二、扩散(Diffusion)到底是什么意思？

Diffusion模型，翻译成中文也就是扩散模型，那这个扩散到底体现在什么地方呢？这就是我们这第二部分着重要描述的过程。首先我们先用random函数生成一个隐变量大小的纯噪声【下图中左下透明4*4】。而扩散的过程发生在Image Information Creator中，有了初始的纯噪声【下图中左下透明4*4】+语义向量【下图左上蓝色3*5】后，unet会结合语义向量不断的去除纯噪声隐变量中的噪声，重复50~100次左右就完全去除了噪声，同时不断的向隐变量中注入语义信息，我们就得到了一个有语义的隐变量【下图粉色4*4】。别忘了我们还有一个scheduler，它就用来控制unet去噪的强度，以统筹整个去噪的过程。scheduler可以在去噪的不同阶段中动态地调整去噪强度，也可以在某些特殊的任务里，匀速地去除噪声，这都取决于我们一开始的设计。

这个扩散过程是一步一步迭代去噪的，每一步都向隐变量中注入语义信息，不断重复直到去噪完成为止。为了有个直观的认识，我们可以把初始的纯噪声【下图左上透明4*4】和最后的去噪隐变量【下图右上粉色4*4】都通过最后的Image Decoder，看看会出来什么样的图片。不出意料，纯噪声本身没有任何有效信息，解码出来的图片也会是纯噪声，如下图左侧所示。而最后的去噪隐变量由于已经耦合了语义信息，因此最后解码出来的也是一张包含语义信息的有效图片，如下图右侧图片所示。

刚才我们也提到过，扩散过程是一个多次迭代的过程。每一步迭代的输入都是一个隐变量，输出也是一个隐变量，只不过输出的这个隐变量噪声更少，并且语义信息更多。下图中4*4的隐变量不断从透明变粉的过程就代表了这个迭代的过程，颜色越粉，迭代次数越多，噪声也就越少。

这个时候我们再偷偷用Image Decoder提前看一下每一步所对应的图片，就会看到我们想要的图片一步一步地脱胎于噪声的全过程：

这是一个神奇的过程，下面的视频展示了迭代去噪的全过程，我们可以看一下视频的展示：

三、总结

至此，我们已经了解了Stable Diffusion是什么，以及其中的种种模块是什么，甚至还简单的窥视了一下它的工作过程。至于为什么Diffusion如何训练、如何控制，鉴于篇幅原因，就容我放到后文中再去细讲了。这里最后再简单做一下总结：

1. 第一部分介绍了一些Stable Diffusion中的主要模块——包括一个Text Understander处理语义信息，一个Image Information Creator生成图片的隐变量，一个Image Decoder利用隐变量生成真正的图片。

2. 其次还介绍了一下Diffusion生成图片的流程——包括向量形状在系统中经历的一系列变化，以及各个阶段图片隐变量解码后的可视化。

零基础读懂Stable Diffusion（II）：怎么训练

一，Diffusion怎么训练

Diffusion模型能够生成高质量图片，其核心原因在于我们现在有着极其强大的计算机视觉模型。只要数据集够大，我们强大的模型就能学习到任何复杂的操作。那具体diffusion里面让unet学习了怎样一个操作呢？简单来说，就是“去噪”。

那如何为去噪的任务设计数据集呢？很简单，我们只要向普通的照片里添加噪声，不就有了加噪的图片了嘛。假定我们现在有一张金字塔的图片，我们用random函数生成从强到弱各个强度的噪声，比如下图中0~3共计4个强度的噪声。现在我们选定个某个强度的噪声，比如下图中选了噪声1，并且把这个噪声添加到图片里：

训练集如何制作：1，选张图片 2，生成从强到弱各个强度的噪声 3，从中选个噪声（比如强度1） 4，加到图片里

现在，我们就制作完成了训练集里面的一张图片。按照这样的操作，选一张图片，再选一种强度的噪声混合，我们还可以制作很多训练集。比如下面就选了图书馆的一张照片，混合了强度为2的噪声，创造了一个更模糊一点的训练样本：

上面仅仅作为一个简单的例子，所以噪声只设置了四个档位。实际上我们可以更细腻地划分噪声的等级，将其分为几十个甚至上百个档位，这样就可以创建出成千上万个训练集。比如我们现在噪声设置成100个档位，下面就展示了利用不同的档位结合不同的图片创建6张训练集的过程：

这样的话，一组训练集包括了三样东西：噪声强度(上图数字)，加噪后的图片(上图左列图片)，以及噪声图（上图右列图片）就可以了。训练的时候我们的unet只要在已知噪声强度的条件下，学习如何从加噪后的图片中计算出噪声图就可以了。注意，我们并不直接输出无噪声的原图，而是让unet去预测原图上所加过的噪声。当需要生成图片的时候，我们用加噪图减掉噪声就能恢复出原图了。

具体的一个训练过程就如下图所示，一共分四步走：

1. 从训练集中选取一张加噪过的图片和噪声强度，比如下面的加噪街道图和噪声强度3。

2. 输入unet，让unet预测噪声图，比如下图的unet prediction。

3. 计算和真正的噪声图之间的误差

4. 通过反向传播更新unet的参数。

那完成训练后，我们该如何生成图片呢？

二，Diffusion怎么生成图片

假设我们现在已经按照上面的步骤训练好了一个unet，这就意味着它就可以成功从一个加噪的图片中推断出噪声了。如下图中，知道噪声强度的情况下，给unet输入一张有噪图，unet就输出有噪图上面加过的噪声：

只要知道噪声强度，训练好的unet就可以成功推断出噪声

既然现在噪声图能够被推断出来，我们只要把加噪后的图片减去这个噪声图，就可以轻松得到一张略微去噪的图片了：

重复这个过程，预测噪声图，再减去噪声图，进行第二步去噪：

不断地重复这个过程，不断的去除一张噪声图片的噪声，最终我们就可以得到一张很棒的图片。这个图片是接近训练集分布的，它和训练集保有相同的像素规律。比如你用一个艺术家数据集去训练，它就会遵循美学的颜色分布，你用真实世界的训练集去训练，它的结果就会尽量遵循真实世界的规律。现在，你已经了解了Diffusion模型的基本规律了，这不仅仅适用于Stable Diffusion，也适用于OpenAI的Dall-E 2和Google的Imagen。

注意到上面这个过程中我们暂时还没有引入文字和语义向量的控制。也就是说，如果单纯的按照上面的流程走，我们可能能得到一些很炫酷的图片，但我们没有办法去控制最后的结果到底是什么。那如何引入文字控制呢？这就要使用语言模型和Attention机制来引入语义啦。

三、总结

1. Diffusion’s Training: 利用 **“噪声强度、噪声图、加噪后图片”**组成训练集，训练unet，使其学习如何从加噪后的图片推断出所加的噪声。

2. Diffusion’s Inference: 利用训练好的unet，从纯噪声中一步一步去噪，得到合理正常的图片。

零基础读懂Stable Diffusion（III）：怎么控制

第二部分中我们着重讲述了如何训练Stable Diffusion中的unet，同时，也了解了在训练好unet之后怎么使用它来去除噪声以及生成图片。然而，还有一个重要的地方我们尚未提及，那就是可控性。我们如何用语言来控制最后生成的结果？答案也很简单——注意力机制。在第一部分中我们讲到，一个unet除了要接收噪声图之外，还要接受我们用Text Encoder预先提取的语义信息。那这个语义信息怎么在生成图片的过程中使用呢？我们直接使用注意力机制在unet内层层耦合即可。下图中每个黄色的小方块都代表一次注意力机制的使用，而每次使用注意力机制，就发生了一次图片信息和语义信息的耦合。每一个unet内部，这样的操作都会发生很多次很多次，直到最后一个unet为止，一直不断重复这耦合的过程。

有人可能就要问了，语义信息是语义信息，图片信息是图片信息，怎么能用attention耦合到一块呢？计算机怎么把这两种完全不同的信息联系到一起的呢？这就要说到我们这篇文章的主角——CLIP模型了。

一，CLIP模型介绍

自从2018年Bert发布以来，Transformer的语言模型就成了主流。Stable Diffusion起初的版本便是用的基于GPT的CLIP模型，而最近的2.x版本换成了更新更好的OpenCLIP。语言模型的选择直接决定了语义信息的优良与否，而语义信息的好坏又会影响到最后图片的多样性和可控性。Google在Imagen论文中做过实验，可以发现不同语言模型对生成结果的影响是相当大的。

那像CLIP这样的语言模型究竟是怎么训练出来的呢？它们是怎么样做到结合人类语言和计算机视觉的呢？接下来我们就来好好了解一下。

首先，要训练一个结合人类语言和计算机视觉的模型，我们就必须有一个结合人类语言和计算机视觉的数据集。CLIP就是在像下面这样的数据集上训练的，只不过图片数据达到了可怕的4亿张而已。事实上，这些数据都是从网上爬取下来的，同时被爬取下来的还有它们的标签或者注释。

CLIP模型包含一个图片Encoder和一个文字Encoder。训练过程可以这么理解：我们先从训练集中随机取出一张图片和一段文字。注意，文字和图片未必是匹配的，CLIP模型的任务就是预测图文是否匹配，从而展开训练。在随机取出文字和图片后，我们再用图片Encoder和文字Encoder分别压缩成两个embedding向量，称之为图片embedding和文字embedding【下图两个蓝色3*1向量】。

然后我们用余弦相似度来比较两个embedding向量的相似性，以判断我们随机抽取的文字和图片是否匹配。一开始的时候，就算图片和文字配对的很好，但由于我们的两个Encoder刚刚初始化，参数都是混乱的，因此两个embedding向量一定也是混乱的，计算出来的相似度往往会接近于0。这就会出现下图这种状况，明明图文是一对，他们的label是similar，但是余弦相似度算出来的prediction却是not similar：

这个时候，标签（similar）和预测结果（not similar）不匹配，我们就根据这个结果去反向更新两个Encoder的参数：

不断地重复这个反向传播的过程，我们就能够训练好两个Encoder。对于配对的图片和文字，这两个Encoder最后就可以输出相似的embedding向量，计算余弦相似度就可以得到接近1的结果。而对于不匹配的图片和文字，这两个Encoder就会输出很不一样的embedding向量，使得余弦相似度计算出来接近0. 这个时候，你给CLIP一张小狗的图片，同时再给出文字描述：“小狗照片”，CLIP模型就会生成两个相似的embedding向量，从而判断出文字和图片是匹配的。这个时候，计算机视觉和人类语言这两个原本不相干的信息就通过CLIP联系到了一块，二者就拥有了统一的数学表示了。你可以将文字通过一个Text Encoder转换成图片信息，也可以将文字通过Image Encoder转换成语言信息，二者就能够相互作用了。这也是Diffusion模型中可以通过文字生图片的秘密所在。

值得注意的是，就像经典的word2vec训练时一样，训练CLIP时不仅仅要选择匹配的图文来训练，还要适当选择完全不匹配的图文给机器识别，作为负样本来平衡正样本的数量。

二，给图片注入语义

有了训练好的CLIP模型，我们就获得了一个完美的工具，用来联系语义信息和计算机视觉信息了。那如何利用CLIP模型呢？一个很直白的思路就是，对于一段描述文字，我们先用CLIP的Text Encoder去压缩成embedding向量。在unet的去噪过程中，我们就不断地用attention机制给去噪的过程注入这个embedding向量，就可以不断注入语义信息了。

回忆一下，在第二部分中，我们介绍了没有语义信息时unet的输入输出情况。大概就是下图这个样子，输入是噪声强度和加噪图，输出是加噪图上所加的噪声。

现在有了语义的embedding向量，稍作修改之后，我们就有了新的输入输出关系图。语义embedding向量在下图中表示为蓝色3*5的方格：

训练的数据集也添加了文字的数据对，现在输入变成了噪声强度+加噪图+文字：

要更清楚的知道语义向量是这么作用于这个过程中的，我们必须更深入的了解一下Unet里面是怎么工作的。

1，没有文字时的Unet

首先，没有文字的时候，unet宏观的工作模式我们已经很清楚了。unet的输入是加噪图和噪声强度，输出是加噪图上所加的噪声：

然后，当我们要更细致的了解unet里面到底是什么样的时候，就可以把上图中代表unet的小粉块放大来看。如下图所示，整个unet内部的流程特点如下

• 整个unet是由一系列Resnet构成的。

• 每一层的输入都是上一层的输出。

• 一些输出用residual connection直接跳跃到后面去，如下图中的虚线，这种residual+skip的操作也是很经典的unet思想。

• 噪声强度被转换成一个embedding向量，输入到每一个子的Resnet里面。这也是噪声强度能控制unet的底层原理所在。

2，有文字时的Unet

了解了没有文字时的unet是怎么工作的之后，接下来我们就要加入文字的处理了。首先，还是看宏观的输入输出，相比上面额外添加了文字embedding作为输入【下图蓝色3*5】：

我们再细看一下粉色的unet模块里到底发生了什么。如下图所示，每个Resnet不再和相邻的Resnet直接连接，而是在中间新增了Attention的模块。CLIP Encoder得到的语义embedding就用这个Attention模块来处理。

注意到，Resnet模块并不直接以文字作为输入，而是使用了Attention作为后处理模块。现在Unet就可以通过这一方式成功利用CLIP的语义信息了。就此，我们也就能成功完成文生图的任务。

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