Stable diffusion文生图大模型——隐扩散模型原理解析
1、前言
本篇文章，我们将讲这些年非常流行的文生图大模型——Stable Diffusion。该模型也不难，甚至说很简单。创新点也相对较少，如果你学会了我以前的文章讲过的模型，学习这个也自然水到渠成！
参考论文：High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (arxiv.org)
官方代码：GitHub – CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
视频：[Stable diffusion生成大模型——隐扩散模型原理解析-哔哩哔哩]
演示：
2、Stable Diffusion
2.1、隐空间扩散
在传统的扩散模型中，都是一上来就对图像就行加噪去噪。这种做法有一些难以避免的问题——效率。一方面，图像的像素如果非常大，那么计算量将是难以想象地；另一方面，我们在VAE那里说到过，图像之中，总是存在一些冗余地部分。我们直接拿图像去扩散，相当于也把那些冗余的部分也一起计算了。
所以，作者选择先把图像编码成一个维度相对较小的编码向量（或特征图）。然后再训练扩散模型
那么，该如何进行编码呢？答案就是使用VAE（详细请看VAE变分自编码器原理）。总所周知，使用VAE可以把图像编码成维度相对较小的向量（或特征图）
除此之外，就是使用离散化的编码器——VQGAN（详细请看VQGAN原理解析）
这两种方法，都可以进行图像的压缩。压缩完成之后，在进行扩散过程
其中编码器对应图中的
E
\mathcal{E}
E，解码器对应
D
\mathcal{D}
D。也就是说，先把图像x通过
E
\mathcal{E}
E进行编码，再进行Diffusion Process
2.2、条件生成
如果你用过Stable Diffusion。就必然知道它可以进行条件生成。那么该如何把条件引入Diffusion里面呢？在Diffusion系列里面，我其实从没有讲过如何进行条件生成。
其实进行条件生成有一个很简单的理解方式。那就是直接采用下面的损失函数
L
=
∣
∣
ϵ
−
ϵ
θ
(
x
t
,
t
,
y
)
∣
∣
2
(1)
L=||\epsilon-\epsilon_ heta(x_t,t,y)||^2 ag{1}
L=∣∣ϵ−ϵθ(xt,t,y)∣∣2(1)
为什么可以这样？我们回忆一下DDPM里面的损失函数
L
=
∣
∣
ϵ
−
ϵ
θ
(
x
t
,
t
)
∣
∣
2
(2)
L=||\epsilon-\epsilon_ heta(x_t,t)||^2 ag{2}
L=∣∣ϵ−ϵθ(xt,t)∣∣2(2)
区别在哪里，那就是Eq.(1)里面神经网络的输入多加了一个条件y。这个条件y可以是标签，文本等等信息。
为什么多加了一个y就可以进行条件生成？
我们从一个比较简单的方面的来理解。在DDPM里面，我们层提到三种预测方式——均值、原始图像，噪声
我们最终只使用噪声而已。那假如我们预测的是原始图像呢？
L
=
∣
∣
x
0
−
x
θ
(
x
t
,
t
)
∣
∣
2
L=||x_0-x_ heta(x_t,t)||^2
L=∣∣x0−xθ(xt,t)∣∣2
如果我们加入一个条件y
L
=
∣
∣
x
0
−
x
θ
(
x
t
,
t
，
y
)
∣
∣
2
L=||x_0-x_ heta(x_t,t，y)||^2
L=∣∣x0−xθ(xt,t，y)∣∣2
加入的一个条件y（比如假设它是图像的类别标签），这就意味着什么呢？意味着我们告诉了神经网络图像
x
0
x_0
x0的类别是什么。那么让神经网络去预测
x
0
x_0
x0，肯定会相对容易，因为神经网络已经知道了图像的类别，排除了其他类别图像的可能。
所以，对于预测噪声也是同理。那么Eq.(1)也是同理，加入一个条件y。更加有利于去噪。
2.3、损失函数和网络结构
对于DIffusion的网络结构，其实我从来没说过。我只讲了用神经网络去预测噪声。对网络结构这些东西，我以后打算出一个单独的系列来讲。
现在主要讲模型原理。但为了完整性。我还是简单讲一下吧。万一有些读者已经有这些方面的基础呢
那么网络的结构该如何呢？在DDPM中，其实用的是U-Net结构的神经网络去预测噪声。在Stable Diffusion里面的，也沿用了这个结构。
我们前面说过，要给预测噪声的神经网络加入条件。但我们不是纯粹的把条件直接送进去。而是对条件进行编码表征之后再送进去。我们用
T
θ
(
y
)
\mathcal{T}_ heta(y)
Tθ(y)表示把条件编码成对应的中间表征。所以损失函数变成了这样
L
L
D
M
=
E
E
(
x
)
,
ϵ
∼
N
(
0
,
1
)
,
t
[
∣
∣
ϵ
−
ϵ
θ
(
z
t
,
t
,
T
θ
(
y
)
∣
∣
2
]
L_{LDM}=\mathbb{E}_{{\mathcal{E}(x)},\epsilon\sim \mathcal{N}(0,1),t}\left[||\epsilon-\epsilon_ heta(z_t,t,\mathcal{T}_ heta(y)||^2\right]
LLDM=EE(x),ϵ∼N(0,1),t[∣∣ϵ−ϵθ(zt,t,Tθ(y)∣∣2]
其中，
z
t
z_t
zt是
E
\mathcal{E}
E编码得到图像加噪之后的结果。t代表时刻。
除此之外，如果你看了上面那张图，就能看到有一个Q，K，V的东西。那其实自注意力机制。这玩意儿是Transformer里面的。原本属于自然语言处理那边的。我打算以后分出一个系列讲自然语言处理。
在这里我简单讲一下，如果你会Transformer，应该不会陌生。如果不会，你听了估计也不会明白，我在这里不深入讲。讲到自然语言处理再讲
下面我们来简单过一下。对于里面的Q，K，V。计算如下
Q
=
W
Q
(
i
)
⋅
ϕ
i
(
z
t
)
,
K
=
W
k
(
i
)
⋅
T
θ
(
y
)
,
V
=
W
V
(
i
)
⋅
T
θ
(
y
)
Q=W^{(i)}_Q\cdot\phi_i(z_t),K=W_k^{(i)}\cdot \mathcal{T}_ heta(y),V=W_V^{(i)}\cdot\mathcal{T_{ heta}}(y)
Q=WQ(i)⋅ϕi(zt),K=Wk(i)⋅Tθ(y),V=WV(i)⋅Tθ(y)
其中，
ϕ
i
(
z
t
)
\phi_i(z_t)
ϕi(zt)是预测
ϵ
θ
\epsilon_ heta
ϵθ的U-Net的中间表征。
那么，里面的
T
θ
\mathcal{T}_ heta
Tθ究竟是什么呢？这要看具体情况，要根据具体特定领域而选择。比如当y是文本时，我们可以使用Transformer，或者使用CLIP等等。要根据具体情况而定。
2.4、训练
对于Stable Diffusion的训练。DIffusion和编码解码部分，并不是并行训练。
而是先训练好一个编码器和解码器。然后在训练Diffusion。对于条件的编码，一般情况下也是要一个训练好的，而不是跟着Diffusion一起训练。
2.5、采样
很简单，从高斯分布中采样一个
z
T
z_T
zT，然后设置条件。慢慢去噪。到了
z
0
z_0
z0之后，使用解码器，就可以得到图像
3、结束
本篇文章到此结束，如有问题，还望指出。阿里嘎多！
