title: StableDiffusion笔记
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date: 2023-5-29 15:36:00
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- 笔记
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- 文字生成图片
Stable Diffusion 是一个图像生成方法，由 Stability AI and Runway 在LDM[1] 的基础上提出。在GitHub有很多他的实现和应用[2][3][4] ,其中[2:1] 是最早的实现版本，[3:1] 是V2版本，由 Stability AI 完成。
整体结构
flowchart TD subgraph Input-noisy Random-seed --> latent-Gaussian-noise end subgraph Input-prompt prompt --> TextEncoder --> TextEmbaddings end latent-Gaussian-noise -->Unet{Unet-with-MultiAttention} TextEmbaddings-->Unet Unet --> predict-noisy --sampling-steps-->Unet predict-noisy --> Decoder --> Image在一开始，StableDiffusion会通过一个随机数种子生成一张在隐空间下的随机噪声，同时通过一个文本编码器对输入的prompt进行编码，生成一个文本向量。随机噪声和文本向量会一块送入Unet，经过DDPM的步骤得到一张隐空间下的图片，通过一个解码器得到完整的图片。这里的Unet做出了改进，中间加入了交叉注意力机制。
Unet-with-MultiAttention
图中Switch用于在不同的输入之间调整。
- 文本数据通过一个文本编码器(一般是CLIP的文本编码器)将文本转换为向量，投影到Unet上
- 图像，语义图，表示等直接送入Unet
反向扩散过程中输入的文本向量和隐空间下的噪声图片需要经过 \(t\)轮的Unet网络，每一轮预测一个噪声，噪声图减去这个噪声，得到的图片继续送入Unet进行下一轮
参考文献
Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Presented at the 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), New Orleans, LA, USA. https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.01042 ↩︎
CompVis. (n.d.). GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model. GitHub. Retrieved May 29, 2023, from https://github.com/CompVis/stable-diffusion ↩︎ ↩︎
Stability-AI. (n.d.). GitHub - Stability-AI/stablediffusion: High-Resolution image synthesis with latent diffusion models. GitHub. Retrieved May 29, 2023, from https://github.com/Stability-AI/stablediffusion ↩︎ ↩︎
AUTOMATIC1111. (n.d.). GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI. GitHub. Retrieved May 29, 2023, from https://github.com/automatic1111/stable-diffusion-webui ↩︎