Stable Diffusion 文生图原理及工作流程

Stable Diffusion 是一种先进的文生图（text-to-image）技术，它能够根据用户提供的文本描述自动生成相应的图像。这项技术是由CompVis、Stability AI和LAION等公司合作研发的，并且它的模型及代码都是开源的，使用了大量开源数据集如LAION-5B进行训练。以下是Stable Diffusion文生图原理的详细介绍：

1. 模型架构概览

Stable Diffusion模型基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM）框架，这一框架对传统的扩散模型进行了改进。传统扩散模型直接在像素级别操作，而LDM则首先将图像压缩到一个低维度的潜在空间（latent space），随后在这个潜在空间中应用扩散过程生成图像。

2. 工作流程

1. 文本处理：
   • 提示词（Prompt）处理：用户提供的文本描述（prompt）首先通过CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型的Text Encoder进行处理。CLIP的作用是将自然语言文本转换为机器可以理解的格式，即将其转化为一系列数字（tokens）。
   • Token Embedding：这些tokens随后被映射到一个高维向量空间（Embedding），每个向量代表了词语的语义信息，通常是768维。
   • Transformers：Embeddings通过一个Text Transformer进一步处理，以适应模型的输入需求。
2. 潜在空间处理：
   • 图像编码：使用一个自动编码器（Autoencoder）将真实图像压缩成潜在向量，这个过程称为潜在空间表示（latent representation）。
3. 扩散过程：
   • 在潜在空间中，模型使用一个基于时间步长的噪声过程逐步构建图像的潜在表示。这个过程开始于一个随机的高斯噪声图，然后通过一系列逆扩散步骤逐渐减少噪声，直至生成清晰的图像特征。
4. 图像生成：
   • 最后，从潜在空间中优化得到的向量被送入自动编码器的解码器部分，该解码器将潜在向量解码回像素空间，生成最终的图像。

3. 关键技术点

• 潜在空间：降低了图像表示的复杂度，使得模型更容易学习和生成高质量图像。
• 扩散模型：通过逐步去噪过程，模型能够从噪声中学习并生成图像细节。
• 条件扩散：确保生成的图像与输入的文本提示相匹配。
• 注意力机制：帮助模型聚焦于文本提示中的关键信息，提高生成图像的相关性。
• 文本-图像合成：结合文本和潜在空间表示，实现精准的文本驱动图像生成。

综上所述，Stable Diffusion通过一系列复杂的文本处理和图像生成步骤，实现了从文本描述到图像的高效转换，是目前文生图领域中一项非常有影响力的技术。