Stable Diffusion原理详解（附代码实现）

一、前言

回顾AI绘画的历史，GAN（Generative Adversarial Nets）是比较出众的一个。GAN的出现让AI绘画成为可能，当时GAN给AI绘画提供了一种新的思路，现在回顾当时的绘画可以算是相当粗糙。

gan-results.jpg

初代GAN出现后，出现了大量GAN的变种，比如StyleGAN、CycleGAN、DCGAN等。而StyleGAN已经可以生成非常逼真的图像了，下面是StyleGAN的一些结果。

stylegan-results.jpg

GAN提出已经过去十年，AI绘画也得到了颠覆性的进步。Diffusion Model（DM）逐渐取代了GAN在AI绘画领域的地位。在此基础上，AI绘画领域还融合了其它深度学习方法，比如Controlnet、LoRA等。如今，AI绘画达到了以假乱真的地步，同时给与用户极高的可控性，对资源的要求也逐步降低，每个人都可以在自己的电脑上运行AI绘画模型。

今天我们的主角是Stable Diffusion，它是如今最流行的开源DM。基于Stable Diffusion，开源社区涌现了繁多的开源项目和模型。比如Stable Diffusion Webui、Comfyui、Fooocus等集成应用；分享模型的Civitai网站；HuggingFace提供的Diffusers模块。

今天我们将介绍Stable Diffusion的整体架构，分解每个部件，最后借助Diffusers模块实现AI绘画。

二、网络结构

Stable Diffusion由多个子网络组成，包括文本编码器、UNet和VAE三大部分。组合在一起可以看做一个接收文本输入，输出图像的模型。下面我们将从整体出发，而后拆分每个部件。

2.1 整体架构

Stable Diffusion的架构如图所示：

stable-diffusion-structure.jpg

整体上看是一个接收文本输入，并输出图像的模型。Stable Diffusion处理的过程如下：

1. 输入文本，使用CLIP模型对文本进行编码，获得文本Embedding

2. 从潜空间生成噪声Latent

3. 将文本Embedding和Latent输入UNet模型，预测Latent中的噪声

4. 将去除Latent中的噪声，去除噪声后的结果重新赋值为Latent

5. 重复步骤3、4

6. 将Latent传入VAE解码器，得到最终图片

模型的核心是一个UNet噪声预测网络。不同于GAN直接从噪声中生成图片，Stable Diffusion会进行多次预测噪声并降噪，最终生成图片。

2.2 文本编码器

Stable Diffusion是一种带条件的图像生成模型，可以根据输入的文本生成与文本相符的图片。我们可以直接使用训练良好的Bert模型作为文本编码器，但是这样生成的文本向量和图像的关系不太密切，为了图像生成能更遵循文本条件，Stable Diffusion使用了CLIP模型。

CLIP模型的提出是为了更好的解决视觉任务，CLIP可以在zero-shot的情况下在ImageNet上与ResNet50有