Stable Diffusion 3（SD3）

Stable Diffusion 3 组成

SD3（Stable Diffusion 3）作为最新一代的文生图扩散模型，其架构在继承DiT（Diffusion Transformer）核心思想的基础上进行了多项创新。以下是其关键结构组成与技术亮点：

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1. 多模态输入系统

文本编码器

• 三模文本编码
  • CLIP ViT-L/14：通用视觉语言对齐
  • T5-XXL：长文本语义解析
  • 自研编码器：专有提示词优化
  • 融合机制：通过注意力门控动态加权三路文本特征

图像编码器

• 改进的VAE
  • 32×下采样率（平衡计算效率与细节保留）
  • 引入扩散先验模块，提升潜空间连续性

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2. 核心扩散骨干网络

多尺度DiT架构

• 分层处理结构

  [Stage1: 64×64 @ DiT-S] → [Stage2: 32×32 @ DiT-B] → [Stage3: 16×16 @ DiT-L]
  

  • 每阶段分辨率减半，模型容量倍增
  • 跨阶段跳跃连接（类似U-Net但全Transformer化）

增强型DiT块

• 时空注意力分离

  • 空间注意力：处理单帧内像素关系
  • 时间注意力：视频生成时跨帧一致性建模
  • 共享QKV投影：减少计算开销

• 动态条件融合

  $\text{adaLN++}=\gamma (t,c_{\text{text}},c_{\text{image}})\cdot \text{LN}(x)+\beta (t,c_{\text{text}},c_{\text{image}})$

  支持文本+图像+时间步的联合调制

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3. 多粒度条件控制

语义金字塔控制器

• 粗粒度引导：T5编码的段落级语义
• 中粒度引导：CLIP提取的句子级概念
• 细粒度引导：自研编码器的词级属性

动态权重分配

• 通过可学习门控网络自动调节不同粒度条件的贡献权重

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4. 高保真解码系统

渐进式上采样器

• 三级超分模块

  16×16 → 32×32 → 64×64 → 256×256
  

  • 每级采用自适应反卷积（Adaptive ConvTranspose）
  • 注入文本条件引导细节生成

多判别器协同

• CLIP语义一致性判别器
• CNN纹理判别器
• 扩散先验判别器
  通过对抗训练提升局部真实性

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5. 关键技术创新

技术	作用	实现效果
三模文本融合	解决复杂提示词歧义	提升文本-图像对齐精度
时空分离注意力	降低视频生成计算复杂度	支持512×512@24fps视频生成
动态条件门控	自动平衡文本/图像条件权重	避免过拟合单一条件类型
渐进式对抗超分	突破扩散模型分辨率限制	实现8K图像生成

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工作流程

1. 输入处理

   • 文本提示 → 三模并行编码 → 特征融合
   • 初始噪声 → 分层潜空间映射

2. 迭代去噪

   • 多尺度DiT骨干网络（64→32→16）
   • 时空注意力+动态条件调制

3. 高清重建

   • 渐进式上采样（16→256）
   • 多判别器联合优化细节

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与DiT的核心差异

• 条件系统：DiT仅支持简单标签/时间步，SD3实现多模态精细控制
• 架构扩展：DiT为单尺度，SD3采用分级处理+超分解码
• 应用场景：DiT侧重理论验证，SD3面向工业级生成需求

SD3通过这套设计在保持扩散模型概率优势的同时，达到了商业级生成质量与可控性。其结构代表了当前文生图领域的最前沿技术整合。

• 阶段1：MMDiT处理多模态输入

  • 将文本、图像（如参考图）等不同模态编码为统一语义空间的特征
  • 示例：CLIP+T5+自定义编码器的三模融合（参见前文）

• 阶段2：多尺度DiT生成图像

  • 接收MMDiT提供的条件特征
  • 按64x64→32x32→16x16分层处理，每阶段注入对应粒度的条件信号

SD3的结构

Stable Diffusion 3 (SD3) 的模型结构代表了当前文生图（text-to-image）扩散模型的最先进设计，通过多模态融合、分层处理和增强的生成能力实现了质的飞跃。

Stable Diffusion 3（SD3）的结构主要包括以下几个核心部分：

1. 整体架构

Stable Diffusion 3 是一个端到端的生成模型，其最大的亮点是采用了全新的 MM-DiT（Multimodal Diffusion Transformer）架构。该架构通过将文本和图像特征进行中期融合，避免了传统交叉注意力机制的复杂性，同时提高了生成效率和质量。

2. MM-DiT（多模态扩散骨干网络）

• 中期融合：文本嵌入（Text Embeddings）和图像的Patch嵌入（Patch Embeddings）分别经过独立的编码层处理后，在注意力机制之前进行拼接（Concat），然后送入注意力机制进行交互。
• 两套独立权重参数：图像的Latent Tokens和文本的Tokens使用两套独立的权重参数，仅通过Self-Attention机制实现特征交互。
• Transformer架构：MM-DiT基于Transformer架构，模型的深度（Transformer Block的数量）决定了其参数规模。

3. VAE（变分自编码器）

• 结构：VAE部分包括编码器和解码器，编码器将输入图像压缩到Latent空间，解码器则从Latent空间重建图像。
• 改进：在高分辨率图像处理上，SD3的VAE表现优于SDXL。

4. 文本编码器（Text Encoder）

SD3使用了三种文本编码器来提取丰富的文本特征：

• CLIP ViT-L 和 OpenCLIP ViT-bigG：用于提取全局语义特征。
• T5-XXL Encoder：用于提供深度语言理解。
• 特征融合：全局语义特征和时间步信息（Timestep Embedding）通过MLP网络融合后，注入到MM-DiT的每个Transformer Block中。

5. 训练与优化

• RF（Rectified Flow）采样方法：优化了扩散模型的训练过程，使训练更高效稳定，同时支持更快的采样生成。
• 训练技巧：包括图像特征和文本特征的缓存、使用Classifier-Free Guidance技术、DPO（Direct Preference Optimization）微调等。

Stable Diffusion 3（SD3）的结构基于**多模态扩散Transformer（MMDiT）**架构，结合了扩散模型与Transformer的优势，并针对文本到图像生成任务进行了多项优化。以下是其核心组成单元和技术特点：

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SD3 模型的推理流程和训练流程

1. 推理流程（Inference Pipeline）

SD3（Stable Diffusion 3）的推理流程主要包括以下几个步骤：

1. 文本编码：

   • 输入文本提示通过预训练的文本编码器（如 CLIP ViT-L、OpenCLIP ViT-bigG 和 T5-XXL）编码成文本特征。
   • 这些文本特征包括全局语义特征和细粒度特征，用于指导图像生成。

2. 初始化噪声：

   • 从高斯噪声 $z_T$ 开始，这是扩散模型的初始输入。

3. 逐步去噪：

   • 通过训练好的扩散模型（Multimodal Diffusion Transformer, MM-DiT）逐步去除噪声。
   • 每一步中，模型预测当前噪声，并从当前表示中减去预测的噪声，逐步恢复出潜在空间的表示 $z_0$。

4. 解码生成：

   • 最终的去噪结果 $z_0$ 通过 VAE 的解码器解码回像素空间，生成最终的图像。

5. 后处理：

   • 生成的图像可能需要一些后处理步骤，如裁剪、调整大小等，以满足特定的需求。

2. 训练流程（Training Pipeline）

SD3 的训练流程主要包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：

   • 图像编码：使用预训练的 VAE 将输入图像编码到潜在空间。
   • 文本编码：使用预训练的文本编码器将文本提示编码成文本特征。
   • 缓存特征：将编码后的图像特征和文本特征缓存起来，以提高训练效率。

2. 噪声添加：

   • 在潜在空间的表示上逐步添加噪声，形成一个从数据到噪声的正向过程。
   • 使用优化的噪声采样策略（如 Rectified Flow）来提高训练效率。

3. 训练扩散模型：

   • 初始化模型：初始化扩散模型（MM-DiT）的参数。
   • 损失函数：使用条件流匹配（Conditional Flow Matching, CFM）损失函数来训练模型。
   • 优化步骤：通过反向传播和梯度下降优化模型参数。
   • 正则化：使用 QK-Normalization 等技术来稳定训练过程。

4. 验证和调整：

   • 在验证集上评估模型性能，使用 CLIP 分数、FID 等指标。
   • 根据验证结果调整模型参数和训练策略。

5. 微调：

   • 使用 Direct Preference Optimization (DPO) 技术对模型进行微调，以提升生成图像的视觉质量和文本对齐度。

6. 保存模型：

   • 保存训练好的模型权重和相关参数，以便后续使用。

详细步骤

推理流程详细步骤

1. 文本编码：

   • 输入文本提示$c$ 通过 CLIP ViT-L、OpenCLIP ViT-bigG 和 T5-XXL 编码成文本特征 $c_{\text{vec}}$ 和 $c_{\text{ctxt}}$。

2. 初始化噪声：

   • 从高斯噪声 $z_T\sim \mathcal{N}(0,I)$ 开始。

3. 逐步去噪：

   • 对于 $t$ 从 $T$ 到 0：
     • 使用扩散模型 $v_{\Theta }(z_t,t,c)$ 预测噪声 ${ϵ}_t$。
     • 更新潜在表示 $z_{t-1}=z_t-{ϵ}_t$。

4. 解码生成：

   • 最终的去噪结果 $z_0$ 通过 VAE 的解码器 $D(z_0)$ 解码回像素空间，生成最终的图像 $X$。

5. 后处理：

   • 对生成的图像进行裁剪、调整大小等操作，以满足特定需求。

训练流程详细步骤

1. 数据预处理：

   • 图像编码：使用预训练的 VAE 将输入图像 $X$ 编码到潜在空间 $z_0=E(X)$。
   • 文本编码：使用预训练的文本编码器将文本提示 $c$ 编码成文本特征 $c_{\text{vec}}$ 和 $c_{\text{ctxt}}$。
   • 缓存特征：将编码后的图像特征和文本特征缓存起来，以提高训练效率。

2. 噪声添加：

   • 在潜在空间的表示 $z_0$ 上逐步添加噪声，形成一个从数据到噪声的正向过程 $z_t=(1-t)z_0+tϵ$，其中 $ϵ\sim \mathcal{N}(0,I)$。

3. 训练扩散模型：

   • 初始化模型：初始化扩散模型（MM-DiT）的参数 $\Theta$。
   • 损失函数：使用条件流匹配（Conditional Flow Matching, CFM）损失函数：
     $${\mathcal{L}}_{\text{CFM}}={\mathbb{E}}_{t,z_t,ϵ}\left[\Vert v_{\Theta }(z_t,t,c)-ϵ{\Vert }_2^2\right]$$
   • 优化步骤：通过反向传播和梯度下降优化模型参数 $\Theta$。
   • 正则化：使用 QK-Normalization 等技术来稳定训练过程。

4. 验证和调整：

   • 在验证集上评估模型性能，使用 CLIP 分数、FID 等指标。
   • 根据验证结果调整模型参数和训练策略。

5. 微调：

   • 使用 Direct Preference Optimization (DPO) 技术对模型进行微调，以提升生成图像的视觉质量和文本对齐度。

6. 保存模型：

   • 保存训练好的模型权重和相关参数，以便后续使用。

总结

SD3 的推理流程主要包括文本编码、初始化噪声、逐步去噪和解码生成。训练流程则包括数据预处理、噪声添加、训练扩散模型、验证和调整、微调和保存模型。通过这些步骤，SD3 能够高效地生成高质量的图像，并且在文本到图像合成任务中表现出色。

推理:初始化噪声 和 逐步去噪

在 Stable Diffusion 3 (SD3) 的推理流程中，初始化噪声 和 逐步去噪 是两个关键步骤，它们共同实现了从随机噪声到高质量图像的生成过程。以下是这两个步骤的具体实现细节：

1. 初始化噪声

在推理过程中，初始化噪声 是生成过程的起点。具体步骤如下：

1.1 生成高斯噪声

• 噪声的来源：从标准高斯分布 $\mathcal{N}(0,I)$ 中采样噪声向量 $z_T$。这里的 I 是单位矩阵，表示噪声的协方差矩阵为单位矩阵。
• 噪声的维度：噪声向量 $z_T$ 的维度与潜在空间的维度一致。例如，如果潜在空间的维度是 $[H,W,C]$，则 $z_T$ 的形状也是 $[H,W,C]$。
• 代码示例：

  import torch
  noise = torch.randn([batch_size, height, width, channels], device=device)
  

2. 逐步去噪

在生成过程中，逐步去噪 是核心步骤，通过扩散模型逐步去除噪声，恢复出原始图像的潜在表示。具体步骤如下：

2.1 定义去噪步骤

• 去噪过程：从 t = T 开始，逐步减少时间步 t，直到 t = 0。每一步中，模型预测当前噪声，并从当前表示中减去预测的噪声。
• 时间步的设置：时间步 t 通常是一个从 1 到 T 的整数序列，其中 T 是总的时间步数。每一步的时间步 t 对应一个特定的噪声水平。

2.2 预测噪声

• 模型输入：在每一步中，将当前的潜在表示 $z_t$ 和时间步 $t$ 以及文本特征 $c$ 输入到扩散模型 $v_{\Theta }$ 中。
• 噪声预测：模型输出预测的噪声 ${ϵ}_t$。
• 代码示例：

  for t in reversed(range(T)):
      noise_pred = diffusion_model(z_t, t, c)
  

2.3 更新潜在表示

• 更新公式：根据预测的噪声 ${ϵ}_t$，更新当前的潜在表示 $z_t$。具体的更新公式如下：
  $$z_{t-1}=z_t-\frac{{\beta }_t}{\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}}{ϵ}_t$$
  其中，${\beta }_t$ 是噪声调度参数，${\bar{\alpha }}_t$ 是累积的去噪系数。
• 代码示例：

  alpha_bar = alpha_bar_schedule(t)
  z_t = z_t - (beta_t / torch.sqrt(1 - alpha_bar)) * noise_pred
  

2.4 循环迭代

• 迭代过程：从 t = T 开始，逐步减少 t，直到 t = 0。每一步都重复上述的噪声预测和潜在表示更新过程。
• 代码示例：

  for t in reversed(range(T)):
      noise_pred = diffusion_model(z_t, t, c)
      alpha_bar = alpha_bar_schedule(t)
      z_t = z_t - (beta_t / torch.sqrt(1 - alpha_bar)) * noise_pred
  

3. 解码生成

在完成所有去噪步骤后，最终的去噪结果 $z_0$ 通过 VAE 的解码器解码回像素空间，生成最终的图像。

• 解码过程：

  final_image = vae_decoder(z_0)
  

总结

在 SD3 的推理流程中：

• 初始化噪声：从标准高斯分布中采样噪声向量 $z_T$，作为生成过程的起点。
• 逐步去噪：通过扩散模型逐步预测和去除噪声，恢复出原始图像的潜在表示 $z_0$。
• 解码生成：将最终的潜在表示 $z_0$ 通过 VAE 的解码器解码回像素空间，生成最终的图像。

这个过程使得 SD3 能够从随机噪声生成高质量的图像，并且能够根据文本提示生成符合描述的图像。

SD3 中diffusion_model

在 Stable Diffusion 3 (SD3) 中，diffusion_model 是一个复杂的神经网络，通常基于 Transformer 架构，用于在潜在空间中逐步去除噪声并生成图像。这个模型的核心是 Multimodal Diffusion Transformer (MM-DiT)，它结合了图像和文本的特征，通过双向信息流来生成高质量的图像。以下是 diffusion_model 的实现细节：

1. 架构设计

1.1 输入准备

• 图像特征：输入图像通过预训练的 VAE 编码成潜在空间的表示 $z_t$。
• 文本特征：输入文本通过预训练的文本编码器（如 CLIP ViT-L、OpenCLIP ViT-bigG 和 T5-XXL）编码成文本特征 $c$。
• 时间步特征：时间步 $t$ 通过一个嵌入层（如正弦位置编码）转换为时间步特征 $t_{\text{emb}}$。

1.2 特征融合

• 拼接特征：将图像特征 $z_t$ 和文本特征 $c$ 拼接在一起，形成一个联合特征序列。
• Transformer 层：使用 Transformer 架构处理联合特征序列，允许图像和文本特征之间的双向信息流动。

2. Transformer 架构

2.1 Transformer 层

• 多头自注意力机制：每个 Transformer 层包含多头自注意力机制，用于捕捉特征序列中的长距离依赖关系。
• 前馈网络（MLP）：每个 Transformer 层还包含一个前馈网络，用于进一步处理特征。

2.2 条件嵌入

• 时间步嵌入：时间步特征 $t_{\text{emb}}$ 通过一个嵌入层转换为条件嵌入，与图像和文本特征一起输入到 Transformer 层中。
• 文本特征嵌入：文本特征 $c$ 通过一个嵌入层转换为条件嵌入，与图像特征 $z_t$ 一起输入到 Transformer 层中。

3. 噪声预测

3.1 噪声预测目标

• 目标：扩散模型的目标是预测每一步的噪声 ${ϵ}_t$，使得 $z_t=z_{t-1}+{ϵ}_t$。
• 损失函数：使用条件流匹配（Conditional Flow Matching, CFM）损失函数来训练模型：
  ${\mathcal{L}}_{\text{CFM}}={\mathbb{E}}_{t,z_t,ϵ}\left[\Vert v_{\Theta }(z_t,t,c)-ϵ{\Vert }_2^2\right]$

3.2 模型输出

• 输出噪声：模型输出预测的噪声 ${ϵ}_t$。
• 更新潜在表示：根据预测的噪声更新潜在表示：
  $z_{t-1}=z_t-\frac{{\beta }_t}{\sqrt{1-{\bar{\alpha }}_t}}{ϵ}_t$

4. 代码实现

以下是一个简化的 diffusion_model 的实现示例，使用 PyTorch 框架：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DiffusionModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, hidden_dim, num_heads, latent_dim, text_dim):
        super(DiffusionModel, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.latent_dim = latent_dim
        self.text_dim = text_dim

        # 时间步嵌入
        self.timestep_embedding = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        )

        # Transformer 层
        self.transformer_layers = nn.ModuleList([
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim, nhead=num_heads, dim_feedforward=hidden_dim, dropout=0.1)
            for _ in range(num_layers)
        ])

        # 文本特征嵌入
        self.text_embedding = nn.Linear(text_dim, hidden_dim)

        # 输出层
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)

    def forward(self, z_t, t, c):
        # 时间步嵌入
        t_emb = self.timestep_embedding(t)

        # 文本特征嵌入
        c_emb = self.text_embedding(c)

        # 拼接特征
        combined_features = torch.cat([z_t, c_emb], dim=1)

        # Transformer 处理
        for layer in self.transformer_layers:
            combined_features = layer(combined_features)

        # 输出噪声预测
        noise_pred = self.output_layer(combined_features)

        return noise_pred

# 示例参数
num_layers = 6
hidden_dim = 512
num_heads = 8
latent_dim = 256
text_dim = 768

# 初始化模型
diffusion_model = DiffusionModel(num_layers, hidden_dim, num_heads, latent_dim, text_dim)

# 示例输入
z_t = torch.randn(1, latent_dim)  # 潜在空间的表示
t = torch.tensor([0.5])  # 时间步
c = torch.randn(1, text_dim)  # 文本特征

# 前向传播
noise_pred = diffusion_model(z_t, t, c)
print("预测的噪声:", noise_pred)

5. 训练过程

在训练过程中，diffusion_model 通过以下步骤进行优化：

1. 正向传播：

   • 输入 $z_t$、时间步 $t$ 和文本特征 $c$。
   • 通过模型预测噪声 ${ϵ}_t$。

2. 计算损失：

   • 使用条件流匹配（CFM）损失函数计算预测噪声和真实噪声之间的均方误差。

3. 反向传播：

   • 通过反向传播计算梯度，并使用优化器（如 AdamW）更新模型参数。

4. 验证和调整：

   • 在验证集上评估模型性能，使用 CLIP 分数、FID 等指标。
   • 根据验证结果调整模型参数和训练策略。

6. 总结

diffusion_model 是 SD3 的核心组件，通过 Transformer 架构结合图像和文本特征，逐步预测和去除噪声，从而生成高质量的图像。通过优化的噪声采样策略和高效的训练过程，SD3 能够在较少的采样步骤中生成高质量的图像。

在Stable Diffusion 3（SD3）中，多尺度DiT架构与**MMDiT（Multimodal Diffusion Transformer）**的关系可以总结为以下核心要点：

Multi-scale DiT vs MMDiT（Multimodal Diffusion Transformer）

1. 基础架构继承

• **DiT（Diffusion Transformer）**是SD3的底层基础架构，与Sora同源，采用Transformer处理扩散模型的去噪过程。
• MMDiT是DiT的改进版本，专为多模态（文本+图像）任务设计，核心改进在于模态独立的权重流和双向信息融合。

2. 多尺度DiT的作用

• 多尺度处理：传统DiT通过Patchify将图像分块处理，但缺乏对多分辨率特征的显式建模。SD3可能通过以下方式实现多尺度：
  • 分层Transformer：不同深度的DiT块处理不同尺度的特征（类似U-Net的编码器-解码器结构）。
  • 潜在空间通道扩展：SD3将VAE的潜在通道数从4提升到16，增强多尺度细节重建能力。

3. MMDiT的改进

• 模态独立权重：文本和图像分别通过独立的Transformer路径处理，避免模态混淆。
• 联合注意力机制：在自注意力层拼接文本和图像Token的$Q/K/V$，实现跨模态信息流动（如文本引导图像生成）。
• 条件注入：通过AdaLN-Zero动态调整归一化参数，融合时间步和文本条件。

4. 协同关系

• 多尺度DiT为MMDiT提供基础：多尺度特征提取能力使MMDiT能更精细地处理复杂场景（如文本排版和细节生成）。
• MMDiT扩展多模态能力：通过独立权重和联合注意力，在多尺度特征上实现文本-图像对齐，提升语义理解和生成质量。

总结

SD3中，多尺度DiT是底层特征提取框架，而MMDiT是上层多模态融合架构。两者结合使SD3既能处理高分辨率图像的局部细节（多尺度），又能精准对齐文本与图像内容（多模态），从而在生成质量和文本渲染上超越前代模型。