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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:
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
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
adaLN++ = γ ( t , c text , c image ) ⋅ LN ( x ) + β ( t , c text , c image ) \text{adaLN++} = \gamma(t,c_{\text{text}},c_{\text{image}}) \cdot \text{LN}(x) + \beta(t,c_{\text{text}},c_{\text{image}}) adaLN++=γ(t,ctext,cimage)⋅LN(x)+β(t,ctext,cimage)
支持文本+图像+时间步的联合调制
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
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
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 |
工作流程
-
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
-
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
-
高清重建
- 渐进式上采样(16→256)
- 多判别器联合优化细节
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:
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:
-
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。
-
初始化噪声:
- 从高斯噪声 z T z_T zT 开始,这是扩散模型的初始输入。
-
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 z_0 z0。
-
解码生成:
- 最终的去噪结果 z 0 z_0 z0 通过 VAE 的解码器解码回像素空间,生成最终的图像。
-
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:
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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
-
文本编码:
- 输入文本提示 c c c 通过 CLIP ViT-L、OpenCLIP ViT-bigG 和 T5-XXL 编码成文本特征 c vec c_{\text{vec}} cvec 和 c ctxt c_{\text{ctxt}} cctxt。
-
初始化噪声:
- 从高斯噪声 z T ∼ N ( 0 , I ) z_T \sim \mathcal{N}(0, I) zT∼N(0,I) 开始。
-
逐步去噪:
- 对于
t
t
t 从
T
T
T 到 0:
- 使用扩散模型 v Θ ( z t , t , c ) v_\Theta(z_t, t, c) vΘ(zt,t,c) 预测噪声 ϵ t \epsilon_t ϵt。
- 更新潜在表示 z t − 1 = z t − ϵ t z_{t-1} = z_t - \epsilon_t zt−1=zt−ϵt。
- 对于
t
t
t 从
T
T
T 到 0:
-
解码生成:
- 最终的去噪结果 z 0 z_0 z0 通过 VAE 的解码器 D ( z 0 ) D(z_0) D(z0) 解码回像素空间,生成最终的图像 X X X。
-
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
-
数据预处理:
- 图像编码:使用预训练的 VAE 将输入图像 X X X 编码到潜在空间 z 0 = E ( X ) z_0 = E(X) z0=E(X)。
- 文本编码:使用预训练的文本编码器将文本提示 c c c 编码成文本特征 c vec c_{\text{vec}} cvec 和 c ctxt c_{\text{ctxt}} cctxt。
- 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。
-
噪声添加:
- 在潜在空间的表示 z 0 z_0 z0 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 + t ϵ z_t = (1 - t) z_0 + t \epsilon zt=(1−t)z0+tϵ,其中 ϵ ∼ N ( 0 , I ) \epsilon \sim \mathcal{N}(0, I) ϵ∼N(0,I)。
-
训练扩散模型:
- 初始化模型:初始化扩散模型(MM-DiT)的参数 Θ \Theta Θ。
- 损失函数:使用条件流匹配(Conditional Flow Matching, CFM)损失函数:
L CFM = E t , z t , ϵ [ ∥ v Θ ( z t , t , c ) − ϵ ∥ 2 2 ] \mathcal{L}_{\text{CFM}} = \mathbb{E}_{t, z_t, \epsilon} \left[ \| v_\Theta(z_t, t, c) - \epsilon \|_2^2 \right] LCFM=Et,zt,ϵ[∥vΘ(zt,t,c)−ϵ∥22] - 优化步骤:通过反向传播和梯度下降优化模型参数 Θ \Theta Θ。
- 正则化:使用 QK-Normalization 等技术来稳定训练过程。
-
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。
-
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。
-
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 N ( 0 , I ) \mathcal{N}(0, I) N(0,I) 中采样噪声向量 z T z_T zT。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 z_T zT 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 ] [H, W, C] [H,W,C],则 z T z_T zT 的形状也是 [ H , W , C ] [H, W, C] [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 z_t zt 和时间步 t t t 以及文本特征 c c c 输入到扩散模型 v Θ v_\Theta vΘ 中。
- 噪声预测:模型输出预测的噪声 ϵ t \epsilon_t ϵt。
- 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
\epsilon_t
ϵt,更新当前的潜在表示
z
t
z_t
zt。具体的更新公式如下:
z t − 1 = z t − β t 1 − α ˉ t ϵ t z_{t-1} = z_t - \frac{\beta_t}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}} \epsilon_t zt−1=zt−1−αˉtβtϵt
其中, β t \beta_t βt 是噪声调度参数, α ˉ t \bar{\alpha}_t αˉt 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 z_0 z0 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 z_T zT,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 z_0 z0。
- 解码生成:将最终的潜在表示 z 0 z_0 z0 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 z_t zt。
- 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 c c。
- 时间步特征:时间步 t t t 通过一个嵌入层(如正弦位置编码)转换为时间步特征 t emb t_{\text{emb}} temb。
1.2 特征融合
- 拼接特征:将图像特征 z t z_t zt 和文本特征 c c 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 emb t_{\text{emb}} temb 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 c c 通过一个嵌入层转换为条件嵌入,与图像特征 z t z_t zt 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 \epsilon_t ϵt,使得 z t = z t − 1 + ϵ t z_t = z_{t-1} + \epsilon_t zt=zt−1+ϵt。
- 损失函数:使用条件流匹配(Conditional Flow Matching, CFM)损失函数来训练模型:
L CFM = E t , z t , ϵ [ ∥ v Θ ( z t , t , c ) − ϵ ∥ 2 2 ] \mathcal{L}_{\text{CFM}} = \mathbb{E}_{t, z_t, \epsilon} \left[ \| v_\Theta(z_t, t, c) - \epsilon \|_2^2 \right] LCFM=Et,zt,ϵ[∥vΘ(zt,t,c)−ϵ∥22]
3.2 模型输出
- 输出噪声:模型输出预测的噪声 ϵ t \epsilon_t ϵt。
- 更新潜在表示:根据预测的噪声更新潜在表示:
z t − 1 = z t − β t 1 − α ˉ t ϵ t z_{t-1} = z_t - \frac{\beta_t}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}} \epsilon_t zt−1=zt−1−αˉtβtϵt
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:
-
正向传播:
- 输入 z t z_t zt、时间步 t t t 和文本特征 c c c。
- 通过模型预测噪声 ϵ t \epsilon_t ϵt。
-
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。
-
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。
-
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 Q/K/V 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。