stable diffusion代码学习笔记

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已于 2024-07-14 18:37:43 修改

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分类专栏： aigc 文章标签： stable diffusion 学习

于 2024-01-11 19:01:44 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33596242/article/details/135536013

本文介绍了StableDiffusion中的入门概念，包括DDPM、DDIM等模型，以及代码实现细节，重点讲解了前向和反向过程、编码解码机制以及采样流程，特别提到了PLMSSampler中的关键函数和参数调整。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言：本文没有太多公式推理，只有一些简单的公式，以及公式和代码的对应关系。本文仅做个人学习笔记，如有理解错误的地方，请指出。

本文包含stable diffusion入门文献和不同版本的代码。

文献资源

本文学习的代码；
相关文献：

Denoising Diffusion Probabilistic Models : DDPM，这个是必看的，推推公式
Denoising Diffusion Implicit Models ：DDIM，对 DDPM 的改进
Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds ：PNMD/PLMS，对 DDPM 的改进
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models ：Latent-Diffusion，必看
Neural Discrete Representation Learning ： VQVAE，简单翻了翻，示意图非常形象，很容易了解其做法

代码资源

stable diffusion v1.1-v1.4， https://github.com/CompVis/stable-diffusion
stable diffusion v1.5，https://github.com/runwayml/stable-diffusion
stable diffusion v2，https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
stable diffusion XL，https://github.com/Stability-AI/generative-models

前向过程（训练）

输入一张图片+随机噪声，训练unet，网络预测图片加上的噪声

反向过程（推理）

给个随机噪声，不断迭代去噪，输出一张图片

一些系数

scale：提示词的重要程度；
strength：在图生图中，毁掉原图信息的强度；0不毁坏（不在latent feature中加噪声），1完全毁坏（在latent feature中加很多噪声）；

总体流程

输入的prompt经过clip encoder编码成(3+3,77,768)特征，正负prompt各3个，默认negative prompt为空‘’，解码时正的和负的latent图片用公式计算一下才是最终结果；time step通过linear层得到(3+3,1280)特征；把prompt和time ebedding和随机生成的图片放入unet，得到的就是我们要的图片。(n,4,64,64)输入UNet中去燥，网络的中间层特征图是(8,8)的，然后上采样到(n,4,64,64)得到噪声。再用公式去燥得到特征(n,4,64,64)，把这个特征放到VAE的解码器中解码，上采样4倍得出输出图片。

采样流程 text2img

该函数在PLMSSampler中，输入x(噪声，(3,4,64,64))-----c（输入的prompt，(3,77,768)----t （输入的time step，第几次去噪(3,)。把这三个东西输入unet，得到预测的噪声e_t。先x先加上噪声然后再和prompt条件进行交叉注意力；

 def p_sample_plms(self, x, c, t, index, repeat_noise=False, use_original_steps=False, quantize_denoised=False,
                      temperature=1., noise_dropout=0., score_corrector=None, corrector_kwargs=None,
                      unconditional_guidance_scale=1., unconditional_conditioning=None, old_eps=None, t_next=None):
        b, *_, device = *x.shape, x.device

        def get_model_output(x, t):
            if unconditional_conditioning is None or unconditional_guidance_scale == 1.:
                e_t = self.model.apply_model(x, t, c)
            else:
                x_in = torch.cat