大模型图像生成器原理--扩散模型

最新推荐文章于 2025-04-05 11:10:17 发布

Eisen_wang

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文章标签：计算机视觉人工智能深度学习

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大模型图像生成器原理详解：扩散模型与文本控制

图片生成器，现在最火的应该是像Stable Diffusion、DALL-E、MidJourney 这些模型吧。它们的核心应该都是生成对抗网络（GAN）或者更先进的扩散模型（Diffusion Models）。不过最近好像扩散模型更流行，尤其是Stable Diffusion。这里重点讲扩散模型。

首先，GAN 有两个部分：生成器和判别器。生成器生成图片，判别器判断真假。两者对抗提升，但GAN训练不稳定，容易出现模式崩溃。

而 扩散模型 是通过逐步去噪来生成图像，可能更稳定，效果更好。扩散过程分为前向和反向。前向过程是逐渐给图片加噪声，直到变成纯噪声。反向过程则是学习如何一步步去噪，恢复原始图像。这可能需要用到一个U-Net结构的模型来预测噪声。

另外潜在扩散模型（LDM），比如Stable Diffusion。它不是在像素空间操作，而是在潜在空间，这样计算量小，效率高。其中变分自编码器VAE的作用是将图像压缩到潜在空间，再在潜在空间进行扩散过程。

以下是详细解析：

一、核心思想：扩散与去噪

扩散模型的灵感来源于物理学中的扩散现象，核心思想是通过两个过程生成图像：

前向扩散（Forward Diffusion）
将真实图像逐步添加高斯噪声，最终变为随机噪声。
反向去噪（Reverse Denoising）
训练神经网络从噪声中恢复图像，生成时从纯噪声开始逐步去噪。

二、关键组件：扩散模型（Diffusion Models）

1. 前向扩散过程

数学公式：
每一步加噪过程可表示为：
$x_t = \sqrt{\alpha_t} x_{t-1} + \sqrt{1-\alpha_t} \epsilon$
其中 $\alpha_t$ 是噪声调度系数， $\epsilon$ 是高斯噪声。

2. 反向去噪过程

噪声预测网络：
训练一个神经网络（通常是 U-Net），预测每一步的噪声 $\epsilon_\theta$ ，损失函数为：
$\mathbb{E}_{t,x_0,\epsilon} \left[ \| \epsilon - \epsilon_\theta(x_t, t) \|^2 \right]$
这里多说一句：在图像生成的大模型中，U-Net结构的使用通常是为了提高生成图像的质量和细节，尤其是在需要高分辨率和精细细节的图像生成任务中。在生成高分辨率图像时，保持细节是一个挑战。U-Net的解码器通过逐步上采样的同时结合编码器的特征，能够有效地重建图像的细节部分。另外，在非常深的网络中，梯度消失是一个常见问题，这会影响模型训练。U-Net的跳跃连接可以直接将梯度从输出层传回到较早的层，有助于缓解梯度消失问题。

3. 采样生成

迭代去噪：
从纯噪声 $x_t$ 开始，逐步应用训练好的模型预测噪声，并通过反向公式更新 $x_{t-1}$ ，最终逐步更新得到 $x_0$ 。

三、高效生成：潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM）

直接在高分辨率像素空间操作计算成本极高，因此 Stable Diffusion 等模型引入了 潜在空间（Latent Space）：

图像压缩
使用 变分自编码器（VAE） 将图像压缩到低维潜在空间（如 64x64），大幅减少计算量。。
潜在空间扩散
在潜在空间中执行扩散和去噪。
解码还原
通过 VAE 解码器生成高清图像。

四、条件控制：文本生成图像

通过文本提示引导生成过程。
为了根据文本提示生成图像，模型需要将文本信息作为条件（Condition）融入去噪过程：

文本编码器
使用 CLIP/BERT 将文本转为语义向量（Embedding）。
交叉注意力机制
在 U-Net 中引入 Cross-Attention 层，将文本向量与图像特征关联，引导去噪方向。
补充：交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）是一种在序列到序列（Seq2Seq）模型中常用的注意力机制，特别是在编码器和解码器之间的交互中。它的主要目的是让解码器在生成每个输出时能够关注到输入序列（编码器的输出）的不同部分，从而提高模型处理长距离依赖的能力和生成更准确输出的能力。
条件生成公式
模型预测噪声时同时依赖时间步 $t$ 、潜在表示 $z_t$ 和文本条件 $c$ ：
$\epsilon_\theta(z_t, t, c)$

五、训练与优化

1. 数据准备

需要大规模图像-文本对（如 LAION-5B）。

2. 分阶段训练

训练 VAE 压缩图像到潜在空间。
训练扩散模型（U-Net）学习去噪和条件控制。
微调文本编码器。

3. 加速采样

使用改进的采样算法（如 DDIM、PLMS）减少生成步数（从 1000 步到 20-50 步）。

六、优缺点分析

优点	挑战
生成质量高，细节丰富	训练需大量数据和算力
支持多模态条件控制	生成速度仍慢于 GAN （尽管已优化）
潜在空间降低计算成本	对提示词敏感，可能生成不合理内容