从ComfyUI文生图工作流理解扩散模型基本原理

结合comfyui的基础工作流讲解扩散模型原理：
训练前准备数据集，就是先加噪
对一张真实图像（如猫的照片）逐步添加高斯噪声，经过多步（如1000步）后，图像变成纯随机噪声。
这个过程是固定的数学过程（无需模型参与），目的是生成带标签的训练数据。
训练就是去噪
开始训练前，由于原图越大计算量越复杂，因此要把图像压缩小，就叫VAE编码（VAE是Variational Autoencoder），缩小的结果叫Latent Space（潜在空间），比如比如将高维数据（如512×512图像）压缩为低维潜在表示（如64×64的Latent）。

开始训练，模型的任务是预测如何从第t步的噪声图中去除噪声，使其更接近原始图像。

训练时，模型会看到“第t步的噪声图”并尝试预测，然后损失函数通过比较模型预测的噪声图像与真实的噪声图像，计算损失（如均方误差），并反向传播更新模型权重。这个学出来的模型权重就是数据的概率分布（例如，每个像素可能的颜色值），而非直接生成确定的图像（可以想象64×64的Latent中每个元素都是某种颜色的概率值）。

训练完成后，保存的模型权重就是checkpoint（如 sd-v1.5.ckpt）。

推理就是用这个模型权重生成新图像，首先，你给模型一张充满马赛克的纸，并输入你这张纸的尺寸，ComfyUI的Empty Latent Image节点会用VAE编码把它压缩成个充满噪声的Latent Space，传给一个叫采样器的函数，采样器从模型权重（Latent大小的颜色概率）中随机抽取一个样本（样本就是数学的概率论里讲的一个随机试验中，所有结果中的一个，采样器随便抽了一个），抽取时它会考虑你输入的提示词，确保抽到的“图片”符合你的提示词，然后采样器输出这个latent样本。此时VAE又来了，VAE的解码器将这个小latent，解码为像素图像（尺寸就是你给的马赛克纸的大小，如 512×512）。

所以，扩散最终就是让模型学会“任意步数t下，如何从噪声中恢复数据”。

我们再来总结下扩散模型的运行过程：
(1) 训练阶段
输入：原始图像（如一张猫的照片）。
步骤：
VAE 编码器 将图像压缩为 Latent（64×64×4）。相比直接在像素空间操作，Latent Space 的计算量更小，且能捕捉数据的本质特征（如形状、风格）。

扩散模型在 Latent Space 中学习如何逐步去噪（前向扩散 + 反向训练）。

训练目标：让模型学会从噪声 Latent 恢复原始 Latent（而非直接处理像素）。

(2) 生成阶段（推理）

输入：随机噪声（64×64×4 的 Latent）。

步骤：
扩散模型（U-Net） 在 Latent Space 中迭代去噪，生成干净的 Latent。
VAE 解码器 将最终 Latent 解码为像素图像（如 512×512×3）。