Stable Diffusion简介

Stable Diffusion是一种基于 transformers 的文本到图像生成AI模型,由Anthropic公司开发。Stable Diffusion能够根据自然语言描述生成高质量的图像。它的一些关键特征包括:

  • 它利用巨大的数据集进行训练,包括大量文本描述和对应的图像。这样可以学会文本和图像之间的关联。
  • 它使用diffusion模型作为主要架构。这种模型可以逐步从噪点生成精细的图像。
  • 它可以生成各种各样的图像,包括人物肖像、风景、动物等等。质量和多样性都比较高。
  • 用户只需要提供文本描述,就可以让模型生成所描述的图像,十分方便。
  • 它是开源的,代码和预训练模型都公开,允许其他人研究和应用。
  • 它的生成速度很快,每秒可以生成多张图像。

工作原理

Stable Diffusion 的大致工作原理: 它的核心是一个编码-解码的生成模型架构。主要包含以下几个组成部分:

  1. 编码器(Encoder):将文本描述编码成一个隐向量。
  2. 隐向量(Latent vector):包含了文本描述的语义信息。
  3. 噪声模块(Noise module):添加随机噪声,使生成的图像具有多样性。
  4. 解码器(Decoder):由多个解码块组成,逐步根据隐向量和噪声生成图像。
  5. 判别器(Discriminator):辅助提高生成质量,判断生成图像的真实性。 其中,编码器采用CLIP模型,解码器采用稳定扩散模型(Stable Diffusion)。 工作流程是:
  6. 输入文本,编码器输出隐向量
  7. 隐向量与噪声相结合,传入解码器
  8. 解码器逐步生成图像
  9. 判别器判断图像质量,指导模型优化
  10. 重复上述过程,直到生成满意的图像 通过大量数据训练,Stable Diffusion Capture 文本与图像之间的语义关联,能够生成高质量、符合文本描述的图像。

训练流程

  • prepare_data - 处理数据集,创建数据集对象。
  • create_gaussian_diffusion - 创建噪声调度对象。
  • create_model - 构建Stable Diffusion模型。
  • train_loop - 训练主循环,包括前向传播,损失计算,反向传播等。 生成流程:
  • load_model - 加载预训练模型。
  • create_gaussian_diffusion - 创建噪声调度对象。
  • create_model - 构建模型。
  • sample - 进行采样生成图像。 支持的功能:
  • 复现paper中的结果 - 提供了使用CIFAR-10训练的示例代码。
  • 使用自定义数据集 - 可通过修改datasets.py来使用自定义数据。
  • 无条件生成 - 不需要输入文本或条件即可生成图片。
  • 条件生成 - 支持通过类条件或文本条件控制生成结果。
  • CLIP引导 - 使用CLIP模型评估生成过程以提高生成质量。 使用指南:
  • 修改configs里的配置参数进行实验。
  • 使用提供的预训练模型快速上手。
  • 参考示例脚本进行训练、评估和生成。

总体来说,这个仓库提供了稳定扩散模型的全面实现,包含了训练、评估、生成等功能,通过配置和示例代码可以快速上手使用。用户可以基于这个强大的生成模型开展各种图像生成任务。