前言

深入浅出理解Stable

Diffusion模型原理

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1、图片左侧是"Pixel Space"(像素空间),代表输入的图像数据。

2、中间较大的绿色区域是"Latent Space"(潜在空间),这是模型的核心处理区域。

3、在潜在空间中,主要的处理过程是"Diffusion Process"(扩散过程)。

4、潜在空间的主要组件是"Denoising U-Net"(去噪U-Net网络),它由多个"Q, K, V"(查询、键、值)模块组成,这是注意力机制的关键部分。

5、图中还显示了一些重要的操作步骤,如"denoising step"(去噪步骤)、“crossattention”(交叉注意力)、“switch”(开关)和"skip connection"(跳跃连接)等。

6、右侧是"Conditioning"(条件控制)部分,包括"Semantic Map"(语义图)、“Text”(文本)、“Representations”(表示)和"Images"(图像)等输入。

7、最下方的"T0"表示时间步长,这在扩散模型中是一个重要参数。

是不是有点深奥，妈呀，第一次看有点看的云里雾里的，没关系，下面我一一给你解释。

01 从噪点开始

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1、噪点的概念:在图像处理中,"噪点"指的是图像中不应该出现的随机变化或干扰。这些干扰使图像看起来不够清晰或有颗粒感。

2、类比解释:想象你在看一张老式电视,屏幕上有许多跳动的小点或雪花。这些小点就是"噪点"的一种形式。

3、在数字图像中:

噪点可能表现为随机的色彩变化或者是图像中不该出现的斑点、颗粒

4、噪点的来源:

可能是由相机传感器在低光环境下拍摄造成的。也可能是图像压缩或传输过程中产生的。

在Stable Diffusion模型中:

"有噪点的图片"是模型处理过程的一个概念

模型从一个非常"嘈杂"(充满随机噪点)的图像开始。然后逐步去除这些噪点,最终生成清晰的图像。

5、去噪过程:

这个过程就像是从模糊到清晰，或者说,从一团混沌逐渐形成有意义的图像。

02 扩展模型

想象您有一张清晰的照片，然后慢慢地往上面撒沙子。

照片会变得越来越模糊，最后可能完全看不清。

扩散模型就是学习这个过程的反向操作：如何从一张完全模糊的图像逐步恢复出清晰的图像。

03 Latent Space (潜在空间)

想象您有一张清晰的照片，然后慢慢地往上面撒沙子。

照片会变得越来越模糊，最后可能完全看不清。

扩散模型就是学习这个过程的反向操作：如何从一张完全模糊的图像逐步恢复出清晰的图像。

04 VAE (变分自编码器)

这就像是一个翻译器。它把正常图像转换成潜在空间的表示,反之亦然。

这使得模型可以在更易处理的形式中工作,然后再转换回可视的图像。

05 Condition (条件)

想象你在看一幅画的同时,听着someone描述这幅画。

你会将听到的描述与看到的画面联系起来。

模型用这种方式将条件(如文字描述)与正在生成的图像联系起来。

06Q, K, V (查询、键、值)

想象你在图书馆找书:

Q (查询) 是你要找的书的描述

K (键) 是书架上每本书的标签

V (值) 是书的实际内容

模型用这种方式来决定关注图像的哪些部分。

07 Denoising Step (去噪步骤)

想象你在清理一张沾满灰尘的照片。

每一次擦拭都是一个"去噪步骤"。

在模型中,这代表逐步将杂乱的图像变得清晰的过程。

08 Cross Attention (交叉注意力)

这就像是一个翻译器。它把正常图像转换成潜在空间的表示,反之亦然。

这使得模型可以在更易处理的形式中工作,然后再转换回可视的图像。

09 其他补充 (基础概念)

1、神经网络：

这是一种模仿人脑工作方式的计算机系统。

想象成一个复杂的决策树，能够学习并做出判断。

2、下采样（简化）：

就像把一张高清照片变成缩略图。

目的是提取重要信息，忽略细节。

3、上采样（细化）：

与下采样相反，就像把缩略图再放大。

但不是简单放大，而是在放大过程中添加新的细节。

4、跳跃连接：

想象你在画一幅复杂的画。

你先画了草图（下采样），然后开始添加细节（上采样）。

跳跃连接就像是在添加细节时，你随时可以参考原始的草图。

5、U-Net 结构的简化解释：

第一步：把图像逐步简化（下采样）

第二步：再逐步细化（上采样）

整个过程中，保持对原始信息的参考（跳跃连接）

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