深度學習領域的影像生成技術近年來蓬勃發展，條件式擴散模型，特別是 Stable Diffusion，已成為生成高品質影像的重要方法。本文將深入探討 Stable Diffusion 的核心概念和技術細節，並涵蓋從資料準備、模型架構到訓練過程的完整流程。首先，我們會討論如何準備資料集，並以 Fashion MNIST 為例說明預處理步驟。接著，我們將介紹 Stable Diffusion 的架構，包括 UNet、文字編碼器和 VAE 的作用，以及如何在模型中引入時間步長和類別標籤等條件資訊。最後，我們將探討 Stable Diffusion XL 的新特性，例如影像大小條件的使用，以及如何透過這些技術提升生成影像的品質。
準備資料
為了進行有條件生成，我們需要一個具有明確群組的資料集。用於電腦視覺分類別任務的資料集對於這個目的非常適合。我們可以從像 ImageNet 這樣的資料集開始，它包含了跨 1,000 個類別的數百萬張影像。然而，在這個資料集上訓練模型需要非常長的時間。在接近一個新問題時，從一個較小的資料集開始是個好主意，以確保一切按照預期運作。這樣可以保持反饋迴圈短暫，因此我們可以快速迭代並確保自己走在正確的軌道上。
雖然 MNIST 可以用於這個例子，就像在第 4 章中一樣，但為了使事情稍微有所不同，我們選擇使用 Fashion MNIST。Fashion MNIST，由玄貓開發並開源，是 MNIST 的替代品，分享相似的特徵：緊湊的尺寸、黑白影像和 10 個類別。主要區別在於類別對應不同的服裝型別，而不是數字，並且影像包含比簡單的手寫數字更多的細節。
就像在第 3 章中一樣，我們需要組態 matplotlib 使用反轉灰度顏色以匹配 Fashion MNIST 資料集。讓我們檢視一些範例：
import matplotlib as mpl
from datasets import load_dataset
mpl.rcParams["image.cmap"] = "gray_r"
這段程式碼設定 matplotlib 的顏色對映以顯示灰度影像，與 Fashion MNIST 資料集相符。
有條件生成與 Stable Diffusion
在瞭解了有條件模型和準備資料之後，我們可以進一步探討 Stable Diffusion 的概念及其在有條件生成中的應用。Stable Diffusion 是一種根據文字描述生成影像的模型，它結合了 diffusion models 和有條件生成的優點，使得根據文字提示生成高品質影像成為可能。
透過這些技術和概念，我們可以建立出能夠根據文字描述生成特定型別影像的模型，從而實作更高程度的控制和自定義。這對於各種應用，包括藝術、設計和娛樂，具有巨大的潛力。
圖表翻譯：
graph LR
A[Diffusion Models] -->|有條件生成|> B[Conditional Generation]
B -->|Stable Diffusion|> C[Text-to-Image Generation]
C -->|高品質影像|> D[Application]
這個流程圖展示了從 diffusion models 到有條件生成，再到 Stable Diffusion 和最終到達根據文字描述的影像生成應用的過程。
使用Fashion MNIST資料集進行條件式Diffusion模型的實作
首先，我們需要載入Fashion MNIST資料集並進行預處理。Fashion MNIST是一個包含10個類別的時尚商品圖片資料集，包括上衣、褲子、套裝、外套、鞋子等。下面是載入資料集和預處理的程式碼：
import torch
from torchvision import transforms
from diffusers import UNet2DModel
# 載入Fashion MNIST資料集
fashion_mnist = load_dataset("fashion_mnist")
# 預處理圖片
clothes = fashion_mnist["train"]["image"][:8]
classes = fashion_mnist["train"]["label"][:8]
show_images(clothes, titles=classes, figsize=(4, 2.5))
# 定義預處理轉換
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomHorizontalFlip(), # 隨機水平翻轉
transforms.ToTensor(), # 轉換為張量
transforms.Pad(2), # 在所有邊新增2個畫素
transforms.Normalize([0.5], [0.5]), # 將畫素值對映到(-1, 1)區間
])
# 對資料集進行預處理
def transform(examples):
images = [preprocess(image) for image in examples["image"]]
return {"images": images, "labels": examples["label"]}
train_dataset = fashion_mnist["train"].with_transform(transform)
# 建立DataLoader
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset, batch_size=256, shuffle=True
)
接下來，我們需要建立一個條件式Diffusion模型。這個模型將使用UNet2DModel作為基礎，並新增類別嵌入（class embeds）作為額外的條件資訊。下面是建立模型的程式碼：
# 建立條件式Diffusion模型
model = UNet2DModel(
in_channels=1, # 1個通道，代表灰階圖片
out_channels=1,
sample_size=32,
block_out_channels=(32, 64, 128, 256),
num_class_embeds=10 # 10個類別嵌入
)
這個模型將使用Fashion MNIST資料集中的類別標籤作為條件資訊，生成高品質的圖片。透過新增類別嵌入，模型可以學習到不同類別之間的關係，並生成更真實的圖片。
內容解密：
fashion_mnist：Fashion MNIST資料集。clothes：從資料集中提取的8張圖片。classes：對應的類別標籤。show_images：顯示圖片的函式。transform：預處理轉換，包括隨機水平翻轉、轉換為張量、新增邊緣畫素和正規化。train_dataset：經過預處理的資料集。train_dataloader：批次資料載入器，用於訓練模型。UNet2DModel：條件式Diffusion模型，使用UNet2DModel作為基礎，並新增類別嵌入。
圖表翻譯：
graph LR
A[載入Fashion MNIST資料集] --> B[預處理圖片]
B --> C[建立DataLoader]
C --> D[建立條件式Diffusion模型]
D --> E[訓練模型]
這個流程圖描述了從載入Fashion MNIST資料集到建立條件式Diffusion模型的過程。每一步驟都對應到上述程式碼中的特定部分。
條件式生成模型中的嵌入和時間步驟條件
在條件式生成模型中，嵌入（embeddings）是一種有效的方式，用於將條件資訊（如時間步驟和類別標籤）轉換為模型可以理解的緊湊表示。這些嵌入可以在UNet架構的各個層次中使用，從而使模型能夠根據條件資訊生成更真實的影像。
時間步驟條件
時間步驟條件是指在生成過程中，模型會根據當前的時間步驟來調整其生成結果。這可以透過將時間步驟轉換為嵌入，並將其新增到UNet架構中的各個層次中來實作。
x = torch.randn((1, 1, 32, 32))
with torch.inference_mode():
out = model(x, timestep=7, class_labels=torch.tensor([2])).sample
out.shape
在上面的程式碼中，timestep引數用於指定當前的時間步驟，而class_labels引數用於指定類別標籤。這些資訊會被轉換為嵌入，並新增到UNet架構中的各個層次中。
嵌入的作用
嵌入在條件式生成模型中起著重要作用。它們提供了一種緊湊和密集的表示方式，用於將條件資訊轉換為模型可以理解的形式。這使得模型能夠根據條件資訊生成更真實的影像。
num_class_embeds=10, # 啟用類別條件
在上面的程式碼中，num_class_embeds引數用於指定類別嵌入的維度。這使得模型能夠根據類別標籤生成更真實的影像。
訓練模型
訓練模型涉及新增噪聲到影像中，並根據時間步驟調整噪聲的強度。這可以透過以下程式碼來實作：
from diffusers import DDPMScheduler
scheduler = DDPMScheduler(
num_train_timesteps=1000, beta_start=0.001, beta_end=0.02
)
timesteps = torch.linspace(0, 999, 8).long()
batch = next(iter(train_dataloader))
在上面的程式碼中，DDPMScheduler類別用於建立一個時間步驟排程器，而num_train_timesteps引數用於指定訓練過程中的時間步驟數量。beta_start和beta_end引數用於指定噪聲強度的起始和結束值。
圖表翻譯：
graph LR
A[時間步驟] --> B[嵌入]
B --> C[UNet架構]
C --> D[生成影像]
D --> E[條件資訊]
E --> F[類別標籤]
F --> G[時間步驟]
G --> H[噪聲強度]
H --> I[訓練模型]
在上面的圖表中，時間步驟和類別標籤會被轉換為嵌入，並新增到UNet架構中的各個層次中。這使得模型能夠根據條件資訊生成更真實的影像。
條件式擴散模型：控制與條件
在條件式擴散模型中，我們不僅要生成影像，還要考慮到特定的條件或標籤。這種模型可以根據給定的標籤生成對應的影像。下面是實作條件式擴散模型的步驟：
載入資料和初始化模型
首先，我們需要載入資料和初始化模型。這包括載入影像及其對應的標籤，然後初始化擴散模型和最佳化器。
# 載入影像和標籤
batch = next(iter(train_dataloader))
images = batch["images"]
labels = batch["labels"]
# 初始化模型和最佳化器
model = ConditionalDiffusionModel()
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=0.001)
新增噪聲和生成影像
接下來，我們需要新增噪聲到影像中，並根據條件生成新的影像。
# 新增噪聲
noise = torch.rand_like(images)
noised_images = scheduler.add_noise(images, noise, timesteps)
# 生成影像
generated_images = model(noised_images, labels)
計算損失和更新模型
然後，我們需要計算損失和更新模型引數。
# 計算損失
loss = F.mse_loss(generated_images, images)
# 更新模型引數
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
訓練迴圈
最後，我們需要實作訓練迴圈，包括多個epoch和批次的迭代。
# 訓練迴圈
for epoch in range(num_epochs):
for batch in tqdm(train_dataloader):
images = batch["images"]
labels = batch["labels"]
# 新增噪聲和生成影像
noise = torch.rand_like(images)
noised_images = scheduler.add_noise(images, noise, timesteps)
generated_images = model(noised_images, labels)
# 計算損失和更新模型引數
loss = F.mse_loss(generated_images, images)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
顯示進度條
在訓練過程中，我們可以使用tqdm函式庫顯示進度條，以便更好地瞭解訓練進度。
# 顯示進度條
from tqdm import tqdm
for epoch in tqdm(range(num_epochs)):
for batch in train_dataloader:
#...
條件式擴散模型的優點
條件式擴散模型具有以下優點：
- 可以根據給定的條件生成對應的影像。
- 可以用於多種應用場景，例如影像生成、影像轉換等。
訓練模型
在開始訓練模型之前，我們需要定義最佳化器和裝置。最佳化器是用於更新模型引數的，裝置是指模型訓練的硬體環境。
lr = 3e-4 # 定義學習率
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=lr, eps=1e-5) # 定義最佳化器
接下來，我們需要將模型移到指定的裝置上（例如GPU或CPU）。
device = get_device() # 取得裝置
model = model.to(device) # 將模型移到裝置上
現在，我們可以開始訓練模型了。訓練過程涉及多個epoch，每個epoch都會遍歷整個訓練資料集。
losses = [] # 用於儲存損失值以便繪製
# 訓練模型
for epoch in (progress := tqdm(range(num_epochs))):
for step, batch in (
inner := tqdm(
enumerate(train_dataloader),
position=0,
leave=True,
total=len(train_dataloader),
)
):
# 載入輸入影像和類別標籤
clean_images = batch["images"].to(device)
class_labels = batch["labels"].to(device)
# 取樣噪聲新增到影像中
noise = torch.randn(clean_images.shape).to(device)
# 取樣每個影像的隨機時間步
timesteps = torch.randint(
0,
(clean_images.shape[0],),
device=device,
).long()
# 根據每個時間步的噪聲幅度新增噪聲到乾淨影像中
noisy_images = scheduler.add_noise(clean_images, noise, timesteps)
內容解密：
在上述程式碼中，我們首先定義了學習率lr和最佳化器optimizer，然後將模型移到指定的裝置上。接下來，我們遍歷每個epoch和每個batch，載入輸入影像和類別標籤，取樣噪聲和時間步，最後新增噪聲到乾淨影像中。這些步驟都是模型訓練過程中的重要組成部分。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[定義最佳化器]
B --> C[將模型移到裝置上]
C --> D[遍歷每個epoch]
D --> E[載入輸入影像和類別標籤]
E --> F[取樣噪聲和時間步]
F --> G[新增噪聲到乾淨影像中]
G --> H[結束]
此流程圖描述了模型訓練過程中的主要步驟，從定義最佳化器開始，到將模型移到裝置上，然後遍歷每個epoch，載入輸入影像和類別標籤，取樣噪聲和時間步，最後新增噪聲到乾淨影像中。
瞭解模型預測與訓練過程
在訓練過程中，我們需要評估模型對噪聲的預測能力。為此，我們使用模型對噪聲進行預測，並計算預測值與實際噪聲之間的均方誤差（MSE）作為損失函式。
noise_pred = model(noisy_images, timesteps, class_labels=class_labels, return_dict=False)[0]
loss = F.mse_loss(noise_pred, noise)
這裡，noise_pred代表模型對噪聲的預測，而loss則是預測值與實際噪聲之間的均方誤差。這個損失值將被用於更新模型引數。
訓練過程與最佳化
在每次迭代中，我們計算損失、執行反向傳播以計算梯度，並使用最佳化器更新模型引數。
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
這個過程不斷重複，直到模型收斂或達到指定的迭代次數。
視覺化訓練過程
為了了解模型的訓練過程，我們可以將損失值記錄下來並繪製成圖。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(losses)
這個圖可以幫助我們瞭解模型的訓練過程是否順暢，以及是否存在過度擬合或欠擬合的情況。
生成樣本
一旦模型訓練完成，我們就可以使用它來生成新的樣本。為此，我們定義了一個函式generate_from_class，它接受一個類別標籤和樣本數量作為輸入，並傳回相應類別的生成樣本。
def generate_from_class(class_to_generate, n_samples=8):
sample = torch.randn(n_samples, 1, 32, 32).to(device)
class_labels = [class_to_generate] * n_samples
class_labels = torch.tensor(class_labels).to(device)
for _, t in tqdm(enumerate(scheduler.timesteps)):
#...
這個函式使用模型和給定的類別標籤生成新的樣本，並傳回這些樣本。這些樣本可以用於評估模型的生成能力，並且可以根據需要進行後續處理或分析。
瞭解條件式擴散模型
條件式擴散模型（Conditional Diffusion Models）是一種深度學習模型，能夠根據給定的條件生成高品質的影像。這類別模型的特點在於它們可以學習到不同類別之間的差異，並根據指定的類別生成對應的影像。
基礎原理
條件式擴散模型的基礎原理是使用變分自編碼器（VAE）來壓縮影像，然後使用擴散模型來生成影像。這個過程可以分為兩個階段：壓縮階段和生成階段。在壓縮階段，VAE將輸入影像壓縮成一個較小的潛在空間表示。在生成階段，擴散模型根據給定的條件（例如類別標籤或文字提示）生成影像。
潛在擴散
潛在擴散（Latent Diffusion）是一種特殊的條件式擴散模型，它使用VAE來壓縮影像，然後使用擴散模型來生成影像。這種方法可以有效地降低生成高解析度影像的計算成本。潛在擴散的過程包括以下幾個步驟：
- 影像壓縮：使用VAE將輸入影像壓縮成一個較小的潛在空間表示。
- 條件式生成：根據給定的條件（例如類別標籤或文字提示）生成影像。
- 解壓縮：使用VAE將生成的影像解壓縮回原始尺寸。
穩定擴散
穩定擴散（Stable Diffusion）是一種根據潛在擴散的條件式擴散模型，它可以根據文字提示生成高品質的影像。穩定擴散的特點在於它使用了一種特殊的VAE架構來壓縮影像，然後使用了一種特殊的擴散模型來生成影像。
穩定擴散的優點
穩定擴散有以下幾個優點：
- 高品質的生成影像：穩定擴散可以生成高品質的影像，尤其是在文字提示下。
- 低計算成本：穩定擴散使用潛在擴散的方法，可以有效地降低生成高解析度影像的計算成本。
- 靈活性：穩定擴散可以根據不同的條件（例如類別標籤或文字提示）生成不同的影像。
Stable Diffusion 的工作原理
Stable Diffusion 是一種根據深度學習的影像生成模型，它可以根據輸入的文字提示生成相應的影像。要了解 Stable Diffusion 的工作原理，我們需要先了解它的組成部分，包括文字編碼器（Text Encoder）、UNet 和 VAE（Variational AutoEncoder）。
文字編碼器（Text Encoder）
文字編碼器的作用是將輸入的文字提示轉換為數值向量，以便模型可以理解和處理。Stable Diffusion 使用了一種根據 Transformer 的預訓練模型，稱為 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）。這個模型可以將輸入的文字轉換為一系列的向量，每個向量對應於一個單詞或符號。
flowchart TD
A[文字輸入] --> B[文字編碼器]
B --> C[向量輸出]
圖表翻譯：
上述流程圖展示了文字編碼器的工作原理。首先，輸入的文字會被轉換為一系列的單詞或符號。然後，文字編碼器會將每個單詞或符號轉換為一個對應的向量。最後，輸出的一系列向量會被用作 UNet 的條件輸入。
UNet
UNet 是 Stable Diffusion 的核心部分，它負責根據輸入的文字提示和噪聲生成影像。UNet 的結構類別似於一個 encoder-decoder 模型，首先將輸入的噪聲編碼為一個 latent 向量，然後根據輸入的文字提示對 latent 向量進行解碼，生成最終的影像。
flowchart TD
A[噪聲輸入] --> B[UNet]
B --> C[影像輸出]
圖表翻譯：
上述流程圖展示了 UNet 的工作原理。首先，輸入的噪聲會被編碼為一個 latent 向量。然後，UNet 會根據輸入的文字提示對 latent 向量進行解碼，生成最終的影像。
VAE（Variational AutoEncoder）
VAE 是 Stable Diffusion 中用於壓縮和重構影像的部分。它可以將影像壓縮為一個較小的 latent 向量，然後再重構回原始影像。VAE 的訓練目的是最小化重構誤差和 KL 散度。
flowchart TD
A[影像輸入] --> B[VAE]
B --> C[latent 向量]
C --> D[重構影像]
圖表翻譯：
上述流程圖展示了 VAE 的工作原理。首先，輸入的影像會被壓縮為一個 latent 向量。然後，VAE 會根據 latent 向量重構回原始影像。
Stable Diffusion：深度解析
Stable Diffusion是一種根據深度學習的影像生成模型，能夠根據輸入的文字提示生成高品質的影像。該模型由多個元件組成，包括VAE（變分自編碼器）、UNet和文字編碼器等。
VAE：影像編碼和解碼
VAE是一種可以將影像壓縮為潛在表示的模型。給定一張影像，VAE可以將其編碼為一個潛在向量，然後再將該向量解碼回原始影像。這個過程可以用於影像壓縮、去噪和風格轉換等任務。
在Stable Diffusion中，VAE被用於將輸入影像壓縮為一個四通道的潛在表示。這個潛在表示可以用於條件生成，即根據輸入的文字提示生成影像。
UNet：條件生成
UNet是一種可以根據條件生成影像的模型。在Stable Diffusion中，UNet被用於根據輸入的文字提示和潛在表示生成影像。UNet的架構與傳統的UNet相似，但它還包括了一些額外的元件，例如跨注意力層，可以讓模型根據輸入的文字提示生成影像。
文字編碼器：文字提示編碼
文字編碼器是一種可以將輸入的文字提示編碼為向量表示的模型。在Stable Diffusion中，文字編碼器被用於將輸入的文字提示編碼為一個向量表示，然後再將該向量表示輸入到UNet中。
Stable Diffusion XL：新一代模型
Stable Diffusion XL是一種新一代的Stable Diffusion模型，它使用了更大的文字編碼器和更多的條件資訊。該模型可以生成更高品質的影像，並且可以根據輸入的文字提示生成更多樣化的影像。
Stable Diffusion XL（SDXL）技術深度剖析
Stable Diffusion XL（SDXL）是一種根據深度學習的影像生成模型，旨在產生高品質的影像。除了時間步長（timestep）和文字嵌入，SDXL還使用了以下額外的條件訊號：
影像大小條件
為了避免丟棄小影像，SDXL在訓練過程中將小影像上取樣並使用。同時，模型也接收到影像大小的資訊，這樣它就能夠學習到上取樣產生的artifact不是大影像的一部分，並在推理過程中產生更好的品質。
玄貓總結：條件式擴散模型與 Stable Diffusion XL 技術解析
從技術架構視角來看，條件式擴散模型，特別是 Stable Diffusion XL (SDXL)，展現了深度學習在影像生成領域的顯著進步。本文從資料準備、模型架構、訓練過程到最終的影像生成，完整地闡述了條件式擴散模型的核心概念和技術細節。深入剖析 SDXL 的核心元件，可以發現其巧妙地整合了 UNet、變分自編碼器 (VAE) 和文字編碼器，並透過時間步長、文字嵌入以及影像大小等條件資訊引導影像生成過程，使其更具控制性和精準度。
然而，條件式擴散模型並非完美無缺。訓練此類別模型需要大量的計算資源和資料，且模型的生成結果仍可能受到噪聲和 artifact 的影響。此外，如何有效地控制生成影像的風格和內容，以及如何避免潛在的倫理風險，仍然是需要持續研究的課題。SDXL 雖然透過引入影像大小條件等機制提升了生成影像的品質，但對於複雜場景和細緻紋理的生成仍有提升空間。
展望未來，條件式擴散模型的發展方向將聚焦於更高效的訓練方法、更精細的控制機制以及更廣泛的應用場景。預計未來 3-5 年，隨著模型架構的最佳化、訓練資料的擴充以及硬體算力的提升，條件式擴散模型將在藝術創作、設計、娛樂等領域發揮更大的作用，甚至可能重塑整個視覺內容產業。對於追求高品質影像生成的團隊，深入理解並掌握條件式擴散模型的核心技術將是至關重要的。玄貓認為，SDXL 代表了影像生成技術的重要發展方向，值得密切關注並積極探索其應用潛力。
