Stable Diffusion原理

一、Diffusion扩散理论

1.1、 Diffusion Model(扩散模型)

Diffusion扩散模型分为两个阶段:前向过程 + 反向过程

  • 前向过程:不断往输入图片中添加高斯噪声来破坏图像
  • 反向过程:使用一系列马尔可夫链逐步将噪声还原为原始图片

前向过程 ——>图片中添加噪声
反向过程——>去除图片中的噪声

Stable Diffusion原理_第1张图片

1.2、 训练过程:U-Net网络

在每一轮的训练过程中,包含以下内容:

  1. 每一个训练样本对应一个随机时刻向量time step,编码时刻向量t转化为对应的time step Embedding向量;
  2. 将时刻向量t对应的高斯噪声ε应用到图片中,得到噪声图Noisy image
  3. 将成组的time step Embedding向量、Noisy image注入到U-Net训练;
  4. U-Net输出预测噪声Predicted noise,与真实高斯噪声True noise ε,构建损失。

Stable Diffusion原理_第2张图片

下图是每个Epoch详细的训练过程:
Stable Diffusion原理_第3张图片Stable Diffusion原理_第4张图片

1.3、 推理过程:反向扩散

噪声图Noisy image经过训练后的U-Net网络,会得到预测噪声Predicted Noisy,而:去噪图Denoised image = 噪声图Noisy image - 预测噪声图Predicted Noisy。(计算公式省略了具体的参数,只表述逻辑关系)
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1.4、 补充:U-Net结构

U-Net的模型结构就是一个编-解码的过程,下采样Downsample、中间块Middle block、上采样Upsample中都包含了ResNet残差网络

1、主干网络做特征提取;2、加强网络做特征组合;3、预测网络做预测输出;

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1.5、补充:DM扩散模型的缺点

  1. Diffusion Model是在原图上完成前向、反向扩散过程,计算量巨大;
  2. Diffusion Model只与时刻向量t产生作用,生成的结果不可控;

二、Stable Diffusion原理

为改善DM扩散模型的缺点,Stable Diffusion引入图像压缩技术,在低维空间完成扩散过程;并添加CLIP模型,使文本-图像产生关联。

2.1、Stable Diffusion的改进点

1. 图像压缩DM扩散模型是直接在原图上进行操作,而Stale Diffusion是在较低维度的潜在空间上应用扩散过程,而不是使用实际像素空间,这样可以大幅减少内存和计算成本;
2. 文本-图像关联:在反向扩散过程中对U-Net的结构做了修改,使其可以添加文本向量Text Embedding,使得在每一轮的去噪过程中,让输出的图像与输入的文字产生关联;

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2.2、Stable Diffusion的生成过程

Stable Diffusion在实际应用中的过程:原图——经过编码器E变成低维编码图——DM的前向过程逐步添加噪声,变成噪声图——TU-Net网络完成DM的反向过程——经过解码器D变成新图。

  1. Stable Diffusion会事先训练好一个编码器E、解码器D,来学习原始图像与低维数据之间的压缩、还原过程;
  2. 首先通过训练好的编码器E ,将原始图像压缩成低维数据,再经过多轮高斯噪声转化为低维噪声Latent data
  3. 然后用低维噪声Latent data、时刻向量t、文本向量Text Embedding、在U-Net网络进行T轮去噪,完成反向扩散过程;
  4. 最后将得到的低维去噪图通过训练好的解码器D,还原出原始图像,完成整个扩散生成过程。

2.3、补充:CLIP模型详解

CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training) 模型是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像文本的预训练神经网络模型,是近年来在多模态研究领域的经典之作。OpenAI 收集了 4 亿对图像文本对(一张图像和它对应的文本描述),分别将文本和图像进行编码,使用 metric learning进行训练。希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。

CLIP的论文地址

CLIP模型共有3个阶段:1阶段用作训练,2、3阶段用作推理。

  1. Contrastive pre-training:预训练阶段,使用图片 - 文本对进行对比学习训练;
  2. Create dataset classifier from label text:提取预测类别文本特征;
  3. Use for zero-shot predictiion:进行 Zero-Shot 推理预测;

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2.3.1、训练阶段

通过计算文本和目标图像的余弦相似度从而获取预测值。CLIP模型主要包含以下两个模型;

  • Text Encoder:用来提取文本的特征,可以采用NLP中常用的text transformer模型;
  • Image Encoder:用来提取图像的特征,可以采用常用CNN模型或者vision transformer模型;

Stable Diffusion原理_第9张图片
这里举例一个包含N个文本-图像对的训练batch,对提取的文本特征和图像特征进行训练的过程:

  1. 输入图片 —> 图像编码器 —> 图片特征向量;输入文字 —> 文字编码器 —> 文字特征向量;并进行线性投射,得到相同维度;
  2. N个文本特征和N个图像特征两两组合,形成一个具有N2个元素的矩阵;
  3. CLIP模型会预测计算出这N2个文本-图像对的相似度(文本特征和图像特征的余弦相似性即为相似度);
  4. 对角线上的N个元素因为图像-标签对应正确被作为训练的正样本,剩下的N2-N个元素作为负样本;
  5. CLIP的训练目标就是最大化N个正样本的相似度,同时最小化N2-N个负样本的相似度;

2.3.2、推理过程

CLIP的预测推理过程主要有以下两步:

  1. 提取预测类别的文本特征:由于CLIP 预训练文本端的输出输入都是句子,因此需要将任务的分类标签按照提示模板 (prompt template)构造成描述文本(由单词构造成句子):A photo of {object}.,然后再送入Text Encoder得到对应的文本特征。如果预测类别的数目为N,那么将得到N个文本特征。
  2. 进行 zero-shot 推理预测:将要预测的图像送入Image Encoder得到图像特征,然后与上述的N个文本特征计算余弦相似度(和训练过程一致),然后选择相似度最大的文本对应的类别作为图像分类预测结果。进一步地,可以将这些相似度看成输入,送入softmax后可以得到每个类别的预测概率。

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2.3.3、补充:zero-shot 零样本学习

zero-shot :零样本学习,域外泛化问题。利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集,期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。

可以发现CLIP其实就是两个模型:视觉模型 + 文本模型。

在计算机视觉中,即便想迁移VGGMobileNet这种预训练模型,也需要经过预训练、微调等手段,才能学习数据集的数据特征,而CLIP可以直接实现zero-shot的图像分类,即不需要任何训练数据,就能在某个具体下游任务上实现分类,这也是CLIP亮点和强大之处。

我的猜测:CLIP的zero-shot能力是依赖于它预训练的4亿对图像-文本对,样本空间涵盖的太大,并不是真正的零样本学习,和解决域外泛化问题。和人脸比对的原理相似,依靠大量样本来学习分类对象的特征空间。人脸比对是image-to-image,CLIP是 image-to-text。

2.3.4、代码: CLIP实现zero-shot分类

OpenAI有关CLIP的代码链接地址

2.3.4.1、图像数据、文本数据

向模型提供8个示例图像及其文本描述,并比较相应特征之间的相似性

# images in skimage to use and their textual descriptions
descriptions = {
    "page": "a page of text about segmentation",
    "chelsea": "a facial photo of a tabby cat",
    "astronaut": "a portrait of an astronaut with the American flag",
    "rocket": "a rocket standing on a launchpad",
    "motorcycle_right": "a red motorcycle standing in a garage",
    "camera": "a person looking at a camera on a tripod",
    "horse": "a black-and-white silhouette of a horse", 
    "coffee": "a cup of coffee on a saucer"
}

2.3.4.2、计算余弦相似度

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2.3.4.3、Zero-Shot图像分类
from torchvision.datasets import CIFAR100

cifar100 = CIFAR100(os.path.expanduser("~/.cache"), transform=preprocess, download=True)

text_descriptions = [f"This is a photo of a {label}" for label in cifar100.classes]
text_tokens = clip.tokenize(text_descriptions).cuda()

with torch.no_grad():
    text_features = model.encode_text(text_tokens).float()
    text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)

text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
top_probs, top_labels = text_probs.cpu().topk(5, dim=-1)

plt.figure(figsize=(16, 16))

for i, image in enumerate(original_images):
    plt.subplot(4, 4, 2 * i + 1)
    plt.imshow(image)
    plt.axis("off")

    plt.subplot(4, 4, 2 * i + 2)
    y = np.arange(top_probs.shape[-1])
    plt.grid()
    plt.barh(y, top_probs[i])
    plt.gca().invert_yaxis()
    plt.gca().set_axisbelow(True)
    plt.yticks(y, [cifar100.classes[index] for index in top_labels[i].numpy()])
    plt.xlabel("probability")

plt.subplots_adjust(wspace=0.5)
plt.show()

2.4、补充:Stable Diffusion训练的四个主流AI模型

  1. Dreambooth:会使用正则化。通常只用少量图片做输入微调,就可以做一些其他扩散模型不能或者不擅长的事情——具备个性化结果的能力,既包括文本到图像模型生成的结果,也包括用户输入的任何图片;
  2. text-inversion:通过控制文本到图像的管道,标记特定的单词,在文本提示中使用,以实现对生成图像的细粒度控制;
  3. LoRA:大型语言模型的低阶自适应,简化过程降低硬件需求;
  4. Hypernetwork:这是连接到Stable Diffusion模型上的一个小型神经网络,是噪声预测器U-Net的交叉互视(cross-attention)模块;

四个主流模型的区别:

  • Dreambooth最直接但非常复杂占内存大,用的人很多评价好;
  • text-inversion很聪明,不用重新创作一个新模型,所有人都可以下载并运用到自己的模型,模型小,存储空间占用小;
  • LoRA可以在不做完整模型拷贝的情况下,让模型理解这个概念,速度快;
  • Hypernetwork:没有官方论文;

三、补充:四大生成模型对比

GAN生成对抗模型、VAE变微分自动编码器、流模型、DM扩散模型

3.1、GAN生成对抗模型

  1. GAN模型要同时训练两个网络,难度较大,多模态分布学习困难;
  2. 不容易收敛,不好观察损失;
  3. 图像特征多样性较差,容易出现模型坍缩,只关注如何骗过判别器;

3.2、VAE变微分自动编码器

Deepfaker、DeepFaceLab的处理方式,生成中间状态

3.3、流模型

待完善

3.4、DM扩散模型

xx

参考:
神器CLIP:连接文本和图像,打造可迁移的视觉模型

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