强大到离谱！硬核解读Stable Diffusion（完整版）

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硬核解读Stable Diffusion（完整版）

2022年可谓是AIGC（AI Generated Content）元年，上半年有文生图大模型DALL-E2和Stable Diffusion，下半年有OpenAI的文本对话大模型ChatGPT问世，这让冷却的AI又沸腾起来了，因为AIGC能让更多的人真真切切感受到AI的力量。这篇文章将介绍比较火的文生图模型Stable Diffusion（简称SD），Stable Diffusion不仅是一个完全开源的模型（代码，数据，模型全部开源），而且是它的参数量只有1B左右，大部分人可以在普通的显卡上进行推理甚至精调模型。毫不夸张的说，Stable Diffusion的出现和开源对AIGC的火热和发展是有巨大推动作用的，因为它让更多的人能快地上手AI作画。这里将基于Hugging Face的diffusers库深入讲解SD的技术原理以及部分的实现细节，然后也会介绍SD的常用功能，注意本文主要以SD V1.5版本为例，在最后也会简单介绍 SD 2.0版本以及基于SD的扩展应用。

SD模型原理

SD是CompVis、Stability AI和LAION等公司研发的一个文生图模型，它的模型和代码是开源的，而且训练数据LAION-5B也是开源的。SD在开源90天github仓库就收获了33K的stars，可见这个模型是多受欢迎。

SD是一个基于latent的扩散模型，它在UNet中引入text condition来实现基于文本生成图像。SD的核心来源于Latent Diffusion这个工作，常规的扩散模型是基于pixel的生成模型，而Latent Diffusion是基于latent的生成模型，它先采用一个autoencoder将图像压缩到latent空间，然后用扩散模型来生成图像的latents，最后送入autoencoder的decoder模块就可以得到生成的图像。基于latent的扩散模型的优势在于计算效率更高效，因为图像的latent空间要比图像pixel空间要小，这也是SD的核心优势。文生图模型往往参数量比较大，基于pixel的方法往往限于算力只生成64×64大小的图像，比如OpenAI的DALL-E2和谷歌的Imagen，然后再通过超分辨模型将图像分辨率提升至256×256和1024×1024；而基于latent的SD是在latent空间操作的，它可以直接生成256×256和512×512甚至更高分辨率的图像。

SD模型的主体结构如下图所示，主要包括三个模型：

• autoencoder：encoder将图像压缩到latent空间，而decoder将latent解码为图像；

• CLIP text encoder：提取输入text的text embeddings，通过cross attention方式送入扩散模型的UNet中作为condition；

• UNet：扩散模型的主体，用来实现文本引导下的latent生成。

对于SD模型，其autoencoder模型参数大小为84M，CLIP text encoder模型大小为123M，而UNet参数大小为860M，所以SD模型的总参数量约为1B。

autoencoder

autoencoder是一个基于encoder-decoder架构的图像压缩模型，对于一个大小为的输入图像，encoder模块将其编码为一个大小为的latent，其中为下采样率（downsampling factor）。在训练autoencoder过程中，除了采用L1重建损失外，还增加了感知损失（perceptual loss，即LPIPS，具体见论文The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric）以及基于patch的对抗训练。辅助loss主要是为了确保重建的图像局部真实性以及避免模糊，具体损失函数见latent diffusion的loss部分。同时为了防止得到的latent的标准差过大，采用了两种正则化方法：第一种是KL-reg，类似VAE增加一个latent和标准正态分布的KL loss，不过这里为了保证重建效果，采用比较小的权重（～10e-6）；第二种是VQ-reg，引入一个VQ （vector quantization）layer，此时的模型可以看成是一个VQ-GAN，不过VQ层是在decoder模块中，这里VQ的codebook采样较高的维度（8192）来降低正则化对重建效果的影响。latent diffusion论文中实验了不同参数下的autoencoder模型，如下表所示，可以看到当较小和较大时，重建效果越好（PSNR越大），这也比较符合预期，毕竟此时压缩率小。

论文进一步将不同的autoencoder在扩散模型上进行实验，在ImageNet数据集上训练同样的步数（2M steps），其训练过程的生成质量如下所示，可以看到过小的（比如1和2）下收敛速度慢，此时图像的感知压缩率较小，扩散模型需要较长的学习；而过大的其生成质量较差，此时压缩损失过大。

当在4～16时，可以取得相对好的效果。SD采用基于KL-reg的autoencoder，其中下采样率，特征维度为，当输入图像为512×512大小时将得到64x64x4大小的latent。autoencoder模型时在OpenImages数据集上基于256×256大小训练的，但是由于autoencoder的模型是全卷积结构的（基于ResnetBlock），所以它可以扩展应用在尺寸>256的图像上。下面我们给出使用diffusers库来加载autoencoder模型，并使用autoencoder来实现图像的压缩和重建，代码如下所示：

import torch
from diffusers import AutoencoderKL
import numpy as np
from PIL import Image

#加载模型: autoencoder可以通过SD权重指定subfolder来单独加载
autoencoder = AutoencoderKL.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="vae")
autoencoder.to("cuda", dtype=torch.float16)

# 读取图像并预处理
raw_image = Image.open("boy.png").convert("RGB").resize((256, 256))
image = np.array(raw_image).astype(np.float32) / 127.5 - 1.0
image = image[None].transpose(0, 3, 1, 2)
image = torch.from_numpy(image)

# 压缩图像为latent并重建
with torch.inference_mode():
    latent = autoencoder.encode(image.to("cuda", dtype=torch.float16)).latent_dist.sample()
    rec_image = autoencoder.decode(latent).sample
    rec_image = (rec_image / 2 + 0.5).clamp(0, 1)
    rec_image = rec_image.cpu().permute(0, 2, 3, 1).numpy()
    rec_image = (rec_image * 255).round().astype("uint8")
    rec_image = Image.fromarray(rec_image[0])
rec_image

这里我们给出了两张图片在256×256和512×512下的重建效果对比，如下所示，第一列为原始图片，第二列为512×512尺寸下的重建图，第三列为256×256尺寸下的重建图。对比可以看出，autoencoder将图片压缩到latent后再重建其实是有损的，比如会出现文字和人脸的畸变，在256×256分辨率下是比较明显的，512×512下效果会好很多。

这种有损压缩肯定是对SD的生成图像质量是有一定影响的，不过好在SD模型基本上是在512×512以上分辨率下使用的。为了改善这种畸变，stabilityai在发布SD 2.0时同时发布了两个在LAION子数据集上精调的autoencoder，注意这里只精调autoencoder的decoder部分，SD的UNet在训练过程只需要encoder部分，所以这样精调后的autoencoder可以直接用在先前训练好的UNet上（这种技巧还是比较通用的，比如谷歌的Parti也是在训练好后自回归生成模型后，扩大并精调ViT-VQGAN的decoder模块来提升生成质量）。我们也可以直接在diffusers中使用这些autoencoder，比如mse版本（采用mse损失来finetune的模型）：

autoencoder = AutoencoderKL.from_pretrained("stabilityai/sd-vae-ft-mse/")

对于同样的两张图，这个mse版本的重建效果如下所示，可以看到相比原始版本的autoencoder，畸变是有一定改善的。

由于SD采用的autoencoder是基于KL-reg的，所以这个autoencoder在编码图像时其实得到的是一个高斯分布DiagonalGaussianDistribution（分布的均值和标准差），然后通过调用sample方法来采样一个具体的latent（调用mode方法可以得到均值）。由于KL-reg的权重系数非常小，实际得到latent的标准差还是比较大的，latent diffusion论文中提出了一种rescaling方法：首先计算出第一个batch数据中的latent的标准差，然后采用的系数来rescale latent，这样就尽量保证latent的标准差接近1（防止扩散过程的SNR较高，影响生成效果，具体见latent diffusion论文的D1部分讨论），然后扩散模型也是应用在rescaling的latent上，在解码时只需要将生成的latent除以，然后再送入autoencoder的decoder即可。对于SD所使用的autoencoder，这个rescaling系数为0.18215。

CLIP text encoder

SD采用CLIP text encoder来对输入text提取text embeddings，具体的是采用目前OpenAI所开源的最大CLIP模型：clip-vit-large-patch14，这个CLIP的text encoder是一个transformer模型（只有encoder模块）：层数为12，特征维度为768，模型参数大小是123M。对于输入text，送入CLIP text encoder后得到最后的hidden states（即最后一个transformer block得到的特征），其特征维度大小为77×768（77是token的数量），这个细粒度的text embeddings将以cross attention的方式送入UNet中。在transofmers库中，可以如下使用CLIP text encoder：

from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer

text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="text_encoder").to("cuda")
# text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14").to("cuda")
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="tokenizer")
# tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")

# 对输入的text进行tokenize，得到对应的token ids
prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse"
text_input_ids = text_tokenizer(
    prompt,
    padding="max_length",
    max_length=tokenizer.model_max_length,
    truncation=True,
    return_tensors="pt"
).input_ids

# 将token ids送入text model得到77x768的特征
text_embeddings = text_encoder(text_input_ids.to("cuda"))[0]

值得注意的是，这里的tokenizer最大长度为77（CLIP训练时所采用的设置），当输入text的tokens数量超过77后，将进行截断，如果不足则进行paddings，这样将保证无论输入任何长度的文本（甚至是空文本）都得到77×768大小的特征。在训练SD的过程中，CLIP text encoder模型是冻结的。在早期的工作中，比如OpenAI的GLIDE和latent diffusion中的LDM均采用一个随机初始化的tranformer模型来提取text的特征，但是最新的工作都是采用预训练好的text model。比如谷歌的Imagen采用纯文本模型T5 encoder来提出文本特征，而SD则采用CLIP text encoder，预训练好的模型往往已经在大规模数据集上进行了训练，它们要比直接采用一个从零训练好的模型要好。

UNet

SD的扩散模型是一个860M的UNet，其主要结构如下图所示（这里以输入的latent为64x64x4维度为例），其中encoder部分包括3个CrossAttnDownBlock2D模块和1个DownBlock2D模块，而decoder部分包括1个UpBlock2D模块和3个CrossAttnUpBlock2D模块，中间还有一个UNetMidBlock2DCrossAttn模块。encoder和decoder两个部分是完全对应的，中间存在skip connection。注意3个CrossAttnDownBlock2D模块最后均有一个2x的downsample操作，而DownBlock2D模块是不包含下采样的。

其中CrossAttnDownBlock2D模块的主要结构如下图所示，text condition将通过CrossAttention模块嵌入进来，此时Attention的query是UNet的中间特征，而key和value则是text embeddings。SD和DDPM一样采用预测noise的方法来训练UNet，其训练损失也和DDPM一样：这里的为text embeddings，此时的模型是一个条件扩散模型。基于diffusers库，我们可以很快实现SD的训练，其核心代码如下所示（这里参考diffusers库下examples中的finetune代码）：

import torch
from diffusers import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel, DDPMScheduler
from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer
import torch.nn.functional as F

# 加载autoencoder
vae = AutoencoderKL.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="vae")
# 加载text encoder
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="text_encoder")
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="tokenizer")
# 初始化UNet
unet = UNet2DConditionModel(**model_config) # model_config为模型参数配置
# 定义scheduler
noise_scheduler = DDPMScheduler(
    beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear", num_train_timesteps=1000
)

# 冻结vae和text_encoder
vae.requires_grad_(False)
text_encoder.requires_grad_(False)

opt = torch.optim.AdamW(unet.parameters(), lr=1e-4)

for step, batch in enumerate(train_dataloader):
    with torch.no_grad():
        # 将image转到latent空间
        latents = vae.encode(batch["image"]).latent_dist.sample()
        latents = latents * vae.config.scaling_factor # rescaling latents
        # 提取text embeddings
        text_input_ids = text_tokenizer(
            batch["text"],
            padding="max_length",
            max_length=tokenizer.model_max_length,
            truncation=True,
            return_tensors="pt"
  ).input_ids
  text_embeddings = text_encoder(text_input_ids)[0]
    
    # 随机采样噪音
    noise = torch.ra