Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识

文章目录

• 一、Stable Diffusion XL基本概念
• 二、SDXL模型架构上的优化
• • （一）SDXL的整体架构
  • （二）VAE
  • （三）U-Net
  • （四）text encoder
  • （五）refiner model
• 三、SDXL在训练上的技巧
• • （一）图像尺寸条件化
  • （二）图像裁剪参数条件
  • （三）多尺度（宽高比）图片训练

一、Stable Diffusion XL基本概念

Stable Diffusion XL 或 SDXL 是最新的图像生成模型，与以前的 SD 模型（包括 SD 2.1）相比，它专为更逼真的输出而定制，具有更详细的图像和构图。与Stable DiffusionV1-v2相比，Stable Diffusion XL主要做了如下的优化：

1. 对Stable Diffusion原先的U-Net，VAE，CLIP Text Encoder三大件都做了改进：
   • U-Net 增加 Transformer Blocks (自注意力 + 交叉注意力) 来增强特征提取和融合能力；
   • VAE 增加条件变分自编码器来提升潜在空间的表达能力；
   • CLIP Text Encoder 增加两个大小不同的编码器来提升文本理解和匹配能力。
2. 增加一个单独的基于Latent的Refiner模型，来提升图像的精细化程度；
3. 设计了很多训练Tricks，包括图像尺寸条件化策略，图像裁剪参数条件化以及多尺度训练等。

二、SDXL模型架构上的优化

（一）SDXL的整体架构

Stable Diffusion XL是一个二阶段的级联扩散模型，包括Base模型和Refiner模型：

• Base模型：主要工作和Stable Diffusion一致，具备文生图，图生图，图像inpainting等能力。（由U-Net，VAE，CLIP Text Encoder（两个）三个模块组成）
• Refiner模型：对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化，其本质上是在做图生图的工作。（由U-Net，VAE，CLIP Text Encoder（一个）三个模块组成）
  

SDXL和之前的版本也是基于latent diffusion架构，对于latent diffusion，首先会采用一个auto encoder模型来图像压缩为latent，然后扩散模型用来生成latent，生成的latent可以通过auto encoder的decoder来重建出图像。

（二）VAE

SDXL的autoencoder依然采用KL-f8，但是并没有采用之前的autoencoder，而是基于同样的架构采用了更大的batch size（256 vs 9）重新训练，同时对模型的参数采用了EMA（指数移动平均），从而改善生成图片的局部和高频细节。重新训练的VAE模型相比之前的模型，其重建性能有一定的提升：
上表中的三个VAE模型的模型结构完全一样：

• SD-VAE 2.x在SD-VAE 1.x的基础上重新微调了decoder部分，但是encoder权重是相同的，所以两者的latent分布是一样的，两个VAE模型是都可以用在SD 1.x和SD 2.x上的；
• SDXL-VAE是完全重新训练的，它的latent分布发生了改变，不可以将SDXL-VAE应用在SD 1.x和SD 2.x上。在将latent送入扩散模型之前，我们要对latent进行缩放来使得latent的标准差尽量为1，由于权重发生了改变，所以SDXL-VAE的缩放系数也和之前不同。

（三）U-Net

SDXL相比之前的版本，Unet的变化主要有如下两点：

1. Unet 结构发生了改变，从之前的4stage变成了3stage：
   如图所示，相比之前的SD，SDXL的第一个stage采用的是普通的DownBlock2D，而不是采用基于attention的CrossAttnDownBlock2D；此外，SDXL只用了3个stage，只进行了两次2x下采样，而之前的SD使用4个stage，包含3个2x下采样。SDXL的网络宽度（channels）相比之前的版本并没有改变，3个stage的特征channels分别是320、640和1280。
   

2. 采用了更大的UNet，SDXL的U-Net模型（Base部分）参数量相比SD模型增加了3倍左右：
   SDXL参数量的增加主要是使用了更多的transformer blocks，在之前的版本，每个包含attention的block只使用一个transformer block（self-attention -> cross-attention -> ffn），但是SDXL中stage2和stage3的两个CrossAttnDownBlock2D模块中的transformer block数量分别设置为2和10，并且中间的MidBlock2DCrossAttn的transformer blocks数量也设置为10。

（四）text encoder

1. SD 1.x采用的text encoder是123M的OpenAI CLIP ViT-L/14，SD 2.x将text encoder升级为354M的OpenCLIP ViT-H/14，SDXL不仅采用了更大的OpenCLIP ViT-bigG（参数量为694M），而且同时也用了OpenAI CLIP ViT-L/14，分别提取两个text encoder的倒数第二层特征，其中OpenCLIP ViT-bigG的特征维度为1280，而CLIP ViT-L/14的特征维度是768，两个特征concat在一起总的特征维度大小是2048，这也就是SDXL的context dim；
2. 此外，SDXL还提取了OpenCLIP ViT-bigG的 pooled text embedding（用于CLIP对比学习所使用的特征），将其映射到time embedding的维度并与之相加。

（五）refiner model

1. refiner model是和base model采用同样VAE的一个latent diffusion model，但是它只在使用较低的noise level进行训练（只在前200 timesteps上）。在推理时，我们只使用refiner model的图生图能力。对于一个prompt，我们首先用base model生成latent，然后我们给这个latent加一定的噪音（采用扩散过程），并使用refiner model进行去噪。经过这样一个重新加噪再去噪的过程，图像的局部细节会有一定的提升；
2. refiner model和base model在结构上有一定的不同，其UNet的结构如下图所示，refiner model采用4个stage，第一个stage采用没有attention的DownBlock2D，网络的特征维度采用384，而base model是320。另外，refiner model的attention模块中transformer block数量均设置为4。refiner model的参数量为2.3B，略小于base model。refiner model的text encoder只使用了OpenCLIP ViT-bigG，也是提取倒数第二层特征以及pooled text embed。
   

三、SDXL在训练上的技巧

（一）图像尺寸条件化

Stable Diffusion 1.x/2.x存在的数据集利用率问题:

• Stable Diffusion 1.x/2.x 的训练过程主要分成两个阶段：先在256×256的图像尺寸上进行预训练，然后在512×512的图像尺寸上继续训练；
• 这两个阶段的训练过程都要对图像最小尺寸进行约束。第一阶段中，会将尺寸小于256×256的图像舍弃；在第二阶段，会将尺寸小于512×512的图像舍弃。这样会导致训练数据中的大量数据被丢弃，数据利用率不高，而且很可能导致模型性能和泛化性的降低。

SDXL的解决方案：

• 核心思想：将图像的原始尺寸（width和height）作为条件嵌入UNet模型中
• 嵌入方式：height和width分别用傅里叶特征编码，然后将特征concat后加在Time Embedding上；
• 这相当于让模型学到了图像分辨率参数，在训练过程中，我们可以不过滤数据直接resize图像，在推理时，我们只需要送入目标分辨率而保证生成的图像质量。
  

（二）图像裁剪参数条件

Stable Diffusion 1.x/2.x存在的图像裁剪问题:

• 目前文生图模型预训练往往采用固定图像尺寸，这就需要对原始图像进行预处理，这个处理流程一般是先将图像的最短边resize到目标尺寸，然后沿着图像的最长边进行裁剪；
• 训练中对图像裁剪导致的图像特征丢失，可能会导致模型在图像生成阶段出现不符合训练数据分布的特征，比如图像出现缺失等问题。

SDXL的解决方案：图像裁剪参数条件化策略

• 主要思想：将训练过程中裁剪的左上定点坐标作为额外的条件注入到UNet中
• 注入方式：通过傅立叶编码并加在time embedding上
• 在推理时，我们只需要将这个坐标设置为(0, 0)就可以得到物体居中的图像（此时图像相当于没有裁剪）。

（三）多尺度（宽高比）图片训练

现实数据集中包含不同宽高比的图像，然而文生图模型输出一般都是512×512或者1024×1024，作者认为这并不是一个好的结果，因为不同宽高比的图像有广泛的应用场景，比如（16：9）。基于以上原因，作为对模型进行了多尺度图像微调。

SDXL的解决方案：多尺度训练策略

• 多尺度训练策略：借鉴NovelAI所提出的方案，将数据集中图像按照不同的长宽比划分到不同的buckets上（按照最近邻原则）；
• 在训练过程中，每个step可以在不同的buckets之间切换，每个batch的数据都是从相同的bucket中采样得到；
• SDXL也将bucket size即target size作为条件加入UNet中，这个条件注入方式和之前图像原始尺寸条件注入一样。

参考：
Stable Diffusion XL(SDXL)原理详解
深入浅出完整解析Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识
文生图模型之SDXL