一篇文章详细介绍Stable Diffusion模型原理及实现过程(附常用模型网站、下载方式)

目录

前言

何为Stable Diffusion模型？

Stable Diffusion工作原理：

Stable Diffusion模型的应用场景

Stable Diffusion免费使用网站

stability.ai:

本地部署 Stable Diffusion方法：

StableDiffusion中文网

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前言

何为Stable Diffusion模型？

Stable Diffusion是最近很🔥的一种图像生成方法。基于潜在扩散的机器学习模型，其主要用于根据文本的描述生成详细的图像。该模型由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发，是各种生成性人工神经网络之一，由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发，并得到EleutherAI和LAION的支持。

Stable Diffusion模型主要由变分自编码器（VAE）、U-Net和一个文本编码器三个部分组成。在前向扩散过程中，高斯噪声被迭代地应用于压缩的潜在表征。每个去噪步骤都由一个包含残差神经网络（ResNet）的U-Net架构完成，通过从前向扩散往反方向去噪而获得潜在表征。最后，VAE解码器通过将表征转换回像素空间来生成输出图像。

Stable Diffusion的优点包括更高的稳定性、更快的训练速度以及更易于优化。通过引入一个新的稳定性系数，Stable Diffusion能够控制模型的稳定性，从而避免了Latent Diffusion中出现的不稳定性问题。同时，通过使用更小的batch size和更少的步骤，以及更少的参数和更简单的网络结构，Stable Diffusion提高了训练速度并使得模型更易于优化。

然而，Stable Diffusion也存在一些缺点。由于引入了稳定性系数，它可能会牺牲一些生成样本的多样性。此外，虽然Stable Diffusion的训练速度更快，但生成样本的速度可能会变慢。

Stable Diffusion工作原理：

Stable Diffusion模型的工作原理基于一个扩散过程，逐步从噪声中恢复出图像信息。在训练阶段，模型会学习如何逐步将噪声转化为真实的图像数据。而在生成阶段，模型则可以从随机噪声出发，通过反向的扩散过程，生成出与训练数据分布相似的图像。

这个扩散过程可以分为以下几个步骤：

初始化：给定一个原始数据集，例如图像、文本或其他类型的数据。
扩散过程：在扩散过程中，模型会将数据逐渐地向原始数据集的中心值靠近。这个过程可以通过一个称为“扩散器”的函数来表示。扩散器接收当前数据值和一个小噪声项，输出一个新的数据值。这个过程重复多次，直到数据值接近原始数据集的中心值。
生成新数据：在扩散过程结束后，模型会生成一个新的数据样本，这个样本具有与原始数据集相似的特征。
反向扩散过程：为了提高生成数据的质量，Stable Diffusion使用了反向扩散过程。这个过程与正向扩散过程类似，但使用的是一个不同的扩散器。反向扩散过程可以使生成的数据更接近原始数据集的分布。
重复和优化：为了提高生成数据的多样性和平衡性，可以对扩散过程进行多次重复，并使用不同的扩散器和噪声参数。

Stable Diffusion模型通过引入条件控制、特征嵌入等技巧，能够生成具有多样性和创意性的图像。这种模型不仅具有高度的灵活性，可以生成各种类型的图像，如人脸、物体等，而且生成的图像质量高，逼真度和细节表现力较好。

Stable Diffusion核心代码实现

基于Python 和常见机器学习库实现：

算法核心流程

计算相似度矩阵

使用欧氏距离计算数据点之间的相似度。

使用高斯核函数转换欧氏距离为相似度。
pairwise_dist = pairwise_distances(X, metric='euclidean')
similarity_matrix = np.exp(-pairwise_dist ** 2)
中心化相似度矩阵

对相似度矩阵进行中心化处理，使其行和列的平均值为0。
kernel_centerer = KernelCenterer()
similarity_matrix_centered = kernel_centerer.fit_transform(similarity_matrix)
扩散过程

初始化一个单位矩阵作为扩散矩阵。

多次迭代扩散过程，将信息从每个数据点扩散到其相邻的数据点。
diffusion_matrix = np.eye(X.shape[0])
for _ in range(n_steps):
    diffusion_matrix = (1 - alpha) * diffusion_matrix + alpha * np.dot(similarity_matrix_centered, diffusion_matrix)
提取主要方向

计算扩散矩阵的特征值和特征向量。

根据特征值排序，选择前几个主要方向作为新的特征向量。
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eigh(diffusion_matrix)
idx = np.argsort(eigenvalues)[::-1]
principal_directions = eigenvectors[:, idx]

核心完整代码：

class StableDiffusion:
    def __init__(self, alpha=0.5, n_steps=10):
        self.alpha = alpha
        self.n_steps = n_steps
        self.principal_directions = None

    def fit(self, X):
        # 计算相似度矩阵
        pairwise_dist = pairwise_distances(X, metric='euclidean')
        similarity_matrix = np.exp(-pairwise_dist ** 2)

        # 中心化相似度矩阵
        kernel_centerer = KernelCenterer()
        similarity_matrix_centered = kernel_centerer.fit_transform(similarity_matrix)

        # 扩散过程
        diffusion_matrix = np.eye(X.shape[0])
        for _ in range(self.n_steps):
            diffusion_matrix = (1 - self.alpha) * diffusion_matrix + self.alpha * np.dot(similarity_matrix_centered, diffusion_matrix)

        # 提取主要方向（特征向量）
        eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eigh(diffusion_matrix)

        # 根据特征值排序，选择前几个主要方向
        idx = np.argsort(eigenvalues)[::-1]
        self.principal_directions = eigenvectors[:, idx]

    def transform(self, X, n_components):
        if self.principal_directions is None:
            raise ValueError("Model has not been fitted yet.")
        
        return np.dot(X, self.principal_directions[:, :n_components])

    def plot_eigenvalues(self):
        if self.principal_directions is None:
            raise ValueError("Model has not been fitted yet.")
        
        eigenvalues, _ = np.linalg.eigh(np.dot(self.principal_directions.T, self.principal_directions))
        plt.figure(figsize=(8, 6))
        plt.plot(np.arange(1, len(eigenvalues) + 1), eigenvalues[::-1], marker='o', linestyle='-')
        plt.xlabel('Principal Components')
        plt.ylabel('Eigenvalues')
        plt.title('Eigenvalues of Principal Components')
        plt.grid(True)
        plt.show()