Diffusion扩散模型学习4——Stable Diffusion原理解析-inpaint修复图片为例
- 学习前言
- 源码下载地址
- 原理解析
- 一、先验知识
- 二、什么是inpaint
- 三、Stable Diffusion中的inpaint
- 1、开源的inpaint模型
- 2、基于base模型inpaint
- 四、inpaint流程
- 1、输入图片到隐空间的编码
- 2、文本编码
- 3、采样流程
- a、生成初始噪声
- b、对噪声进行N次采样
- c、如何引入denoise
- i、加噪的逻辑
- ii、mask处理
- iii、采样处理
- 4、隐空间解码生成图片
- Inpaint预测过程代码
学习前言
Inpaint是Stable Diffusion中的常用方法，一起简单学习一下。
源码下载地址
https://github.com/bubbliiiing/stable-diffusion
喜欢的可以点个star噢。
原理解析
一、先验知识
txt2img的原理如博文
Diffusion扩散模型学习2——Stable Diffusion结构解析-以文本生成图像（文生图，txt2img）为例
img2img的原理如博文
Diffusion扩散模型学习3——Stable Diffusion结构解析-以图像生成图像（图生图，img2img）为例
二、什么是inpaint
Inpaint是一项图片修复技术，可以从图片上去除不必要的物体，让您轻松摆脱照片上的水印、划痕、污渍、标志等瑕疵。
一般来讲，图片的inpaint过程可以理解为两步：
1、找到图片中的需要重绘的部分，比如上述提到的水印、划痕、污渍、标志等。
2、去掉水印、划痕、污渍、标志等，自动填充图片应该有的内容。
三、Stable Diffusion中的inpaint
Stable Diffusion中的inpaint的实现方式有两种：
1、开源的inpaint模型
参考链接：inpaint_st.py，该模型经过特定的训练。需要输入符合需求的图片才可以进行inpaint。
需要注意的是，该模型使用的config文件发生了改变，改为v1-inpainting-inference.yaml。其中最显著的区别就是unet_config的in_channels从4变成了9。相比于原来的4，我们增加了4+1（5）个通道的信息。
4+1（5）个通道的信息应该是什么呢？一个是被mask后的图像，对应其中的4；一个是mask的图像，对应其中的1。
- 1、我们首先把图片中需要inpaint的部分给置为0，获得被mask后的图像，然后利用VAE编码，VAE输出通道为4，假设被mask的图像是[512, 512, 3]，此时我们获得了一个[4, 64, 64]的隐含层特征，对应其中的4。
- 2、然后需要对mask进行下采样，采样到和隐含层特征一样的高宽，即mask的shape为[1, 512, 512]，利用下采样获得[1, 64, 64]的mask。本质上，我们获得了隐含层的mask。
- 3、然后我们将 下采样后的被mask的图像 和 隐含层的mask 在通道上做一个堆叠，获得一个[5, 64, 64]的特征，然后将此特征与随机初始化的高斯噪声堆叠，则获得了上述图片中的9通道特征。
此后采样的过程与常规采样方式一样，全部采样完成后，使用VAE解码，获得inpaint后的图像。
可以感受到上述的方式必须基于一个已经训练好的unet模型，这要求训练者需要有足够的算力去完成这一个工作，对大众开发者而言并不友好。因此该方法很少在实际中得到使用。
2、基于base模型inpaint
如果我们必须训练一个inpaint模型才能对当前的模型进行inpaint，那就太麻烦了，有没有什么方法可以不需要训练就能inpaint呢？
诶诶，当然有哈。
Stable Diffusion就是一个生成模型，如果我们可以做到让Stable Diffusion只生成指定区域，并且在生成指定区域的时候参考其它区域，那么它自身便是一个天然的inpaint模型。
如何做到这一点呢？我们需要结合img2img方法，我们首先考虑inpaint的两个输入：一个是原图，另外一个是mask图。
在img2img中，存在一个denoise参数，假设我们设置denoise数值为0.8，总步数为20步，那么我们会对输入图片进行0.8x20次的加噪声。如果我们可以在这个加噪声图片的基础上进行重建，那么网络必然会考虑加噪声图（也就对应了原始图片的特征）。
在图像重建的20步中，对隐含层特征，我们利用mask将不重建的地方都替换成 原图按照当前步数加噪后的隐含层特征。此时不重建的地方的特征都由输入图片决定。然后不替换需要重建的地方进行，利用unet计算噪声进行重建。
具体部分，可看下面的循环与代码，我已经标注出了 替换特征的地方，在这里mask等于1的地方保留原图，mask等于0的地方不断的重建。
- 将原图x0映射到VAE隐空间，得到img_orig；
- 初始化随机噪声img（也可以使用img_orig完全加噪后的噪声）；
- 开始循环：
- 对于每一次时间步，根据时间步生成img_orig对应的噪声特征；
- 一个是基于上个时间步降噪后得到的img，一个是基于原图得到的img_orig。通过mask将两者融合， i m g = i m g _ o r i g ∗ m a s k + ( 1.0 − m a s k ) ∗ i m g img = img\_orig * mask + (1.0 - mask) * img img=img_orig∗mask+(1.0−mask)∗img。即，将原图中的非mask区域和噪声图中的mask区域进行融合，得到新的噪声图。
- 然后继续去噪声直到结束。
由于该方法不需要训练新模型，并且重建效果也不错，所以该方法比较通用。
for i, step in enumerate(iterator):
# index是用来取得对应的调节参数的
index = total_steps - i - 1
# 将步数拓展到bs维度
ts = torch.full((b,), step, device=device, dtype=torch.long)
# --------------------------------------------------------------------------------- #
# 替换特征的地方
# 用于进行局部的重建，对部分区域的隐向量进行mask。
# 对传入unet前的隐含层特征，我们利用mask将不重建的地方都替换成 原图加噪后的隐含层特征
# self.model.q_sample用于对输入图片进行ts步数的加噪
# --------------------------------------------------------------------------------- #
if mask is not None:
assert x0 is not None
img_orig = self.model.q_sample(x0, ts) # TODO: deterministic forward pass?
img = img_orig * mask + (1. - mask) * img
# 进行采样
outs = self.p_sample_ddim(img, cond, ts, index=index, use_original_steps=ddim_use_original_steps,
quantize_denoised=quantize_denoised, temperature=temperature,
noise_dropout=noise_dropout, score_corrector=score_corrector,
corrector_kwargs=corrector_kwargs,
unconditional_guidance_scale=unconditional_guidance_scale,
unconditional_conditioning=unconditional_conditioning)
img, pred_x0 = outs
# 回调函数
if callback: callback(i)
if img_callback: img_callback(pred_x0, i)
if index % log_every_t == 0 or index == total_steps - 1:
intermediates['x_inter'].append(img)
intermediates['pred_x0'].append(pred_x0)
四、inpaint流程
根据通用性，本文主要以上述提到的基于base模型inpaint进行解析。
1、输入图片到隐空间的编码
inpaint技术衍生于图生图技术，所以同样需要指定一张参考的图像，然后在这个参考图像上开始工作。
利用VAE编码器对这张参考图像进行编码，使其进入隐空间，只有进入了隐空间，网络才知道这个图像是什么。
此时我们便获得在隐空间的图像，后续会在这个 隐空间加噪后的图像 的基础上进行采样。
2、文本编码
文本编码的思路比较简单，直接使用CLIP的文本编码器进行编码就可以了，在代码中定义了一个FrozenCLIPEmbedder类别，使用了transformers库的CLIPTokenizer和CLIPTextModel。
在前传过程中，我们对输入进来的文本首先利用CLIPTokenizer进行编码，然后使用CLIPTextModel进行特征提取，通过FrozenCLIPEmbedder，我们可以获得一个[batch_size, 77, 768]的特征向量。
class FrozenCLIPEmbedder(AbstractEncoder):
"""Uses the CLIP transformer encoder for text (from huggingface)"""
LAYERS = [
"last",
"pooled",
"hidden"
]
def __init__(self, version="openai/clip-vit-large-patch14", device="cuda", max_length=77,
freeze=True, layer="last", layer_idx=None): # clip-vit-base-patch32
super().__init__()
assert layer in self.LAYERS
# 定义文本的tokenizer和transformer
self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(version)
self.transformer = CLIPTextModel.from_pretrained(version)
self.device = device
self.max_length = max_length
# 冻结模型参数
if freeze:
self.freeze()
self.layer = layer
self.layer_idx = layer_idx
if layer == "hidden":
assert layer_idx is not None
assert 0 <= abs(layer_idx) <= 12
def freeze(self):
self.transformer = self.transformer.eval()
# self.train = disabled_train
for param in self.parameters():
param.requires_grad = False
def forward(self, text):
# 对输入的图片进行分词并编码，padding直接padding到77的长度。
batch_encoding = self.tokenizer(text, truncation=True, max_length=self.max_length, return_length=True,
return_overflowing_tokens=False, padding="max_length", return_tensors="pt")
# 拿出input_ids然后传入transformer进行特征提取。
tokens = batch_encoding["input_ids"].to(self.device)
outputs = self.transformer(input_ids=tokens, output_hidden_states=self.layer=="hidden")
# 取出所有的token
if self.layer == "last":
z = outputs.last_hidden_state
elif self.layer == "pooled":
z = outputs.pooler_output[:, None, :]
else:
z = outputs.hidden_states[self.layer_idx]
return z
def encode(self, text):
return self(text)
3、采样流程
a、生成初始噪声
在inpaint中，我们的初始噪声获取于参考图片，参考第一步获得Latent特征后，使用该Latent特征基于DDIM Sampler进行加噪，获得输入图片加噪后的特征。
此处先不引入denoise参数，所以直接20步噪声加到底。在该步，我们执行了下面两个操作：
- 将原图x0映射到VAE隐空间，得到img_orig；
- 初始化随机噪声img（也可以使用img_orig完全加噪后的噪声）；
b、对噪声进行N次采样
我们便从上一步获得的初始特征开始去噪声。
我们会对ddim_timesteps的时间步取反，因为我们现在是去噪声而非加噪声，然后对其进行一个循环，循环的代码如下：
循环中有一个mask，它的作用是用于进行局部的重建，对部分区域的隐向量进行mask，在此前我们并未用到，这一次我们需要用到了。
- 对于每一次时间步，根据时间步生成img_orig对应的加噪声特征；
- 一个是基于上个时间步降噪后得到的img；一个是基于原图得到的img_orig。我们通过mask将两者融合， i m g = i m g _ o r i g ∗ m a s k + ( 1.0 − m a s k ) ∗ i m g img = img\_orig * mask + (1.0 - mask) * img img=img_orig∗mask+(1.0−mask)∗img。即，将原图中的非mask区域和噪声图中的mask区域进行融合，得到新的噪声图。
- 然后继续去噪声直到结束。
for i, step in enumerate(iterator):
# index是用来取得对应的调节参数的
index = total_steps - i - 1
# 将步数拓展到bs维度
ts = torch.full((b,), step, device=device, dtype=torch.long)
# --------------------------------------------------------------------------------- #
# 替换特征的地方
# 用于进行局部的重建，对部分区域的隐向量进行mask。
# 对传入unet前的隐含层特征，我们利用mask将不重建的地方都替换成 原图加噪后的隐含层特征
# self.model.q_sample用于对输入图片进行ts步数的加噪
# --------------------------------------------------------------------------------- #
if mask is not None:
assert x0 is not None
img_orig = self.model.q_sample(x0, ts) # TODO: deterministic forward pass?
img = img_orig * mask + (1. - mask) * img
# 进行采样
outs = self.p_sample_ddim(img, cond, ts, index=index, use_original_steps=ddim_use_original_steps,
quantize_denoised=quantize_denoised, temperature=temperature,
noise_dropout=noise_dropout, score_corrector=score_corrector,
corrector_kwargs=corrector_kwargs,
unconditional_guidance_scale=unconditional_guidance_scale,
unconditional_conditioning=unconditional_conditioning)
img, pred_x0 = outs
# 回调函数
if callback: callback(i)
if img_callback: img_callback(pred_x0, i)
if index % log_every_t == 0 or index == total_steps - 1:
intermediates['x_inter'].append(img)
intermediates['pred_x0'].append(pred_x0)
return img, intermediates
c、如何引入denoise
上述代码是官方自带的基于base模型的可用于inpaint的代码，但问题在于并未考虑denoise参数。
假设我们对生成图像的某一区域不满意，但是不满意的不多，其实我们不需要完全进行重建，只需要重建一点点就行了，那么此时我们便需要引入denoise参数，表示我们要重建的强度。
i、加噪的逻辑
同样，我们的初始噪声获取于参考图片，参考第一步获得Latent特征后，使用该Latent特征和denoise参数基于DDIM Sampler进行加噪，获得输入图片加噪后的特征。
加噪的逻辑如下：
- denoise可认为是重建的比例，1代表全部重建，0代表不重建；
- 假设我们设置denoise数值为0.8，总步数为20步；我们会对输入图片进行0.8x20次的加噪声，剩下4步不加，可理解为80%的特征，保留20%的特征；不过就算加完20步噪声，原始输入图片的信息还是有一点保留的，不是完全不保留。
with torch.no_grad():
if seed == -1:
seed = random.randint(0, 65535)
seed_everything(seed)
# ----------------------- #
# 对输入图片进行编码并加噪
# ----------------------- #
if image_path is not None:
img = HWC3(np.array(img, np.uint8))
img = torch.from_numpy(img.copy()).float().cuda() / 127.0 - 1.0
img = torch.stack([img for _ in range(num_samples)], dim=0)
img = einops.rearrange(img, 'b h w c -> b c h w').clone()
if vae_fp16:
img = img.half()
model.first_stage_model = model.first_stage_model.half()
else:
model.first_stage_model = model.first_stage_model.float()
ddim_sampler.make_schedule(ddim_steps, ddim_eta=eta, verbose=True)
t_enc = min(int(denoise_strength * ddim_steps), ddim_steps - 1)
# 获得VAE编码后的隐含层向量
z = model.get_first_stage_encoding(model.encode_first_stage(img))
x0 = z
# 获得加噪后的隐含层向量
z_enc = ddim_sampler.stochastic_encode(z, torch.tensor([t_enc] * num_samples).to(model.device))
z_enc = z_enc.half() if sd_fp16 else z_enc.float()
ii、mask处理
我们需要对mask进行下采样，使其和上述获得的加噪后的特征的shape一样。
if mask_path is not None:
mask = torch.from_numpy(mask).to(model.device)
mask = torch.nn.functional.interpolate(mask, size=z_enc.shape[-2:])
iii、采样处理
此时，因为使用到了denoise参数，我们要基于img2img中的decode方法进行采样。
由于decode方法中不存在mask与x0参数，我们补一下：
@torch.no_grad()
def decode(self, x_latent, cond, t_start, mask, x0, unconditional_guidance_scale=1.0, unconditional_conditioning=None,
use_original_steps=False):
# 使用ddim的时间步
# 这里内容看起来很多，但是其实很少，本质上就是取了self.ddim_timesteps，然后把它reversed一下
timesteps = np.arange(self.ddpm_num_timesteps) if use_original_steps else self.ddim_timesteps
timesteps = timesteps[:t_start]
time_range = np.flip(timesteps)
total_steps = timesteps.shape[0]
print(f"Running DDIM Sampling with {total_steps} timesteps")
iterator = tqdm(time_range, desc='Decoding image', total=total_steps)
x_dec = x_latent
for i, step in enumerate(iterator):
index = total_steps - i - 1
ts = torch.full((x_latent.shape[0],), step, device=x_latent.device, dtype=torch.long)
# --------------------------------------------------------------------------------- #
# 替换特征的地方
# 用于进行局部的重建，对部分区域的隐向量进行mask。
# 对传入unet前的隐含层特征，我们利用mask将不重建的地方都替换成 原图加噪后的隐含层特征
# self.model.q_sample用于对输入图片进行ts步数的加噪
# --------------------------------------------------------------------------------- #
if mask is not None:
assert x0 is not None
img_orig = self.model.q_sample(x0, ts) # TODO: deterministic forward pass?
x_dec = img_orig * mask + (1. - mask) * x_dec
# 进行单次采样
x_dec, _ = self.p_sample_ddim(x_dec, cond, ts, index=index, use_original_steps=use_original_steps,
unconditional_guidance_scale=unconditional_guidance_scale,
unconditional_conditioning=unconditional_conditioning)
return x_dec
4、隐空间解码生成图片
通过上述步骤，已经可以多次采样获得结果，然后我们便可以通过隐空间解码生成图片。
隐空间解码生成图片的过程非常简单，将上文多次采样后的结果，使用decode_first_stage方法即可生成图片。
在decode_first_stage方法中，网络调用VAE对获取到的64x64x3的隐向量进行解码，获得512x512x3的图片。
@torch.no_grad()
def decode_first_stage(self, z, predict_cids=False, force_not_quantize=False):
if predict_cids:
if z.dim() == 4:
z = torch.argmax(z.exp(), dim=1).long()
z = self.first_stage_model.quantize.get_codebook_entry(z, shape=None)
z = rearrange(z, 'b h w c -> b c h w').contiguous()
z = 1. / self.scale_factor * z
# 一般无需分割输入，所以直接将x_noisy传入self.model中，在下面else进行
if hasattr(self, "split_input_params"):
......
else:
if isinstance(self.first_stage_model, VQModelInterface):
return self.first_stage_model.decode(z, force_not_quantize=predict_cids or force_not_quantize)
else:
return self.first_stage_model.decode(z)
Inpaint预测过程代码
整体预测代码如下：
import os
import random
import cv2
import einops
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
from pytorch_lightning import seed_everything
from ldm_hacked import *
# ----------------------- #
# 使用的参数
# ----------------------- #
# config的地址
config_path = "model_data/sd_v15.yaml"
# 模型的地址
model_path = "model_data/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"
# fp16，可以加速与节省显存
sd_fp16 = True
vae_fp16 = True
# ----------------------- #
# 生成图片的参数
# ----------------------- #
# 生成的图像大小为input_shape，对于img2img会进行Centter Crop
input_shape = [512, 768]
# 一次生成几张图像
num_samples = 1
# 采样的步数
ddim_steps = 20
# 采样的种子，为-1的话则随机。
seed = 12345
# eta
eta = 0
# denoise强度，for img2img
denoise_strength = 1.00
# ----------------------- #
# 提示词相关参数
# ----------------------- #
# 提示词
prompt = "a cute dog, with yellow leaf, trees"
# 正面提示词
a_prompt = "best quality, extremely detailed"
# 负面提示词
n_prompt = "longbody, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality"
# 正负扩大倍数
scale = 9
# img2img使用，如果不想img2img这设置为None。
image_path = "imgs/test_imgs/cat.jpg"
# inpaint使用，如果不想inpaint这设置为None；inpaint使用需要结合img2img。
# 注意mask图和原图需要一样大
mask_path = "imgs/test_imgs/cat_mask.jpg"
# ----------------------- #
# 保存路径
# ----------------------- #
save_path = "imgs/outputs_imgs"
# ----------------------- #
# 创建模型
# ----------------------- #
model = create_model(config_path).cpu()
model.load_state_dict(load_state_dict(model_path, location='cuda'), strict=False)
model = model.cuda()
ddim_sampler = DDIMSampler(model)
if sd_fp16:
model = model.half()
if image_path is not None:
img = Image.open(image_path)
img = crop_and_resize(img, input_shape[0], input_shape[1])
if mask_path is not None:
mask = Image.open(mask_path).convert("L")
mask = crop_and_resize(mask, input_shape[0], input_shape[1])
mask = np.array(mask)
mask = mask.astype(np.float32) / 255.0
mask = mask[None,None]
mask[mask < 0.5] = 0
mask[mask >= 0.5] = 1
with torch.no_grad():
if seed == -1:
seed = random.randint(0, 65535)
seed_everything(seed)
# ----------------------- #
# 对输入图片进行编码并加噪
# ----------------------- #
if image_path is not None:
img = HWC3(np.array(img, np.uint8))
img = torch.from_numpy(img.copy()).float().cuda() / 127.0 - 1.0
img = torch.stack([img for _ in range(num_samples)], dim=0)
img = einops.rearrange(img, 'b h w c -> b c h w').clone()
if vae_fp16:
img = img.half()
model.first_stage_model = model.first_stage_model.half()
else:
model.first_stage_model = model.first_stage_model.float()
ddim_sampler.make_schedule(ddim_steps, ddim_eta=eta, verbose=True)
t_enc = min(int(denoise_strength * ddim_steps), ddim_steps - 1)
# 获得VAE编码后的隐含层向量
z = model.get_first_stage_encoding(model.encode_first_stage(img))
x0 = z
# 获得加噪后的隐含层向量
z_enc = ddim_sampler.stochastic_encode(z, torch.tensor([t_enc] * num_samples).to(model.device))
z_enc = z_enc.half() if sd_fp16 else z_enc.float()
if mask_path is not None:
mask = torch.from_numpy(mask).to(model.device)
mask = torch.nn.functional.interpolate(mask, size=z_enc.shape[-2:])
mask = 1 - mask
# ----------------------- #
# 获得编码后的prompt
# ----------------------- #
cond = {"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([prompt + ', ' + a_prompt] * num_samples)]}
un_cond = {"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([n_prompt] * num_samples)]}
H, W = input_shape
shape = (4, H // 8, W // 8)
if image_path is not None:
samples = ddim_sampler.decode(z_enc, cond, t_enc, mask, x0, unconditional_guidance_scale=scale, unconditional_conditioning=un_cond)
else:
# ----------------------- #
# 进行采样
# ----------------------- #
samples, intermediates = ddim_sampler.sample(ddim_steps, num_samples,
shape, cond, verbose=False, eta=eta,
unconditional_guidance_scale=scale,
unconditional_conditioning=un_cond)
# ----------------------- #
# 进行解码
# ----------------------- #
x_samples = model.decode_first_stage(samples.half() if vae_fp16 else samples.float())
x_samples = (einops.rearrange(x_samples, 'b c h w -> b h w c') * 127.5 + 127.5).cpu().numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8)
# ----------------------- #
# 保存图片
# ----------------------- #
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
for index, image in enumerate(x_samples):
cv2.imwrite(os.path.join(save_path, str(index) + ".jpg"), cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
