Stable diffusion流程

上述是单纯的图片得到原图，现在需要加入文本描述得到文本引导下的一致性原图，怎么加尼？

Classifier Free Guidance（无分类器引导，简称 CFG）并非特定的网络模型，而是一种用于文生图（Text-to-Image）模型的引导技术，它能显著提升生成图像与文本提示的一致性，CFG 技术通过同时计算有文本提示和无文本提示（即空提示）两种情况下的模型输出，然后利用两者之间的差异来引导图像生成过程

从公式中可以得知，cfg 参数越大说明生成的图片和文本关联性越大，

在实际工具中的体现

在诸如 Stable Diffusion Web UI、ComfyUI 等文生图工具中，用户可以分别输入正向提示词和负向提示词，并通过调整 CFG Scale 和 Neg Scale 等参数来控制图像生成的效果，实现对生成图像特征的精细控制。

vae

VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器）,VAE 可以将高维的图像数据压缩到低维的潜在空间中，提取出图像的本质特征。在文生图模型（如 Stable Diffusion）中，VAE 用于将图像从像素空间转换到潜在空间，这样可以减少计算量，提高模型的训练和推理效率。解码器通过一系列的神经网络层（如反卷积层）将编码向量 解码成与原始输入图像大小相同的图像。在一些简单的实验或者资源受限的场景中，latent_dim 可能设置为 32、64 或 128 ；而在复杂的大规模图像生成任务里，为了能够捕获更多的图像特征信息，latent_dim 可能会设置为 256、512 甚至更高。

许多文生图模型（如 Stable Diffusion）会使用预训练好的 VAE。这些 VAE 已经在大规模的图像数据集上进行了充分的训练，具有较好的图像编码和解码能力。在使用这些模型时，可以直接使用预训练的 VAE，而不需要重新训练。这样可以节省训练时间和计算资源，同时也能保证一定的图像生成质量。

图像4*3*512*512 =》 经过vae编码器处理潜空间VAE编码器会将图像压缩为原尺寸的1/8，512/8=64 ，[4, 4, 64, 64] =》 文本条件通过交叉注意力机制注入UNet，而非直接拼接通道。 CLIP文本编码输出为[4,77,768]（batch=4，77个token）， 需通过投影层与UNet的注意力层交互，不是拼接 =》 unet处理输出 [4, 4, 64, 64]，添加噪声是通常，在扩散过程中，噪声是逐渐添加到潜空间， 扩散模型需多步迭代去噪（如50~100步），逐步预测并去除噪声，而非单次处理 for t in timesteps: 带噪潜空间 = 添加噪声(潜空间, t) 预测噪声 = UNet(带噪潜空间, t, 文本特征) 潜空间 = 去噪步骤(带噪潜空间, 预测噪声, t) =》 解码器输出 [4,3,512,512]

修正后的完整流程

1. 输入图像：[4,3,512,512]（batch=4, RGB 512x512）

2. VAE编码：压缩为潜空间[4,4,64,64]

3. 扩散过程迭代：

   1. 添加噪声：根据时间步t逐步添加噪声至潜空间。

   2. UNet去噪：输入带噪潜空间[4,4,64,64]、时间步t和文本特征[4,77,768]，输出噪声预测[4,4,64,64]。

   3. 更新潜空间：根据噪声预测更新潜空间。

4. VAE解码：最终潜空间[4,4,64,64]解码为图像[4,3,512,512]。

CLIP（Contrastive Language - Image Pretraining）

模型是 OpenAI 开发的一种多模态模型，它能够学习图像和文本之间的关联，通过在大规模的图像 - 文本对数据集上进行对比学习，CLIP 能够将图像和文本映射到同一个特征空间中，输出文本特征向量，图像向量，相似度越高两者越来越匹配，相似度低不匹配

• 文生图任务：为图像生成模型提供文本的语义信息，引导模型生成符合文本描述的图像。

• 图像检索：根据文本查询从图像数据库中检索出相关的图像。相似度搜索

• 零样本分类：在没有对特定类别进行训练的情况下，根据文本描述对图像进行分类。相似度得分进行搜索

最后训练和使用文生图流程

其他微调模型

Dreambooth unet 整个微调，所以保存模型的时候都保存比较大

Lora 是加入一些层，改变unet 的一些层的输出，所以元模型保留后，只是保存很小的lora添加层，使用是lora 层加原模型

Controlnet, 也是新增加一个额外的网络结构 调整unet

扩散过程的核心逻辑

扩散模型通过逐步去噪生成图像，整个过程类似"从随机噪声中雕刻出图像"。具体分为3个阶段：

1. 初始化：从纯噪声开始（[4,4,64,64]）

2. 迭代去噪：UNet逐步预测并去除噪声（循环50~100次）

3. 最终解码：去噪后的潜空间通过VAE解码为图像

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具体迭代步骤分解（以batch=4为例）

阶段1：初始化潜空间

python

复制

latents = torch.randn([4,4,64,64]) # 纯噪声初始潜空间

阶段2：扩散循环（关键步骤）

for t in timesteps: # 如从t=999到t=0逐步降噪 # 步骤1：将当前时间步编码为向量 t_batch = torch.tensor([t], device=device).repeat(4) # [4] # 步骤2：将潜空间输入UNet，同时传入时间步和文本条件 noise_pred = unet( latents, # 当前带噪潜空间 [4,4,64,64] timestep=t_batch, # 时间步向量 [4] encoder_hidden_states=text_embeddings # 文本特征 [4,77,768] ).sample # 输出噪声预测 [4,4,64,64] # 步骤3：根据噪声预测更新潜空间 latents = scheduler.step( noise_pred, # 预测的噪声 t, # 当前时间步 latents # 当前潜空间 ).prev_sample # 更新后的潜空间 [4,4,64,64]

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关键技术细节

1. 时间步（Timestep）的作用

• 数值范围：通常为1000步（t=999到t=0）

• 物理意义：控制噪声添加的强度，t越大噪声越多

• 编码方式：通过正弦位置编码转换为向量输入UNet

2. 文本条件的注入机制

• 文本特征形状：[4,77,768]（batch=4，77个token）

• 注入方式：通过UNet的交叉注意力层：

• python

• 复制

# UNet内部伪代码 class CrossAttention(nn.Module): def forward(self, x, text_emb): # x: 潜空间特征 [4,320,64,64] # text_emb: 文本特征 [4,77,768] # 将x转换为query q = self.to_q(x) # [4,320,4096] # 将文本转换为key/value k = self.to_k(text_emb) # [4,77,320] v = self.to_v(text_emb) # [4,77,320] # 注意力计算：query与文本key的点积 attn = torch.matmul(q, k.transpose(1,2)) * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) # 输出与文本value的加权和 out = torch.matmul(attn, v) # [4,320,4096] return self.to_out(out) # 融合回潜空间特征

3. 噪声调度器（Scheduler）

• 常见类型：DDPM、DDIM、PLMS等

• 核心功能：根据预测噪声计算潜空间更新量

• 典型更新公式（DDPM）：就是预测噪声的一个公式计算方法

# 简化的更新规则 latents = (latents - (noise_pred * (1 - alpha_t)) / sqrt(alpha_t) + sqrt(1 - alpha_t) * noise_pred)

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可视化流程

初始噪声 [4,4,64,64] ↓ ┌───────────────┐ │ UNet预测噪声 │ ← 文本条件[4,77,768] └───────────────┘ ↓ 调度器更新潜空间 ↓ 重复50~100次 → 最终潜空间 ↓ VAE解码 → 输出图像[4,3,512,512]

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常见参数配置

参数	典型值	作用
num_inference_steps	50	扩散迭代总次数
guidance_scale	7.5	文本条件强度（CFG参数）
eta	0	控制随机性的参数（DDIM专用）

参考视频

[零基础] Stable Diffusion 原理详解

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