stable diffusion底层技术

Stable Diffusion核心技术来源于AI视频剪辑技术创业公司Runway的Patrick Esser，以及慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会CVPR22上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。Stable diffusion是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。Stable diffusion的原理可以分为以下几个步骤：1.stable diffusion使用一个新颖的文本编码器（OpenCLIP），由LAION开发并得到Stability AI的支持，将文本输入转换为一个向量表示。这个向量表示可以捕捉文本的语义信息，并与图像空间对齐。2.stable diffusion使用一个扩散模型（Diffusion Model），将一个随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，可以从训练数据中学习出一个概率分布，并从中采样出新的数据。3.在扩散过程中，stable diffusion利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布。这样，stable diffusion可以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。4.最后，stable diffusion使用一个超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。超分辨率放大器也是一个扩散模型，可以从低分辨率图像中恢复出细节信息，并增强图像质量。通过以上步骤，Stable diffusion可以实现从文本到图像的生成，并且具有以下优点：-stable diffusion可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。-stable diffusion可以生成高达2048x2048或更高的分辨率的图像，并且保持了良好的视觉效果和真实感。

U-Net模型：ComfyUI的底层依赖Stable Diffusion，而去噪过程是由U-Net网络来完成的。U-Net是一种编码器-解码器结构，能够处理多尺度的特征表示。在ComfyUI中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，这个模块会调用训练好的U-Net模型，逐步将噪声图像还原成有意义的图像。Cross Attention（交叉注意力）：交叉注意力机制在Stable Diffusion中尤为重要，它允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件。在ComfyUI中，这部分通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。ComfyUI的可视化界面允许你调整和修改这些交叉注意力机制中的参数，例如文本提示的权重，这直接影响生成图像的内容。Skip Connection（跳跃连接）：跳跃连接是U-Net的核心部分，能够在不同尺度之间共享特征。这在ComfyUI的节点网络中表示为中间过程数据的流转。例如，你可以在不同的推理步骤中查看中间生成结果，并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。Switch（切换器）：在图中，切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制。在ComfyUI中，你可以通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点，对不同阶段的噪声去除策略进行微调。

-stable diffusion还可以进行深度引导（Depth-guided）和结构保留（Structure-preserving）的图像转换和合成。例如，它可以根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。Stable diffusion是一种强大的文本到图像生成模型，它利用了潜在扩散模型、OpenCLIP编码器、超分辨率放大器等技术。[heading3]推荐文章