stable diffusion——超级简单级理解(自学理解)

stable diffusion——超级简单级理解(自学理解)

stable diffusion是基于latent diffusion model改进的生成模型，核心是通过潜空间的正向加噪与反向去噪过程实现图像生成，其改进主要体现在训练数据、文本编码器、训练分辨率和模型架构上。以下是具体解释：
一、latent diffusion model基础流程latent diffusion model由像素空间、潜空间和条件三部分组成，核心是潜空间中的正向加噪与反向去噪过程：

像素空间：使用变分自编码器（VAE）的encoder将图片x降维为向量z，实现像素空间到潜空间的转换。例如，一张高分辨率图片通过encoder压缩为低维向量，减少后续计算量。

图1 Latent Diffusion Models结构

潜空间：
正向过程：对向量z逐步添加噪声，经过多次迭代（z?→z?→z?……→z_T），最终得到纯高斯噪声z_T。例如，初始向量z代表一张清晰图片，正向过程逐步将其模糊为随机噪声。
反向过程：使用U-Net模型对z_T进行去噪，结合条件（如文本prompt）和time embedding（时间步数嵌入），逐步还原原始图片z。例如，输入“去除小女孩戴的帽子”的文本条件，模型会生成无帽子的小女孩图片。
重建图像：去噪后的向量z通过VAE的decoder还原为图片x～，实现潜空间到像素空间的转换。

图2 正向和反向过程
二、stable diffusion的改进点stable diffusion在latent diffusion基础上优化了四个关键环节：

训练数据：
latent diffusion使用laion-400M数据集（约4亿张图片），数据规模较小，可能限制模型对复杂场景的学习能力。
stable diffusion采用laion-2B-en数据集（约20亿张英文标注图片），数据量提升5倍，覆盖更丰富的场景和风格，例如更多艺术作品、罕见物体等，使生成结果更多样。
Text Encoder：
latent diffusion使用随机初始化的transformer编码文本，需从头学习文本与图像的关联，训练效率低且效果依赖数据量。
stable diffusion采用预训练的CLIP text encoder，该模型已在大量图文对上训练，能更准确地将文本（如“蓝天白云”）映射为语义向量，提升文本条件对图像生成的指导精度。
训练分辨率：
latent diffusion仅在256×256分辨率上训练，生成图片细节不足，放大后易模糊。
stable diffusion先在256×256预训练，再在512×512分辨率上微调，使模型能学习更高分辨率的细节（如毛发纹理、光影效果），生成图片更清晰。
模型架构：
latent diffusion对VAE压缩后的图像进行diffusion处理，再解码还原，可能因压缩损失部分细节。
stable diffusion直接向原始数据添加噪声，逐步匹配数据分布复杂度，保留更多原始信息，生成图片质量更高。例如，生成人脸时能更好保留五官细节。

三、总结stable diffusion通过扩大训练数据、引入预训练文本编码器、提升训练分辨率和优化模型架构，显著提升了图像生成的质量、细节和语义对齐能力，成为更高效的生成模型。其核心逻辑仍基于latent diffusion的正向加噪与反向去噪框架，但改进后的模型能生成更逼真、符合文本描述的图片。