2023年第13周 (03-27 ~ 04-02)
这期，通过阅读 Stable Diffusion 相关资料来了解当前主流AI画图工具背后的技术。
现在热门的 AI 画图产品 Midjourney、Stable Diffusion 和 DALL·E 都是基于扩散模型合成图像的技术。（还有一种合成图像的技术是 GAN——生成式对抗网络）
什么是 Stable Diffusion?
Stable Diffusion 是一款文本到图像的人工神经网络模型，能够以给定文本作为输入条件，生成图像。
于2022年发布，由德国大学的计算机视觉小组(ComVis)和 Runway 公司合作研发。得益于 Stability AI 公司的资助，和 LAION 的数据集支持。 *
技术原理
Stable Diffusion 模型，也称作潜空间扩散模型（LDM），是一种基于深度学习的扩散模型，用于合成高分辨率图片。 *
简单来说，是准备一组原图像，将原图像进行不同程度的高斯模糊得到多张满是噪点的模糊图像。用这些图像训练扩散模型，让其对模糊后的图像去噪，尽量还原出原图像。
而生成新图像的过程，是先随机生成一张噪点图片，让训练后的扩散模型对其进行多次去噪，逐步的“还原出”一张不曾存在的图像，等于是合成了一张新图片。
(图片来自 Wikipedia)
扩散模型允许建立引导机制控制图像生成过程，而无需重新训练模型。Stable Diffusion 将「交叉注意力层」引入到模型架构，将扩散模型转变为一种支持通用条件输入（例如文本或边界框）的强大且灵活的图像生成器。
(截图自 论文)
更深入的了解「潜在扩散模型」，需要先了解一些前置概念，从 潜变量 -> 潜变量模型 -> 扩散模型，再到潜空间扩散模型。
Latent variables * 潜变量/隐变量，
用于代指有意义但无法直接测得的变量，只能通过数学方法从其它可直接观测到的变量间接推断出来。相对的概念就是 observable variables（显变量）或指标。
例如心理学中的“智力”，需要间接通过各种测量来综合评估智力水平。经济学中的“生活质量”、“商业信心”。医学领域中疾病的“进展阶段”。通过这些潜变量，方便我们理解数据和表示概念。
Latent variable model * 潜变量模型，
是一种统计模型，描述了显变量与潜变量之间的关系。
图中 T 是潜变量，X是显变量，e 是（潜在）误差变量，λ 是因子载荷（即潜在变量对显变量的影响）。
(图片来自 Wikipedia)
Diffusion model (DM) * 扩散模型，
是潜变量模型的一种。在机器学习中，扩散模型的目标是通过对数据点在潜在空间中扩散的方式进行建模，来学习数据集的潜在结构。
该模型于 2015 年提出，参见论文 Sohl-Dickstein, Jascha; Weiss, Eric; Maheswaranathan, Niru; Ganguli, Surya (2015-06-01) Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
图中第一行是对图像进行高斯扩散的轨迹切片。中间行是训练后反向轨迹切片；第三行是反向扩散过程的漂移项。（注：不是很懂，表述可能有误）
(图片来自 论文)
在计算机视觉中，扩散模型可以应用于多种任务，包括图像去噪、修复、着色、提高分辨率和图像生成。其优势是不会像 GANs 那样表现出模式坍塌和训练不稳定性，并且通过大量利用参数共享，它们可以模拟自然图像的高度复杂分布，即有限的参数量中包含更多的图像模式。
Stable Diffusion 或 Latent Diffusion Model (LDM) 潜空间扩散模型，
是在扩散模型的基础上，优化了图像重建的可靠性，还降低了计算量，以有效应用于高分辨率图像。
并设计了一种基于交叉注意力的通用条件机制，使多模态训练成为可能。使用它来训练类条件、文本到图像和布局到图像的模型。
且发布的 Stable Diffusion 模型是预训练模型，已经可以直接使用。还可以针对性微调训练，训练出专有风格。还可以叠加条件控制神经网络，例如 ControlNet 调整人体姿态等，进一步控制图像生成过程，得到期望的效果。
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