02：从文生图初窥Stable Diffusion，一键玩转AI绘画

前言

Stable Diffusion是一个什么架构呢，或者说是由哪些部分构成，各自发挥着怎么样的作用。我们就先从文生图开始探索

文生图

我们打开Stable Diffusion的webui，然后选择Stable Diffusion模型，然后选择VAE模型，CLIP终止层数选择默认为2。

然后在文生图的提示词里面写入：美女,动漫风格,long hair,blue_hair,purple eyes,4K这些文字，在（里面的英文是自动转换的）。然后就是下面的参数：

1. 迭代步数：默认为20，这里我调成了30
2. 采样方法：DPM++ 2M Karras
3. 提示引导词：默认值0.7
4. 随机数种子：随机数种子一致，同样配置生成的图片才能一样。

然后点击生成，Stable Diffusion就生成了一张图片。

那么，上面配置的众多参数是干什么的？Stable Diffusion是如何通过众多参数生成的一张图片？带着这些问题我们来学习一下Stable Diffusion。

CLIP

我上面输入了美女,动漫风格,long hair,blue_hair,purple eyes,4K这些文字，在Stable Diffusion被称作text prompt，即文本提示词。但是Stable Diffusion肯定不认识你这些单词，所以就要经过CLIP一系列的内部处理。

CLIP是Open AI开发的一种深度学习模型，用于生成任何图像的文本描述。所以CLIP的作用就是将我们输入的提示词，转换成Stable Diffusion可以识别的内容，CLIP处理流程如下：

Tokenizer

首先是tokenizer，将我们输入的提示词，分词之后再转换成一个个数字。但是tokenizer只能分在训练时见过的单词，加入你输入一个dreambeach，但是clip中只有见过dream和beach，这样就将你的一个单词分为两个，成为两个token，所以说一个单词对应的不一定是一个token。

上面的例子中，我输入的其实也没有32个单词，但是提示词已经是32个了，后面的75是token的限制个数，但是现在已经没有限制了，如果超过75他就自动扩展到150，以此类推。

Embedding

然后每个token都会被转换成为一个768维度的向量，被称为Embedding，每个token在clip中都对应着唯一的Embedding，和token一样，Embedding 在clip模型的训练学习阶段，就是被固定的。

Embedding在也是被称作 textual inversion（文本反演）模型微调的一种技术手段，这里的话只做一个简单的了解。我翻阅了一些资料，对Embedding有以下的描述：

万物皆可嵌入：用向量表示物体undefinedEmbeddings 是一种将现实世界的对象和关系表示为向量的密集数值表示形式。向量空间量化了类别之间的语义相似性。靠近彼此的嵌入向量被认为是相似的。undefined例如，man、gentleman和guy的嵌入几乎相同，因为它们可以互换使用

总的来说就是：Embedding代表一个物体、一个描述、一个样式等等。找到合适的Embedding可以触发任意的对象和样式。

Text transformer

Embedding需要由Text transformer进行进一步处理，生成conditioning。然后被noise predictor（噪声预测器）消费，用作生成图片的condition，这样才能控制图片生成的最终结果。

那么noise predictor是什么？简单地说就是生成图片的，你输入的text prompt在经过clip转换成conditioning之后，就引导noise predictor去生成图片。如果要说到生成图片的过程的话，就不得不提Stable Diffusion的正向扩散和逆向扩散了，所以下一篇文章就写一写正向扩散和逆向扩散。

这里先提一下noise predictor是一个U-Net model，U-NET是什么，这个后面详细学一下再讲。

画图总结

我们在开篇讲了Stable Diffusion的优势在与latent space计算，所以U-Net model是在潜空间计算的。

中间空白的部分在后面的学习过程中逐渐填补。

结语

这就是文生图中，从输入文本到Latent空间的一个流程，主要讲了clip的处理流程，同时也是conditioning的生成流程。

里面的noise predictor和U-Net是本文中留下要学习的地方。所以下一篇文章就主要写一写noise predictor。

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