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Diffusion Model的生成過程類似于沖洗照片，首先需要一個(gè)起始的噪聲圖像，然后通過多次去噪處理逐步顯現(xiàn)出圖像細(xì)節(jié)。每一步去噪都使用相同的Denoise Model，并通過輸入當(dāng)前的Step數(shù)讓模型判斷噪聲程度，以便進(jìn)行更精細(xì)的去噪操作。

Denoise Model的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

Denoise Model內(nèi)部首先會(huì)通過一個(gè)Noise Predictor模塊預(yù)測(cè)當(dāng)前圖像的噪聲，然后對(duì)初步去噪的圖像進(jìn)行修正，通過進(jìn)一步減去噪聲達(dá)到去噪效果。

訓(xùn)練Noise Predictor的方法

訓(xùn)練Noise Predictor需要利用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，需要有Ground truth噪音作為標(biāo)簽。通過模擬擴(kuò)散過程，隨機(jī)產(chǎn)生噪音并加到原始圖像中，得到一系列加噪后的圖像和對(duì)應(yīng)的Ground truth噪音用于訓(xùn)練。

Text-to-Image的實(shí)現(xiàn)

Diffusion Model還可以用于文本生成圖像，即Text-to-Image。通過將文本信息輸入到Noise Predictor中，模型可以根據(jù)文本提示生成相應(yīng)的圖像。

Stable Diffusion、DALL-E、Imagen的共同點(diǎn)

這些模型都使用了Text Encoder、Generation Model和Decoder三個(gè)模塊。首先通過Text Encoder將文本編碼為表征向量，然后通過Generation Model生成圖像表征向量，最后通過Decoder將其解碼為圖像。

Stable Diffusion的架構(gòu)

Stable Diffusion是一個(gè)開源的Diffusion Model，支持多模態(tài)輸入，使用Denoising U-Net和交叉注意力機(jī)制來生成圖像。它還使用預(yù)訓(xùn)練的通用VAE來處理輸入圖像。

DALL-E的實(shí)現(xiàn)方式

DALL-E利用CLIP方法實(shí)現(xiàn)文本與圖像的對(duì)齊，通過Autoregressive模型或Diffusion生成圖像表征向量，最后通過解碼器生成最終圖像。

Imagen的優(yōu)化策略

Imagen采用T5模型作為文本編碼器，并使用U-Net結(jié)構(gòu)的Text-to-Image Diffusion Model，通過Efficient U-Net優(yōu)化來減少顯存占用和提高推理速度。

Dreambooth和LoRA的應(yīng)用

在生成特定領(lǐng)域圖像時(shí)，Dreambooth和LoRA是兩種有效的方法。Dreambooth通過利用類別的先驗(yàn)保護(hù)損失，生成多樣的實(shí)例，而LoRA則通過優(yōu)化低秩分解矩陣來微調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Dreambooth的工作原理

Dreambooth在微調(diào)模型時(shí)同時(shí)輸入特定對(duì)象的名稱和類別的文本提示，并應(yīng)用類別的先驗(yàn)保護(hù)損失，以保持生成圖像的多樣性。

LoRA的優(yōu)勢(shì)

LoRA通過僅優(yōu)化低秩矩陣，使得訓(xùn)練更加高效，并且可以在不影響推理延遲的情況下部署。這種方法與現(xiàn)有的模型訓(xùn)練方法兼容，適合小規(guī)模的概念學(xué)習(xí)。

實(shí)際應(yīng)用中的小Demo

小鵬P7的圖像生成

通過Dreambooth和LoRA微調(diào)Stable Diffusion模型，可以生成出小鵬P7汽車的圖像。在經(jīng)過微調(diào)的模型中，我們可以看到該模型能夠一定程度上學(xué)習(xí)到小鵬P7汽車的外觀特征。

寶可夢(mèng)的生成

使用開源的Stable Diffusion模型，通過LoRA進(jìn)行微調(diào)，能夠生成出與寶可夢(mèng)相關(guān)的卡通形象。這種方法展示了LoRA在生成特定概念圖像中的有效性。

代碼實(shí)現(xiàn)

以下是使用Python實(shí)現(xiàn)Diffusion Model的示例代碼:

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-Chinese-v0.1", torch_dtype=torch.float16)
model_path = "souljoy/sd-pokemon-model-lora-zh"

pipe.unet.load_attn_procs(model_path)
pipe.to("cuda")
pipe.safety_checker = lambda images, clip_input: (images, False)

prompt = "粉色的蝴蝶,小精靈,卡通"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0]
image