stable diffusion 结构图
时间: 2025-05-03 11:41:50 AIGC 浏览: 68
### Stable Diffusion 模型架构及组件图解
Stable Diffusion (SD) 是基于扩散模型的一种生成式人工智能技术,其核心目标是从噪声中逐步恢复清晰图像。以下是 SD 的主要组成部分及其功能:
#### 1. **VAE 编码器与解码器**
- Variational Autoencoder (VAE) 被用于将高分辨率的图像压缩成低维度的潜在表示(latent representation),从而减少计算开销并提高效率[^1]。
- 在训练阶段,编码器会将输入图片映射到一个紧凑的空间;而在推理过程中,解码器则负责从这个潜在空间重建高质量的图像。
#### 2. **UNet 扩散网络**
- UNet 架构作为扩散过程的核心部分,在去噪任务中扮演重要角色[^3]。
- 它采用了一种改进版本的设计思路,其中传统的卷积操作被 ResNet 结构所取代,并且增加了更多的跳跃连接(skip connection)。这些改动有助于更好地捕捉多尺度特征以及保持原始数据中的细粒度信息。
- 此外,某些深层还集成了 self-attention mechanism 来增强全局依赖关系建模能力。
#### 3. **ResNetBlock 模块**
- 这些构建单元构成了 U-net 中的主要处理层之一。它们通过引入 shortcut paths 实现了梯度的有效传播,即使在网络变得极其深厚的情况下也能维持良好的性能表现^.
#### 4. **SelfAttention 模型**
- 自注意力机制允许模型关注整个输入序列的不同位置之间的相互作用,这对于理解和生成复杂的视觉模式至关重要.
#### 5. **条件嵌入(Condition Embedding)**
- 当涉及到有条件生成时,比如文本引导图像合成(Text-to-image),就需要额外加入 condition embedding 向量来指导生成过程。这通常来自于预训练好的 CLIP 文本编码器提取得到的文字描述特征向量[]^_未提供具体编号_^].
为了深入理解上述概念, 可参考如下资源:
- 动画形式展示扩散模型工作原理【b.1】.
- CVPR2022 关于扩散模型的教学资料包含PPT和YouTube视频链接【b.2】.
- 数学角度剖析如何运作扩散模型的基础理论【b.3】.
- 针对DDPM给出详尽解读的文章【b.4】【b.5】.
- 特别针对Stable Diffusion制作图文解说指南【b.6】.
- 综合性强且通俗易懂知乎文章系列推荐【b.7】.
```python
# 下面是一个简单的伪代码片段演示如何加载预训练权重并执行前向传递
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")
```
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