StableDiffusion的应用及模型部署

# Stable Diffusion的应用及模型部署 ## 1. SDXL Turbo ### 1.1 背景 SDXL（Stable Diffusion Extra Large）能生成1024x1024的高清图像，但由于模型规模大且去噪步骤多，生成图像耗时较长。SDXL Turbo旨在解决这一问题，在保证图像一致性的同时减少生成时间。 ### 1.2 架构 SDXL Turbo的训练步骤如下： 1. 从预训练数据集（Large-scale Artificial Intelligence Open Network，LAION，可从https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/获取）中采样图像和对应的文本。 2. 向原始图像添加噪声（所选时间步可以是1到1000之间的随机数）。 3. 训练学生模型（对抗扩散模型），使其生成的图像能够欺骗判别器。 4. 进一步训练学生模型，使其输出与教师SDXL模型的输出非常相似（将学生模型添加噪声后的输出作为输入传递给教师模型）。这样，我们优化两种损失：判别器损失（学生模型生成的图像与原始图像之间）和学生模型与教师模型输出之间的均方误差损失（MSE损失）。注意，我们只训练学生模型。 ### 1.3 代码实现 ```python # 1. 安装所需库 %pip -q install diffusers accelerate torch-snippets torchinfo lovely_tensors # 2. 导入所需包 from diffusers import AutoPipelineForText2Image, AutoPipelineForImage2Image import torch # 3. 定义sdxl-turbo管道 pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16") pipeline = pipeline.to("cuda") # 4. 提供提示和负提示（n_prompt）并获取输出图像 %%time prompt = "baby in superman dress, photorealistic, cinematic" n_prompt = 'bad, ugly, blur, deformed' image = pipeline(prompt, num_inference_steps = 1, guidance_scale=0.0, negative_prompt = n_prompt, seed = 42).images[0] image ``` 上述代码的执行时间不到2秒，而典型的SDXL模型生成一张图像需要40多秒。 ## 2. DepthNet ### 2.1 背景 当我们想在保持图像主体一致的同时修改背景时，使用Segment Anything Model（SAM）替换背景存在两个主要问题：一是背景不是生成的，需要手动提供背景图像；二是主体和背景的颜色可能不一致。DepthNet通过扩散方法解决了这个问题，它使用深度图来理解图像的背景和前景部分。 ### 2.2 工作流程 DepthNet的工作流程如下： 1. 计算图像的深度掩码（深度计算使用类似于《Vision Transformers for Dense Prediction》论文中提到的管道：https://arxiv.org/abs/2103.13413）。 2. 修改扩散UNet2DConditionModel以接受五通道输入，其中前四个通道是标准的噪声潜变量，第五个通道是潜深度掩码。 3. 使用修改后的扩散模型训练模型以预测输出图像，除了提示外，我们还将额外的深度图作为输入。 ### 2.3 代码实现 ```python # 1. 安装所需包 %pip -q install diffusers accelerate torch-snippets torchinfo lovely_tensors !wget https://png.pngtree.com/thumb_back/fw800/background/20230811/pngtree-two-glasses-with-a-lime-wedge-in-them-next-to-a-image_13034833.jpg -O lime_juice.png # 2. 导入所需包 import torch import requests from PIL import Image from torch_snippets import * from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline # 3. 定义管道 pipe = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained( "stability ```