Stable Diffusion 的发布可以说 AI 图像生成发展过程中的一个重要里程碑，它不仅可以生成高质量的图像，根据提示词生成图像、修改图像，而且运行速度快，所用资源较少。

Stable Diffusion 模型的直观理解

朴素的 DDPM 每一步都在对图像进行加噪、去噪操作。而在 Stable Diffusion 模型中，可以理解为对图像进行编码后的图标记（image token）进行加噪、去噪。在去噪（生成）的过程中，加入了文本特征信息来引导图像生成。这部分功能很好理解，与 VAE 中的条件VAE 和 GAN 中的条件 GAN 原理是一样的，通过加入辅助信息，生成需要的图像。

Stable Diffusion 模型要根据提示词画图，需要实现以下功能：
1）理解提示词。
2）根据提示词在预训练模型中找到匹配度高的图像。
3）生成这个匹配高的图像。

Stable Diffusion 模型的原理

在 Stable Diffusion 模型中，CLIP 的嵌入向量可以用于表示图像和文本的语义信息，

Stable Diffusion 的数据会在像素空间（Pixel Space）、隐空间（Latent Space）、条件机制（Conditioning Mechanism）三者之间流转，其算法逻辑大概分这几步：
1）图像编码器将图像从像素空间压缩到更小维度的隐空间，捕捉图像更本质的信息；
2）为隐空间中的图片添加噪声，进行扩散过程（Diffusion Process）；
3）通过 CLIP 文本编码器将输入的描述转换为去噪过程的条件机制；
4）基于一些条件对图像进行去噪（Denoising）以获得生成图片的潜在表示，去噪步骤可以灵活地以文本、图像和其他形式为条件（以文本为条件即 text2img，以图像为条件即 img2img）
5）图像解码器通过将图像从隐空间转换回像素空间来生成最终图像。

首先需要训练好一个自编码模型（AutoEncoder，包括一个编码器ϵ和一个解码器D），接着利用编码器对图片进行压缩，把压缩后的向量作为隐空间的输入 z，在隐表示空间上进行扩散操作，得到$z_{T}$然后进入反向扩散过程，即去噪声过程。去噪声的关键是通过 U-Net预测噪声$ϵ_{\theta}$可以进行无条件图片生成，也可以进行条件图片生成，这主要是通过拓展得到一个条件时序去噪自编码器（conditional denoising autoencoder）$ϵ_{\theta}(z_{t},t,y)$来实现的，这样就可通过 y 来控制图像的合成过程。
上图中右边为领域专用编码器（Domain Specific Encoder）$T_{\theta}$,它用来将 y 映射为一个中间表示$T_{\theta}(y)$这样就可以很方便地引入各种形态的条件（如文本、类别、图像等等），进而从多个不同的模态预处理 y。最终模型就可以通过一个交叉自注意力层将控制信息融入U-Net 的中间层。交叉自注意力层的实现如下：

$$Attention (Q, K,V ) = softmax\frac{QK^{T}}{\sqrt{d}} V$$

其中$Q=W_{Q}^{i} φ_{t}(z_{t}), K=W_{K}^{i} T_{\theta}(y), V=W_{V}^{i}T_{\theta}(y)$,$φ_{t}(z_{t})$是 U-Net 的一个中间表征。对应的目标函数为

$$E_{ϵ(x),y,ϵ \sim N(0,1),t}=|ϵ-ϵ_{\theta}(z_{t},t,T_{\theta(y)})|^{2}$$

最后再用解码器将输出恢复到原始像素空间即可。常规的扩散模型是基于像素空间的生成模型，而 Stable Diffusion 是基于隐空间的生成模型，它先采用自编码器的编码器将图像压缩到隐空间，然后用扩散模型来生成图像的隐向量，最后送入自编码器的编码器模块生成图像。

Stable Diffusion 2.0

相较于 Stable Diffusion 1.0，Stable Diffusion 2.0 有以下更新：
1）采用了新的文本编码器 OpenCLIP，有助于提高生成的图像的质量。
2） 默 认 支 持 768×768 像 素 和 512×512 像 素 两 种 分 辨 率， 此 前 默 认 分 辨 率 仅 为
512×512 像素。
3）分辨率放大，Stable Diffusion 2.0 的放大扩散模型可以将图像分辨率提升至原来的16 倍.
4）利用深度信息生成图像。新增深度信息生成图像模块 depth2img，新增的一些特性带来了更多玩法，比如 depth2img 可以对输入图像的深度信息进行推理，然后，用文本和深度信息来共同生成新的图像。
5）图像修改功能增强。Stable Diffusion 2.0 进行了一些微调，使得修图更快速也更智能。

Stable Diffusion XL

比起Stable Diffusion 2.0，Stable Diffusion XL 做了很多优化，
1）对 Stable Diffusion 原先的 U-Net、VAE、CLIP Text Encoder 三大件都做了改进。
2）增加一个单独的基于 Latent 的 Refiner 模型，来提升图像的精细化程度。
3）设计了很多训练技巧，包括图像尺寸条件化策略、图像裁剪参数条件化以及多尺度训练等。
4）增加数据集和使用了 RLHF 技术。
5）架构上做了很多修改

Stable Diffusion XL 的参数量增加到了 66 亿，其中 Base 模型 35 亿，Refiner 模型 31亿。Stable Diffusion XL 使用更多训练集和 RLHF 来优化生成图像的色彩、对比度、光线及阴影，使得生成的图像更加鲜明准确。