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基於潛在擴散模型的高解析度文本到圖像生成模型

MITPythonstablediffusionStability-AI 41.5k Last Updated: June 25, 2025

Stable Diffusion 項目詳細介紹

項目概述

Stable Diffusion 是由 Stability AI 開發的開源文本到圖像生成模型，基於潛在擴散模型（Latent Diffusion Models）技術。該項目實現了高分辨率圖像合成，能夠根據文本描述生成高質量的圖像。

項目地址： https://github.com/Stability-AI/stablediffusion

核心技術特點

1. 潛在擴散模型架構

  • 使用潛在空間進行擴散過程，相比直接在像素空間操作更加高效
  • 採用U-Net架構作為去噪網絡
  • 集成自注意力和交叉注意力機制

2. 文本編碼器

  • 使用OpenCLIP ViT-H/14作為文本編碼器
  • 支持複雜的文本條件控制
  • 能夠理解詳細的文本描述並轉換為視覺內容

3. 多分辨率支持

  • Stable Diffusion 2.1-v: 768x768像素輸出
  • Stable Diffusion 2.1-base: 512x512像素輸出
  • 支持不同分辨率的訓練和推理

主要版本歷史

Version 2.1 (2022年12月7日)

  • 推出768x768分辨率的v模型和512x512分辨率的base模型
  • 基於相同的參數數量和架構
  • 在更寬鬆的NSFW過濾數據集上進行微調

Version 2.0 (2022年11月24日)

  • 768x768分辨率的全新模型
  • 使用OpenCLIP-ViT/H作為文本編碼器
  • 從頭開始訓練，採用v-prediction方法

Stable UnCLIP 2.1 (2023年3月24日)

  • 支持圖像變換和混合操作
  • 基於SD2.1-768微調
  • 提供兩個變體：Stable unCLIP-L和Stable unCLIP-H

核心功能

1. 文本到圖像生成

基礎的文本描述生成圖像功能：

python scripts/txt2img.py --prompt "a professional photograph of an astronaut riding a horse" --ckpt <path/to/768model.ckpt/> --config configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml --H 768 --W 768

2. 圖像修復（Inpainting）

支持圖像的局部修復和編輯：

python scripts/gradio/inpainting.py configs/stable-diffusion/v2-inpainting-inference.yaml <path-to-checkpoint>

3. 深度條件圖像生成

基於深度信息進行結構保持的圖像生成：

python scripts/gradio/depth2img.py configs/stable-diffusion/v2-midas-inference.yaml <path-to-ckpt>

4. 圖像超分辨率

4倍超分辨率功能：

python scripts/gradio/superresolution.py configs/stable-diffusion/x4-upscaling.yaml <path-to-checkpoint>

5. 圖像到圖像轉換

經典的img2img功能：

python scripts/img2img.py --prompt "A fantasy landscape, trending on artstation" --init-img <path-to-img.jpg> --strength 0.8 --ckpt <path/to/model.ckpt>

安裝和環境配置

基礎環境

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 -c pytorch
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark
pip install -e .

性能優化（推薦）

安裝xformers庫以提高GPU性能：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4
conda install -c nvidia/label/cuda-11.4.0 cuda-nvcc
conda install -c conda-forge gcc
conda install -c conda-forge gxx_linux-64==9.5.0

cd ..
git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
cd xformers
git submodule update --init --recursive
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
cd ../stablediffusion

Intel CPU優化

針對Intel CPU的優化配置：

apt-get install numactl libjemalloc-dev
pip install intel-openmp
pip install intel_extension_for_pytorch -f https://software.intel.com/ipex-whl-stable

技術架構細節

模型組件

  1. 編碼器-解碼器架構: 使用降採樣因子為8的自編碼器
  2. U-Net網絡: 865M參數的U-Net用於擴散過程
  3. 文本編碼器: OpenCLIP ViT-H/14處理文本輸入
  4. 採樣器: 支持DDIM、PLMS、DPMSolver等多種採樣方法

內存優化

  • 自動啟用內存高效注意力機制
  • 支持xformers加速
  • 提供FP16精度選項以節省顯存

應用場景

1. 藝術創作

  • 概念藝術設計
  • 插畫生成
  • 風格遷移

2. 內容生產

  • 營銷素材製作
  • 社交媒體內容
  • 產品原型設計

3. 研究應用

  • 計算機視覺研究
  • 生成模型研究
  • 多模態學習

倫理考慮和限制

數據偏見

  • 模型反映訓練數據中的偏見和誤解
  • 不建議直接用於商業服務而不添加額外安全機制

內容安全

  • 內置不可見水印系統幫助識別AI生成內容
  • 努力減少顯式色情內容，但仍需謹慎使用

使用限制

  • 權重僅供研究使用
  • 遵循CreativeML Open RAIL++-M許可證

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