一文理解 Stable Diffusion 的生成图片原理

Stable Diffusion 是一种人工智能图像生成模型，它可以根据你输入的文字描述（Prompt）生成对应的图片。比如你输入“一只猫在草地上”，它就能生成一张猫在草地上的图片。

它的核心原理是 扩散模型（Diffusion Model），这是一种通过“加噪声”和“去噪声”来生成图像的技术。

Stable Diffusion 的工作原理

Stable Diffusion 的工作原理可以分为两个主要阶段：

1. 加噪声：把一张清晰的图片变成一团随机的噪声。

2. 去噪声：把一团随机的噪声变成一张清晰的图片。

下面我们详细讲讲这两个阶段。

阶段一：加噪声（扩散过程）

通俗理解： 想象你有一张清晰的画，然后你不断地往画上撒墨水，直到画完全被墨水覆盖，变成一团乱七八糟的东西。这个过程就是“加噪声”。

技术细节： * 从一张清晰的图片开始。

• 逐步向图片添加随机噪声（可以理解为一堆随机的像素点）。

• 经过很多步之后，图片就变成了一团完全随机的噪声。

阶段二：去噪声（逆扩散过程）

通俗理解：

现在你有一团被墨水覆盖的画，但你记得画原本的样子。于是你一点点地把墨水擦掉，最终恢复了原来的画。这个过程就是“去噪声”。

技术细节： * 从一团随机的噪声开始。

• 通过一个神经网络（通常是 U-Net），逐步预测并去除噪声。

• 每一步都让图片变得更清晰，最终生成一张符合你描述的图片。

文字提示（Prompt）的作用

在去噪声的过程中，Stable Diffusion 会根据你输入的文字提示（Prompt）来调整生成图片的内容。比如你输入“一只猫在草地上”，模型就会在去噪声的过程中，让图片逐渐变成“猫在草地上”的样子。

通俗理解： 文字提示就像是你给画家的指令。你告诉画家“画一只猫在草地上”，画家就会根据你的指令一点点地把墨水擦掉，最终画出一只猫在草地上的画。

模型的核心组件

Stable Diffusion 的核心组件包括：

1. U-Net：

• 一个神经网络，负责预测并去除噪声。

• 它通过多次迭代，逐步把噪声从图片中去除。

1. CLIP：

• 一个文本-图像匹配模型，负责理解文字提示（Prompt）。

• 它帮助模型在去噪声的过程中，让生成的图片符合文字描述。

1. VAE（变分自编码器）：

• 负责把图片压缩成低维表示（Latent Space），然后再解压缩回图片。

• 这样可以大大减少计算量，提高生成速度。

Stable Diffusion 的工作流程

1. 输入文字提示：比如“一只猫在草地上”。

2. 生成随机噪声：从一团随机的噪声开始。

3. 去噪声：

• 使用 U-Net 逐步去除噪声。

• 同时根据 CLIP 的指导，调整图片内容，使其符合文字提示。

1. 输出图片：生成一张清晰的“猫在草地上”的图片。

举个栗子

假设你想生成一张“一只猫在草地上”的图片：

1. 输入提示："a cat on the grass"

2. 生成随机噪声：Stable Diffusion 从一团随机的噪声开始。

3. 去噪声：

• 模型通过 U-Net 逐步去除噪声。

• 同时根据 CLIP 的指导，让图片逐渐变成“猫在草地上”的样子。

1. 输出图片：生成一张清晰的“猫在草地上”的图片。

总结

• Stable Diffusion 是一种通过“加噪声”和“去噪声”生成图片的 AI 模型。

• 它根据你输入的文字提示（Prompt），逐步把一团随机的噪声变成一张清晰的图片。

• 核心组件包括 U-Net、CLIP 和 VAE，它们分别负责去噪声、理解文字提示和压缩/解压缩图片。

---

KSampler

KSampler 是什么？

KSampler 是 ComfyUI 中的一个重要组件，它的作用是控制生成图像的过程。你可以把它想象成一个“魔法搅拌机”，它负责将一些随机的“噪声”慢慢搅拌成一张完整的图片。

• 输入：KSampler 接收一些初始的随机噪声（可以理解为一团模糊的、乱七八糟的东西）。

• 输出：经过 KSampler 的处理，最终生成一张清晰的、符合你要求的图片。

KSampler 的工作原理

KSampler 的核心是 扩散模型（Diffusion Model） 的采样过程。简单来说，扩散模型是通过以下步骤生成图片的：

• 加噪声：从一张清晰的图片开始，逐步添加噪声，直到图片变成一团完全随机的噪声。

• 去噪声：从一团随机的噪声开始，逐步去除噪声，最终恢复成一张清晰的图片。

KSampler 就是负责“去噪声”这一步的。它通过多次迭代，一点点地把噪声去掉，最终生成一张清晰的图片。

KSampler 的关键参数

KSampler 有几个重要的参数，你可以通过调整这些参数来控制生成图片的效果：

Steps（步数）

• 作用：控制去噪声的步骤数量

• 通俗理解：就像画画时，你画得越细致，画的次数越多，最终的效果就越好。步数越多，生成的图片质量通常越高，但计算时间也会更长。

• 建议值：一般设置在 20-50 之间。

CFG Scale（分类器自由引导尺度）

• 作用：控制生成图片与输入提示（Prompt）的匹配程度。

• 通俗理解：就像你告诉画家“画一只猫”，CFG Scale 越高，画家就越严格地按照你的要求画；CFG Scale 越低，画家就越自由发挥。

• 建议值：一般设置在 7-12 之间。

Sampler（采样器）

• 作用：选择去噪声的算法。

• 通俗理解：就像选择不同的“搅拌方式”，有的方式快但粗糙，有的方式慢但精细。

• 常见选项：

  • Euler：速度快，适合大多数情况。

  • DDIM：适合需要精细控制的场景。

  • DPM++：质量高，但速度较慢。

Seed（种子）

• 作用：控制随机噪声的初始状态。

• 通俗理解：就像种菜的种子，不同的种子会长出不同的菜。同样的种子会生成同样的图片。

• 建议值：如果你想生成相同的图片，就固定 Seed；如果想生成不同的图片，就随机设置 Seed。

Denoise（去噪强度）

• 作用：控制去噪声的程度。

• 通俗理解：就像调节“清晰度”，值越高，图片越清晰；值越低，图片越模糊。

• 建议值：一般设置在 0.7-1.0 之间。

KSampler 的使用场景

• KSampler 通常用于以下场景：

• 生成图片：根据文字提示（Prompt）生成图片。

• 图片修复：对模糊或损坏的图片进行修复。

• 风格迁移：将一张图片转换成另一种风格。

---

VAE

VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器）是一种神经网络模型，它的作用是把高维数据（比如图片）压缩成一个低维的表示（Latent Space），然后再从这个低维表示中恢复出原始数据。

• 编码器（Encoder）：把图片压缩成低维表示。

• 解码器（Decoder）：把低维表示恢复成图片。

为什么要压缩成低维表示？

图片通常是非常高维的数据。比如一张 512x512 的彩色图片，它的维度是 512x512x3（3 表示 RGB 三个通道），总共需要处理 786,432 个像素点！直接处理这么高维的数据会非常耗费计算资源。

通过 VAE 把图片压缩成低维表示，可以大大减少计算量，同时保留图片的关键信息。以下是具体原因：

好处一：减少计算量

通俗理解： 想象你要处理一本厚厚的书，但你没有时间读完每一页。于是你找到书的“摘要”，只读摘要就能了解书的主要内容。VAE 的作用就是生成这个“摘要”。

技术细节： * 图片的高维数据（像素点）被压缩成一个低维向量（比如 64x64x4，总共 16,384 个值）。

• 这样，Stable Diffusion 只需要处理低维数据，而不是原始的百万级像素点，计算量大大减少。

好处二：提高生成速度

通俗理解： 如果你要画一幅画，直接在 A4 纸上画会比在墙上画快得多。VAE 就是把“墙上的画”缩小成“A4 纸上的画”，让你能更快地完成。

技术细节： * 在低维空间中进行去噪声和生成操作，速度会快很多。

• 生成完成后，再通过解码器把低维表示恢复成高维图片。

好处三：保留关键信息

通俗理解： 虽然低维表示是压缩后的数据，但它保留了图片的关键信息，就像“摘要”保留了书的核心内容。

技术细节： * VAE 在压缩过程中会学习图片的“潜在特征”，比如形状、颜色、纹理等。

• 这些特征足以让模型在低维空间中完成去噪声和生成操作。

好处四：降低模型复杂度

通俗理解： 如果你要解决一个复杂的问题，先把问题简化会更容易。VAE 就是把高维的图片生成问题简化成低维的生成问题。

技术细节： * 在低维空间中，模型的训练和推理会更稳定。

• 低维表示还能减少过拟合的风险，让模型更容易泛化到新的数据。

Stable Diffusion 中的 VAE

在 Stable Diffusion 中，VAE 的作用如下：

1. 编码阶段：

• 把原始图片压缩成低维表示（Latent Space）。

• 这个低维表示会被输入到扩散模型中进行去噪声操作。

1. 解码阶段：

*把去噪声后的低维表示恢复成高维图片。

• 最终生成一张清晰的图片。

举个栗子

假设你想生成一张“一只猫在草地上”的图片：

1. 输入图片：一张 512x512 的图片（高维数据）。

2. 编码：VAE 把图片压缩成 64x64x4 的低维表示。

3. 去噪声：Stable Diffusion 在低维空间中进行去噪声操作。

4. 解码：VAE 把去噪声后的低维表示恢复成 512x512 的图片。

5. 输出：生成一张清晰的“猫在草地上”的图片。

总结VAE 是 Stable Diffusion 能够高效生成高质量图片的关键技术之一！ 使用 VAE 把图片压缩成低维表示的好处包括：

1. 减少计算量：处理低维数据比高维数据更高效。

2. 提高生成速度：在低维空间中操作更快。

3. 保留关键信息：低维表示足以描述图片的核心特征。

4. 降低模型复杂度：简化问题，让模型更容易训练和推理。