图像生成：Stable Diffusion：StableDiffusion模型原理与架构.pdf

图像生成：StableDiffusion：StableDiffusion模型原理与架

构

1图像生成：StableDiffusion：StableDiffusion模型原理与架

构

1.1简介

1.1.1StableDiffusion模型概述

StableDiffusion模型是一种基于深度学习的图像生成技术，它利用扩散过程

(diffusionprocess)来生成图像。扩散过程是一种随机过程，通过逐步添加噪声来

破坏图像，然后模型学习如何逆向这个过程，即去噪，从而生成新的图像。

StableDiffusion模型的核心在于其能够高效地生成高质量的图像，同时保持计算

的稳定性和效率。

1.1.2图像生成技术背景

图像生成技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，从艺术创作、图像修复

到虚拟现实，其重要性不言而喻。传统的图像生成方法，如基于规则的生成、

基于纹理的合成等，往往受限于预定义的规则或样本，生成的图像缺乏多样性。

近年来，深度学习技术，尤其是生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)，为

图像生成提供了新的解决方案。然而，这些方法在训练稳定性和生成图像的质

量上仍存在挑战。StableDiffusion模型的出现，旨在解决这些问题，通过独特的

扩散和去噪机制，实现了图像生成的突破。

1.2StableDiffusion模型原理

StableDiffusion模型基于扩散模型(diffusionmodel)的原理，扩散模型是一种

概率模型，它通过一系列的扩散步骤，将数据逐渐转化为高斯噪声，然后再通

过逆向过程，即去噪，来生成数据。在图像生成中，这一过程可以被看作是将

图像逐步破坏，然后再逐步恢复的过程。

1.2.1扩散过程

扩散过程可以被数学地描述为一个马尔可夫链，其中每个状态代表图像的

一个噪声版本。从初始图像开始，模型通过添加高斯噪声来逐步破坏图像，直

到图像完全被噪声覆盖。这一过程可以表示为：

−

|1=11,

1

其中，是第步的图像状态，是第步的噪声强度，表示高斯分布。

1.2.2去噪过程

去噪过程是StableDiffusion模型的核心，它通过学习一个去噪函数，来逐

步恢复图像。这一过程可以表示为：

2

|=;,

11

其中，是模型学习的去噪函数，是第步的去噪方差。

1.3StableDiffusion模型架构

StableDiffusion模型的架构主要包括两个部分：扩散过程和去噪过程。扩散

过程用于破坏图像，而逆向的去噪过程则用于恢复图像。模型的训练目标是最

大化生成图像的似然性，即：

maxlog

:0:

其中，表示从初始图像到最终噪声图像的整个序列，是模型的参数。

0:

1.3.1U-Net架构

StableDiffusion模型中的去噪函数通常采用U-Net架构。U-Net是一种卷

积神经网络，最初用于图像分割任务，其结构包括一个编码器和一个解码器，

中间通过跳跃