Stable Diffusion模型架构
时间: 2025-01-07 17:08:55 浏览: 74
### Stable Diffusion 模型架构详解
#### 1. 基本概念
Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的生成对抗网络 (GAN),特别之处在于其工作在潜在空间而非像素空间。这种特性使得模型能够在较低维度的空间内操作,从而显著减少计算资源的需求并提高效率[^3]。
#### 2. 主要组成部分
该模型主要由三个部分构成:
- **编码器(Encoder)**
负责将输入图片映射到一个更低维度的表示形式——即所谓的“潜在向量”。这一过程有效地压缩了数据,使其更适合后续处理阶段的操作[^2]。
```python
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_channels=3, latent_dim=512):
super(Encoder, self).__init__()
# 定义卷积层和其他必要的组件...
def forward(self, x):
# 实现前向传播逻辑...
return z # 返回潜在变量z
```
- **解码器(Decoder)**
接收来自编码器产生的潜在向量作为输入,并尝试重建原始图像。为了实现这一点,解码器会逐渐增加特征图尺寸直到恢复至原大小。
```python
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, latent_dim=512, output_channels=3):
super(Decoder, self).__init__()
# 初始化反卷积层等结构...
def forward(self, z):
# 反向传播以生成最终输出图像
return img_reconstructed
```
- **去噪函数(Denoising Function / U-net)**
这是整个框架的核心所在。U-net 结构用于迭代地去除加诸于初始噪声上的干扰项,直至得到清晰的目标对象为止。此过程中涉及到多次下采样与上采样的交替执行,以便更好地捕捉不同尺度下的细节信息[^1]。
```python
import torch.nn as nn
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels=3, out_channels=3):
super().__init__()
# 构建UNet的具体层次
def forward(self, noisy_image, timesteps):
# 应用时间步t的影响并通过网络传递信号
return denoised_output
```
#### 3. 工作流程概述
当给定一张目标类别标签时,算法首先会在高斯分布中抽取一组随机数作为起始状态;接着利用预训练好的Unet反复修正这些数值,使之越来越接近真实样本所对应的位置;最后再经由解码环节还原成直观可见的形式呈现出来。
---
阅读全文
相关推荐


















