stable diffusion生成图片的核心代码在哪里

<think>好的，我需要帮助用户查找关于Stable Diffusion生成图片的核心代码和模型实现。首先，我需要回忆Stable Diffusion的基本原理。根据用户提供的引用[^1]，Stable Diffusion使用了CLIP模型作为文本编码器，这样可以更好地将文本和图像关联起来。同时，引用[^2]提到结合LangChain和LLM可以自动生成图片，但用户现在更关注核心代码部分。 接下来，我应该考虑Stable Diffusion的主要组成部分：文本编码器、扩散模型和图像解码器。文本编码器通常使用CLIP的文本编码部分，扩散模型则负责逐步去噪生成潜在表示，最后图像解码器将潜在表示转换为实际图像。用户需要核心代码，可能需要展示这三个部分的关键实现。 然后，我需要确保代码示例的正确性。例如，使用PyTorch框架，定义UNet模型作为扩散模型，VAE作为解码器。同时，文本编码部分调用CLIP模型。需要注意的是，实际代码可能更复杂，包括时间步嵌入、注意力机制等，但示例需要简洁明了。 用户可能对代码中的关键参数和步骤有疑问，比如潜在空间的维度、时间步的处理、采样过程等。因此，在解释代码时需要提到这些点，并说明实际项目可能需要更复杂的实现，比如引用中提到的优化方法，如ControlNet。 最后，生成相关问题时要围绕Stable Diffusion的实现细节、优化方法和应用场景，确保问题能够引导用户进一步探索。需要检查引用是否准确，确保用户提供的引用[^1]和[^2]在回答中有恰当的引用标识。</think>以下是一个简化的Stable Diffusion核心代码实现框架，包含关键组件和生成流程： ```python import torch from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer from diffusers import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel, PNDMScheduler # 初始化核心组件 vae = AutoencoderKL.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-base") # 图像编解码器 text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") # 文本编码器[^1] unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-base") # 扩散模型 scheduler = PNDMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear") # 采样调度器 def generate_image(prompt, steps=50, guidance_scale=7.5): # 文本编码 tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") text_inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") text_embeddings = text_encoder(text_inputs.input_ids).last_hidden_state # 初始化潜在空间噪声 latents = torch.randn((1, 4, 64, 64)) # 512x512图像对应的潜在空间 # 扩散过程逆向去噪 scheduler.set_timesteps(steps) for t in scheduler.timesteps: # 分类器自由引导 uncond_input = tokenizer([""], return_tensors="pt") uncond_embeddings = text_encoder(uncond_input.input_ids).last_hidden_state text_embeddings = torch.cat([uncond_embeddings, text_embeddings]) # UNet预测噪声 noise_pred = unet(latents, t, encoder_hidden_states=text_embeddings).sample # 调度器更新潜在空间 latents = scheduler.step(noise_pred, t, latents).prev_sample # 解码潜在空间到图像 image = vae.decode(latents).sample image = (image / 2 + 0.5).clamp(0, 1) # 归一化到[0,1] return image ``` 关键实现要点： 1. **文本编码器**：使用CLIP模型将文本转换为语义向量（text_embeddings）[^1] 2. **潜在扩散**：在64x64的潜在空间进行去噪操作，而非原始像素空间 3. **UNet架构**：包含跨注意力机制，融合文本条件和图像特征 4. **调度算法**：PNDMScheduler控制去噪步长和强度 5. **分类器自由引导**：通过无条件和有条件预测的差值增强文本控制能力 实际项目部署建议： 1. 使用预训练权重初始化模型组件 2. 添加内存优化（如半精度计算） 3. 集成ControlNet等扩展控制模块[^2] 4. 实现不同的采样器（DDIM, Euler等）