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一、引言：生成式AI的崛起
近两年，AI图像生成器变得异常流行，但尽管应用广泛，其工作原理对大多数人来说仍是一个谜团。只需一个简单的文字提示，就能生成令人惊叹的图像；或上传图片并添加文字描述，即可生成全新内容——这就是我们所说的生成式AI。
生成式AI不仅用于图像生成，还涵盖多个领域：
文本生成：ChatGPT、Gemini、Claude、Mistral、Llama、Grok
图像生成：MidJourney、DALL-E、Imagine、Muse，以及本文重点介绍的 Stable Diffusion
音乐生成：MusicLM、MusicGen、StableAudio、Suno
视频生成：ImagineVideo、Lumiere、EmuVideo、StableVideoDiffusion，以及 OpenAI 的 Sora
本文将深入解析已成为该领域最流行工具之一的 Stable Diffusion，揭开其神秘面纱。
二、核心问题：如何实现文生图？
2.1 训练数据的规模挑战
要训练一个图像生成模型，首先需要大量的训练数据。如果模型只用蒙娜丽莎的画像训练，那它就只能生成蒙娜丽莎——这显然太无趣了。我们需要更多图片，甚至需要所有我们能获取的图像。
Stable Diffusion 1.5 实际上包含了超过 23 亿图文对，但令人惊讶的是，整个模型大小仅为 2.13GB。这引出了一个关键问题：如何将如此庞大的数据集压缩到这么小的模型中？
2.2 训练目标
训练模型需要实现以下目标：
映射关系：将图像描述映射到图像或其局部区域
特征识别：识别所有图像中的相似特征
特征提取：从内容中提取可复用的特征，创建新的图文对
2.3 数据来源
这些图文对主要从互联网抓取，形成了著名的 Layon5b 数据集。不过，这种做法仍存在法律争议，因此一些较新的模型正在尝试避免使用受版权保护的图像。
三、技术基础：神经网络入门
3.1 神经网络基本概念
要理解 Stable Diffusion，我们需要先了解深度学习的核心——神经网络。
神经网络由神经元组成，不同层间的神经元相互连接。可以将其与人脑作类比，包含：
输入层：接收原始数据
隐藏层：一个或多个中间处理层
输出层：产生最终结果
每个神经连接都有一个权重（Weight），用于决定连接的强弱或影响程度。每个隐藏层还包含一个偏置（Bias），其值恒为1，加到输出中以避免输出失效。
训练的本质：当新数据通过输入层传入时，网络会调整所有神经连接的权重。简单来说，你将一组数字输入网络，网络会调整神经连接的数值——这就是学习。
3.2 为什么全连接网络不适合图像？
我们可以将图像视为具有特定颜色值的像素网格，因此图像本质上就是一堆数字。
一张 512×512 像素、3个颜色通道的图像可被存储在约 70万个神经连接中。如果使用全连接神经网络（每个输入连接到每个输出）生成新图像，将需要超过 6000亿个神经连接！
更严重的问题是：全连接网络中输入间没有任何空间信息，因为每个输入都连接到每个输出。因此，全连接神经网络并不适用于图像生成，我们需要不同的方法。
四、关键技术一：卷积神经网络（CNN）
4.1 CNN的优势
我们需要构建一种不同的网络，其中只有少量输入神经元连接到隐藏层，从而大幅减少连接数量。这就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
相连的区域称为局部感受野（Local Receptive Field）。在这个结构中，同一隐层中所有神经元的权重和偏置都相同。
4.2 特征提取能力
这意味着所有隐层神经元都能检测图像中的同一特征。卷积能从图像中提取特征，通过相邻像素的关系来识别模式。
因此，用爱因斯坦照片训练的网络能在图像的任何位置识别他——这就是位置无关性。
4.3 计算机视觉的四个层级
计算机视觉的工作原理是解决"图像中有什么"的问题，分为四个层级：
图像分类：判断整张图是什么
分类+定位：判断是什么并标出位置
目标检测：检测多个物体及其位置
语义分割：精确定位每类物体的每个像素
Stable Diffusion 采用的是第4级——语义分割，这是最精细的层级。
五、关键技术二：U-Net架构
5.1 U-Net的结构特点
让我介绍 U-Net，它之所以被称为 U-Net，是因其形状如字母 U。U-Net 由多个编码器和解码器层组成，编码器与解码器在每一层均有连接，用于向解码器添加数据。
5.2 工作流程
编码阶段：
图像被转换为细小的像素张量流，捕捉图像的精细细节
这些张量被输入编码器，每个模块检测图像中更多特征
在编码过程中，图像被下采样以检测更大范围的特征
细节逐渐减少，因此编码结束时，U-Net 知道图像内容（"是什么"），但不知道具体位置（"在哪里"）
解码阶段：
图像再次上采样以整合信息
编码器收集的数据会在每个解码层添加进去（跨层连接，Skip Connections）
这样既保留了高层语义信息，又恢复了细节
六、关键技术三：扩散过程（Diffusion）
6.1 加噪与去噪
现在来谈谈噪声。通过逐步过程，我们向输入图像逐步添加噪声，直至完全变为噪声。
可以说，带噪图像 = 原图 + 噪声
若已知噪声程度，便可将其减去，还原原始图像。这称为去噪（Denoising）。
因此，去噪过程被逆转，并输入到 U-Net 中。U-Net 学习如何一步步去除噪声，最终恢复出清晰的图像。
6.2 潜在空间（Latent Space）
为减小计算规模，我们先通过自动编码器（VAE, Variational Autoencoder）缩小图像。这个压缩后的表示称为潜在空间。
在潜在空间中进行扩散操作，可以大幅降低计算复杂度，同时保留图像的关键信息。
七、关键技术四：文本编码
7.1 词向量化（Word2Vec）
如何嵌入图像描述？以"蒙娜丽莎"这幅画为例，词语被转换为向量，即一组数字。
我们使用一个名为 Word2Vec 的常用列表，其中已包含所有英文单词，且根据互联网上所有可查文本，相似语境中的词汇具有相似向量。
由于词是向量，可以进行计算。例如：
[ \text{国王} - \text{男人} + \text{女人} = \text{女王} ]
这展示了词向量捕捉语义关系的能力。
7.2 位置编码（Positional Encoding）
但有个问题：看这两个短语——"人杀了狗"和"狗杀了人"。如果只用词向量，它们的表示是相同的！
因此我们还需编码词的位置信息，这就是位置编码。
7.3 自注意力层（Self-Attention）
这里就是我们的自注意力层发挥作用的地方。自注意力机制能够：
处理文本序列中的关系
捕捉上下文信息
理解词与词之间的依赖关系
对文本，我们用自注意力层进行编码，就像用卷积层编码图像一样。
八、核心创新：CLIP编码器
现在是关键问题：若图像和文本使用同一向量空间会怎样？
这实际上由 CLIP 编码器完成：
图像通过卷积层编码为向量
文本通过自注意力层编码为向量
CLIP 将两者映射到同一向量空间
这些向量被输入 U-Net，实现了图像和文本的完美对齐。这就是 Stable Diffusion 能够理解文字提示并生成对应图像的核心原理。
九、完整工作流程
9.1 训练阶段
这里就是我们的训练模型。幸运的是，Stability AI 已替我们完成所有训练工作。训练过程包括：
收集 23 亿图文对数据（Layon5b 数据集）
通过 CNN 提取图像特征
通过自注意力层提取文本特征
CLIP 对齐图文向量空间
U-Net 学习去噪过程
9.2 推理阶段（ComfyUI示例）
现在我快速演示如何使用该模型，通过一个简单的 ComfyUI 工作流：
加载模型：加载训练好的 Stable Diffusion 模型
输入提示词：输入正向与负向提示词
文本编码：用 CLIP 编码器将其转为向量
生成/加载图像：
生成一个纯噪声的隐变量图像，或
直接加载一张输入图像，但还需 VAE 编码器将其转为潜空间
采样计算：需要一个采样器进行去噪计算
生成图像：完成所有步骤后，使用 VAE 解码器生成最终图像
大功告成！
十、总结与展望
Stable Diffusion 的技术突破在于：
多模态融合：通过 CLIP 实现图像和文本的统一表示
高效压缩：通过潜在空间扩散大幅降低计算成本
强大的生成能力：U-Net 架构实现精细的语义分割级别生成
开源生态：2.13GB 的模型大小使其可以在消费级硬件上运行
未来发展方向：
更高分辨率的生成能力
更精确的文本理解和图像控制
解决版权和伦理问题
多模态融合（图像+文本+音频+视频）
从神经网络基础到卷积层、U-Net、扩散过程、文本编码，再到 CLIP 的多模态对齐，Stable Diffusion 将这些技术完美整合，创造出了令人惊叹的图像生成能力。理解这些原理，不仅能帮助我们更好地使用这个工具，也为探索生成式 AI 的未来打开了一扇窗。
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