英文名称: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
中文名称: 使用潜空间扩散模型合成高分辨率图像
地址: https://ieeexplore.ieee.org/document/9878449/
代码: https://github.com/CompVis/latent-diffusion
作者：Robin Rombach
日期: 2022-06-01
引用: 2275
1 读后感
Latent Diffusion Models （LDMs）基于潜空间的扩散模型，是目前主流的基础模型，Stable diffusion 就是基于 LDMs 原理工作的。之前的扩散模型运算都在像素层面，优化通常会消耗数百个 GPU 天，且评估和推理成本也很高。LDMs 大量自编码器的运算基于潜空间数据，降低了计算复杂度，从而大幅节省了算力，并保持了图像质量和灵活度，它让更多人可以训练模型。其应用场景包含有条件（根据文本或图像生成图像）和无条件（去噪/着色/根据涂鸦合成）的图像生成。
研究背景和动机
扩散模型是由逐层去噪的自动编码器构建的，基于似然的模型。这种模型倾向于花费过多的容量和资源对难以察觉的细节进行建模，尽管使用了重新加权的变分目标，但在 RGB 图像的高维空间中训练和生成仍需要大量计算。
LDMs 学习可以分为两个阶段：首先找到一个感知上等效但计算上更合适的空间（感知压缩）；然后，在其上训练扩散模型（语义压缩）。另外，本中还通过设计架构，分离了自动编码和具体的任务，使得同一编码器可用于多个任务。
论文贡献如下：
- 优化压缩，支持更忠实和详细的重建效果，有效构建高分辨率图像。
- 在多种任务中，显著降低了推理成本。
- 不需要对重建和生成能力进行微妙的加权，几乎不需要对潜在空间进行正则化。
- 模型可以卷积方式使用并渲染约 1024x1024 像素的大而一致的图像。
- 设计了基于交叉注意力的调节机制，实现了多模式训练模型（一个模型支持多个功能）。
- 在github上开源了算法。
方法
明确分离压缩阶段和生成阶段有以下优势：(1) 脱离高维空间，在低维空间中的扩散模型更高效；(2) 继承了 UNet 架构的归纳偏差，这对具有空间结构（上下左右的相关性）的数据特别有效； (3) 获得通用压缩模型，其潜在空间可用于训练多种生成模型，也可用于其他下游应用。
主逻辑分成三部分，第一部分是像素空间与潜空间之间的转换，即感知图像压缩（粉色）；第二部分是在潜空间操作的扩散模型（绿色）；第三部分是用文本描述或其它图片作为条件，控制图像生成（白色）。
感知图像压缩
感知压缩模型由一个通过感知损失和基于 patch 的对抗目标相结合的自编码器组成。
给定 RGB 空间中的图像 x ∈ RH×W ×3，编码器 E 将 x 编码为潜在表示 z = E(x)，解码器 D 从潜在表示重建图像，给出 ̃ x = D( z) = D(E(x))，其中 z ∈ Rh×w×c。编码器按因子 f = H/h = W/w 对图像进行下采样（后面实验发现，下采样在4,8,16时效果最好）。
潜空间扩散模型
扩散模型
扩散模型原理比较复杂，之后会写文章专门详述，这里只做简单介绍：
- 有一张图x0，分多步，每步向图里加入少量噪声，图将变得越来越模糊，最后变成了一张全是噪声的图xT，将加噪操作设为q。
- 在中间过程第t步，有可能从第t步还原出第t-1步的图像，以此类推，一步一步往上倒，理论上，就能从最后一步xT还原出原图x0。将去噪操作设为p。
- 所以建模的目标是找到从t步还原第t-1步的方法，也就是对p建模。
经过简化，最终扩散模型的目标函数是：
L
D
M
=
E
x
,
ϵ
∼
N
(
0
,
1
)
,
t
[
∥
ϵ
−
ϵ
θ
(
x
t
,
t
)
∥
2
2
]
L_{D M}=\mathbb{E}_{x, \epsilon \sim \mathcal{N}(0,1), t}\left[\left\|\epsilon-\epsilon_{\theta}\left(x_{t}, t\right)\right\|_{2}^{2}\right]
LDM=Ex,ϵ∼N(0,1),t[∥ϵ−ϵθ(xt,t)∥22]
这里考虑第t步，xt是第t步的加噪图像，经过训练来预测其输入 xt 的去噪变体 ε，目标是让实际值和模型预测值尽量一致，通过训练给模型调参。
潜空间的扩散模型
将作用于像素级的扩散模型转换为作为于压缩低频空间（潜空间）的扩散模型。与高维像素空间相比，该空间更适合基于似然的生成模型，因为它可以专注于数据的重要语义；且在较低维度进行训练更为高效。
公式变为：
L
D
M
:
=
E
E
(
x
)
,
ϵ
∼
N
(
0
,
1
)
,
t
[
∥
ϵ
−
ϵ
θ
(
z
t
,
t
)
∥
2
2
]
{L D M}:=\mathbb{E}_{\mathcal{E}(x), \epsilon \sim \mathcal{N}(0,1), t}\left[\left\|\epsilon-\epsilon_{\theta}\left(z_{t}, t\right)\right\|_{2}^{2}\right]
LDM:=EE(x),ϵ∼N(0,1),t[∥ϵ−ϵθ(zt,t)∥22]
文中模型的主干 εθ 通过时间条件 UNet 实现。由于前向过程是固定的，在训练期间可以通过 E 有效地获得 zt，并且只需通过 D 即可将来自 p(z) 的样本解码到图像空间。
条件机制
扩散模型原则上能够对 p(z|y) 形式的条件分布进行建模。它通过条件去噪自动编码器 εθ(zt, t, y) 来实现，通过输入条件 y（通过文本生成图像，通过图像生成图像）控制合成过程。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-680104.html
具体方法是通过交叉力注意机制增强其底层 UNet 主干网，Attention(Q, K, V )，
Q
=
W
Q
(
i
)
⋅
φ
i
(
z
t
)
,
K
=
W
K
(
i
)
⋅
τ
θ
(
y
)
,
V
=
W
V
(
i
)
⋅
τ
θ
(
y
)
Q=W_{Q}^{(i)} \cdot \varphi_{i}\left(z_{t}\right), K=W_{K}^{(i)} \cdot \tau_{\theta}(y), V=W_{V}^{(i)} \cdot \tau_{\theta}(y)
Q=WQ(i)⋅φi(zt),K=WK(i)⋅τθ(y),V=WV(i)⋅τθ(y)
其中y是条件，φi(zt) 是 UNet 的中间表示，的WQ, WK, WV是可学习的投影矩阵。
L
L
D
M
:
=
E
E
(
x
)
,
y
,
ϵ
∼
N
(
0
,
1
)
,
t
[
∥
ϵ
−
ϵ
θ
(
z
t
,
t
,
τ
θ
(
y
)
)
∥
2
2
]
L_{L D M}:=\mathbb{E}_{\mathcal{E}(x), y, \epsilon \sim \mathcal{N}(0,1), t}\left[\left\|\epsilon-\epsilon_{\theta}\left(z_{t}, t, \tau_{\theta}(y)\right)\right\|_{2}^{2}\right]
LLDM:=EE(x),y,ϵ∼N(0,1),t[∥ϵ−ϵθ(zt,t,τθ(y))∥22]
通过图像条件对数据来训练模型。其中 τθ 和 εθ 联合优化。 这种调节机制非常灵活，因为 τθ 可以由特定领域的专家网络进行参数化，τθ处理后条件入引绿色块，通过交叉注意力，作用于主干网络εθ，影响图像的生成。有效地解耦了条件模块和图像模块，即使后面加入其它条件，也不需要考虑修改绿色的主干网。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-680104.html
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