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原文链接：十分钟读懂Diffusion：图解Diffusion扩散模型
0. 极市导读
Diffusion是如何根据文字生成图片的？详解Diffusion的整个生成过程、训练过程等。
在之前的文章中，我们曾经介绍过Diffusion的具体原理，但是讲的还是比较偏理论，为了让大家快速了解Diffusion原理，这篇文章我们通过图解的方式。
绝密伏击：AIGC爆火的背后——扩散模型DDPM浅析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/590840909
1. Diffusion文字生成图片——整体结构
1.1 整个生成过程
我们知道在使用 Diffusion 的时候，是通过文字生成图片，但是上一篇文章中讲的Diffusion模型输入只有随机高斯噪声和time step。那么文字是怎么转换成Diffusion的输入的呢？加入文字后 Diffusion 又有哪些改变？下图可以找到答案。
文字生成图片全过程
实际上 Diffusion 是使用Text Encoder生成文字对应的embedding（Text Encoder使用CLIP模型），然后和随机噪声embedding，time step embedding一起作为Diffusion的输入，最后生成理想的图片。我们看一下完整的图：
token embedding、随机噪声embedding、time embedding一起输入diffusion
上图我们看到了Diffusion的输入为token embedding和随机embedding，time embedding没有画出来。中间的Image Information Creator是由多个UNet模型组成，更详细的图如下：
更详细的结构
可以看到中间的Image Information Creator是由多个UNet组合而成的，关于UNet的结构我们放在后面来讲。
现在我们了解了加入文字embedding后 Diffusion 的结构，那么文字的embedding是如何生成的？接下来我们介绍下如何使用CLIP模型生成文字embedding。
1.2 使用CLIP模型生成输入文字embedding
CLIP 在图像及其描述的数据集上进行训练。想象一个看起来像这样的数据集，包含4 亿张图片及其说明：
图像及其文字说明
实际上CLIP是根据从网络上抓取的图像及其文字说明进行训练的。CLIP 是图像编码器和文本编码器的组合，它的训练过程可以简化为给图片加上文字说明。首先分别使用图像和文本编码器对它们进行编码。
然后使用余弦相似度刻画是否匹配。最开始训练时，相似度会很低。
然后计算loss，更新模型参数，得到新的图片embedding和文字embedding
通过在训练集上训练模型，最终得到文字的embedding和图片的embedding。有关CLIP模型的细节，可以参考对应的论文(https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf)。
1.3 UNet网络中如何使用文字embedding
前面已经介绍了如何生成输入文字embedding，那么UNet网络又是如何使用的？实际上是在UNet的每个ResNet之间添加一个Attention，而Attention一端的输入便是文字embedding。如下图所示。
更详细的图如下：
2. 扩散模型Diffusion
前面介绍了Diffusion是如何根据输入文字生成图片的，让大家有个大概的了解，接下来会详细介绍扩散模型Diffusion是如何训练的，又是如何生成图片的。
2.1 扩散模型Duffison的训练过程
扩散模型Diffusion
Diffusion模型的训练可以分为两个部分：
前向扩散过程（Forward Diffusion Process） \rightarrow\rightarrow 图片中添加噪声
反向扩散过程（Reverse Diffusion Process） \rightarrow\rightarrow 去除图片中的噪声
2.2 前向扩散过程
前向扩散过程是不断往输入图片中添加高斯噪声。
2.3 反向扩散过程
反向扩散过程是将噪声不断还原为原始图片。
2.4 训练过程
在每一轮的训练过程中，包含以下内容：
每一个训练样本选择一个随机时间步长 tt
将time step tt 对应的高斯噪声应用到图片中
将time step转化为对应embedding
下面是每一轮详细的训练过程：
2.5 从高斯噪声中生成原始图片（反向扩散过程）
上图的Sample a Gaussian表示生成随机高斯噪声，Iteratively denoise the image表示反向扩散过程，如何一步步从高斯噪声变成输出图片。可以看到最终生成的Denoised image非常清晰。
补充1：UNet模型结构
前面已经介绍了Diffusion的整个过程，这里补充以下UNet的模型结构，如下图所示
这里面Downsampe、Middle block、Upsample中都包含了ResNet残差网络。
补充2：Diffusion模型的缺点及改进版——Stable Diffusion
前面我们在介绍整个文字生成图片的架构中，图里面用的都是Stable Diffusion，后面介绍又主要介绍的是Diffusion。其实Stable Diffusion是Diffusion的改进版。
Diffusion的缺点是在反向扩散过程中需要把完整尺寸的图片输入到U-Net，这使得当图片尺寸以及time step t足够大时，Diffusion会非常的慢。Stable Diffusion就是为了解决这一问题而提出的。后面有时间再介绍下Stable Diffusion是如何改进的。
补充3：UNet网络同时输入文字embedding
在第2节介绍Diffusion原理的时候，为了方便，都是没有把输入文字embedding加进来，只用了time embedding和随机高斯噪声，怎么把文字embedding也加进来可以参考前面的1.3节。
补充4：DDPM为什么要引入时间步长_t_
引入时间步长 tt 是为了模拟一个随时间逐渐增强的扰动过程。每个时间步长 tt 代表一个扰动过程，从初始状态开始，通过多次应用噪声来逐渐改变图像的分布。因此，较小的 tt 代表较弱的噪声扰动，而较大的 tt 代表更强的噪声扰动。
这里还有一个原因，DDPM 中的 UNet 都是共享参数的，那如何根据不同的输入生成不同的输出，最后从一个完全的一个随机噪声变成一个有意义的图片，这还是一个非常难的问题。我们希望这个 UNet 模型在刚开始的反向过程之中，它可以先生成一些物体的大体轮廓，随着扩散模型一点一点往前走，然后到最后快生成逼真图像的时候，这时候希望它学习到高频的一些特征信息。由于 UNet 都是共享参数，这时候就需要 time embedding 去提醒这个模型，我们现在走到哪一步了，现在输出是想要粗糙一点的，还是细致一点的。
所以加入时间步长 tt 对生成和采样过程都有帮助。
补充5：为什么训练过程中每一次引入的是随机时间步长 t
我们知道模型在训练过程中 loss 会逐渐降低，越到后面 loss 的变化幅度越小。如果时间步长 tt 是递增的，那么必然会使得模型过多的关注较早的时间步长（因为早期 loss 大），而忽略了较晚的时间步长信息。
参考
https://medium.com/@steinsfu/stable-diffusion-clearly-explained-ed008044e07e
http://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/
https://pub.towardsai.net/getting-started-with-stable-diffusion-f343639e4931
https://zhuanlan.zhihu.com/p/597924053
https://zhuanlan.zhihu.com/p/590840909?
https://arxiv.org/abs/2103.00020
THE END!
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