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收录专栏: 零基础玩转各类开源AI项目
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StableSwarmUI 是一个模块化的稳定扩散网络用户界面，其重点是让用户可以方便地使用动力工具，并提供高性能和可扩展性。
关键成果
Stability-AI发布了研究论文，深入探讨稳定扩散 3 的底层技术。
根据人类偏好评估，Stable Diffusion 3 在排版和及时性方面优于 DALL-E 3、Midjourney v6 和 Ideogram v1 等最先进的文本到图像生成系统。
新的多模态扩散变换器（MMDiT）架构为图像和语言表征使用了单独的权重集，与稳定扩散的以前版本相比，提高了文本理解和拼写能力。
性能
本图表以 SD3 为基准，根据人类对视觉美学、按提示操作和排版的评价，概述了 SD3 在哪些方面优于同类机型。
我们将稳定扩散 3 的输出图像与其他各种开放模型（包括 SDXL、SDXL Turbo、Stable Cascade、Playground v2.5 和 Pixart-α）以及封闭源代码系统（如 DALL-E 3、Midjourney v6 和 Ideogram v1）进行了比较，以便根据人类反馈来评估性能。在这些测试中，人类评估员从每个模型中获得输出示例，并要求他们根据模型输出在多大程度上紧跟所给提示的上下文（"紧跟提示"）、在多大程度上根据提示渲染文本（"排版"）以及哪幅图像具有更高的美学质量（"视觉美学"）来选择最佳结果。
根据测试结果，我们发现 Stable Diffusion 3 在上述所有方面都与目前最先进的文本到图像生成系统相当，甚至更胜一筹。
在消费级硬件上进行的早期未优化推理测试中，我们最大的 8B 参数 SD3 模型适合 RTX 4090 的 24GB VRAM，使用 50 个采样步骤生成分辨率为 1024x1024 的图像需要 34 秒。此外，在最初发布时，稳定扩散 3 将有多种变体，从 800m 到 8B 参数模型不等，以进一步消除硬件障碍。
提示词示例：
结构细节
对于文本到图像的生成，我们的模型必须同时考虑文本和图像两种模式。因此，我们称这种新架构为 MMDiT，意指其处理多种模式的能力。与之前版本的稳定扩散一样，我们使用预训练模型来推导合适的文本和图像表征。具体来说，我们使用三种不同的文本嵌入模型--两种 CLIP 模型和 T5--来编码文本表征，并使用改进的自动编码模型来编码图像标记。
改进的多模态扩散变换器的概念可视化模块：MMDiT
SD3 架构基于扩散变换器（"DiT"，Peebles & Xie，2023 年）。由于文本嵌入和图像嵌入在概念上有很大不同，因此我们对两种模式使用两套不同的权重。如上图所示，这相当于为每种模态设置了两个独立的变换器，但将两种模态的序列结合起来进行注意力操作，从而使两种表征都能在各自的空间内工作，同时也将另一种空间考虑在内。
在训练过程中测量视觉保真度和文本对齐度时，我们新颖的 MMDiT 架构优于 UViT（Hoogeboom 等人，2023 年）和 DiT（Peebles 和 Xie，2023 年）等成熟的文本到图像骨干。
通过这种方法，信息可以在图像和文本标记之间流动，从而提高整体理解能力，并改善所生成输出的排版。正如我们在论文中讨论的那样，这种架构也很容易扩展到视频等多种模式。
论文：https://arxiv.org/pdf/2403.03206.pdf
https://arxiv.org/pdf/2403.03206.pdf
得益于《稳定扩散 3》改进的提示跟踪功能，我们的模型有能力制作出聚焦于各种不同主题和质量的图像，同时还能高度灵活地处理图像本身的风格。
通过重新配重改善整形流量
稳定扩散 3 采用整流（RF）公式（Liu 等人，2022 年；Albergo & Vanden-Eijnden，2022 年；Lipman 等人，2023 年），在训练过程中，数据和噪声按线性轨迹连接。这使得推理路径更加平直，从而减少了采样步骤。此外，我们还在训练过程中引入了一种新的轨迹采样计划。我们假设，轨迹的中间部分会带来更具挑战性的预测任务，因此该计划给予轨迹中间部分更多权重。我们使用多种数据集、指标和采样器设置进行比较，并与 LDM、EDM 和 ADM 等 60 种其他扩散轨迹进行了测试。结果表明，虽然以前的 RF 公式在少步采样情况下性能有所提高，但随着步数的增加，其相对性能会下降。相比之下，我们的重新加权 RF 变体能持续提高性能。
比例整形变换模型
利用重新加权的整流公式和 MMDiT 骨干网对文本到图像的合成进行了扩展研究。训练的模型从带有 450M 个参数的 15 个图块到带有 8B 个参数的 38 个图块不等，并观察到验证损失随着模型大小和训练步骤的增加而平稳减少（上排）。为了检验这是否转化为模型输出的有意义改进，我们还评估了自动图像配准指标（GenEval）和人类偏好分数（ELO）（下行）。我们的结果表明，这些指标与验证损失之间存在很强的相关性，这表明后者可以很好地预测模型的整体性能。此外，缩放趋势没有显示出饱和的迹象，这让我们对未来继续提高模型性能持乐观态度。
灵活的文本编码器
通过移除用于推理的内存密集型 4.7B 参数 T5 文本编码器，SD3 的内存需求可显著降低，而性能损失却很小。如上图 "性能 "部分所示，移除该文本编码器不会影响视觉美感（不使用 T5 时的胜率为 50%），只会略微降低文本粘着率（胜率为 46%）。不过，我们建议在生成书面文本时加入 T5，以充分发挥 SD3 的性能，因为我们观察到，如果不加入 T5，生成排版的性能下降幅度更大（胜率为 38%），如下图所示：
使用模型：StableSwarmUI
一个模块化的稳定扩散网络用户界面，重点是使 powertools 易于访问、高性能和可扩展性。
开源项目的现状：
该项目处于测试版状态。这意味着，对于大多数任务，Swarm 都有出色的工具可供使用，但计划中还有更多。建议将 Swarm 作为大多数用户（包括初学者和专业人员）的理想用户界面。仍有一些问题有待解决。
初学者会喜欢 Swarm 的主要 "生成 "选项卡界面，它可以利用各种强大的功能轻松生成任何内容。高级用户可能更喜欢舒适的工作流选项卡，以获得不受限制的原始图形，但仍有理由回到生成选项卡，以获得便利功能（图像编辑器、自动工作流生成等）和强大工具（如网格生成器）。
欢迎有兴趣帮助 Swarm 从 Beta 版升级到正式版的用户提交 PR（请先阅读贡献文档），您也可以在 GitHub 或 Discord 上联系我们。我强烈建议您在提交 PR 之前先联系我们，询问有关某个功能的计划。我们可能已经有了具体的计划，甚至是正在进行中的工作。
关键功能目标尚未实施：
更好地支持移动浏览器
在用户界面中显示 "当前模型 "的全部细节，与模型选择器分开（可能作为批处理侧边栏中的一个选项卡？）
在不同位置之间动态移动选项卡的方法，以方便/自定义布局
LLM 辅助提示
方便地将 Swarm 作为程序直接分发（电子应用程序？）
在 Linux 上安装
如果尚未安装 git 和 python3，请通过操作系统软件包管理器安装它们（如果发行版没有直接将 pip 和 venv 包含在 python 中，请确保将它们包含在内）。
例如，在最近的 Ubuntu 版本中，sudo apt install git python3-pip python3-venv
下载 install-linux.sh 文件，将其存放在需要安装的地方，然后运行它
如果你喜欢终端，可以打开终端进入文件夹并运行以下命令：
wget https://github.com/Stability-AI/StableSwarmUI/releases/download/0.6.1-Beta/install-linux.sh -O install-linux.sh
chmod +x install-linux.sh
运行 ./install-linux.sh 脚本，它将为你安装所有内容，并最终在浏览器中打开网页。
按照页面上的安装说明进行操作。
以后可以随时运行 launch-linux.sh 脚本重新启动 Swarm。
如果页面没有自动打开，可以手动打开 http://localhost:7801
替代手动 Linux 安装
如果尚未安装 git 和 python3，请通过操作系统软件包管理器安装它们（如果发行版没有将 pip 和 venv 直接包含在 python 中，请确保将它们包含在内）。
例如，在最近的 Ubuntu 版本上，sudo apt install git python3-pip python3-venv
使用 https://dotnet.microsoft.com/en-us/download/dotnet/8.0 上的说明安装 DotNET 8（需要 dotnet-sdk-8.0，因为它包含所有相关的子软件包）
有些用户说某些 Linux 发行版希望单独安装 aspnet-runtime
打开 shell 终端并 cd 到要安装的目录
运行 shell 命令
git clone https://github.com/Stability-AI/StableSwarmUI
cd StableSwarmUI
./launch-linux.sh
打开 http://localhost:7801/Install（如果它没有自行启动）
按照页面上的安装说明进行安装。
(TODO）：也许可以外链一个专门的文档，提供每个分区的详细信息和其他信息。也许还可以为 Linux 制作一个一键安装程序？
说明文档路径：
