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论文阅读_扩散模型_SDXL

news 文章来源：https://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/132565693 2025/4/5 19:54:31

英文名称: SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis
中文名称: SDXL：改进潜在扩散模型的高分辨率图像合成
论文地址: http://arxiv.org/abs/2307.01952
代码: https://github.com/Stability-AI/generative-models
时间: 2023-07-04
作者: Dustin Podell

1 读后感

SD 是语言引导的扩散模型。SDXL 是 2023年7月 Stable Diffusion 新发的大模型框架，它是潜在扩散模型（LDM）扩展。其主要效果是：加强了画面细腻度，优化了构图，以及对语言的理解能力。

我对比了 SD 1.5 和 SDXL 模型，感觉速度差不太多，个人感觉：图片质量，对文字的理解略有提升，可能因为目前 SDXL 的基模比较少，用的还不太多。个人理解，目前阶段，无论是AI写作，绘画还是编程，都需要与人和其它工具深度结合，远不到可以独立解决问题，自动生成最终成果的阶段，但确实能提升效率和效果。

这篇文章没有使用一般的技术论文结构，他将相关工作，方法，实验都写到了第二部分，具体方法也没做太多展开；限制和展示分别写在了正文和附录中。

2 研究背景和动机

视觉创作领域的一个主要问题是，虽然黑盒模型通常被认为是最先进的，但其架构的不透明性阻碍了对其性能的评估和验证。缺乏透明度阻碍了复现，抑制了创新，并阻止社区在这些模型的基础上进一步推动科学和艺术的进步。而本文提出了 SDXL 开源模型，显著提高了 SD 的性能，可与最先进的图像生成器相媲美的合成结果。

具体方法是：

SDXL 使用了之前三倍大的 U-Net 作为主干网络，增加的参数包括：引入第二个文本编码器，更多的注意力块和更大的交叉注意力上下文。
增加两种调节技术，在多种大小和长宽比上优化模型训练。
增加了基于扩散的refine模块，应用于去噪过程，提高了生成样本的视觉保真度。

3 方法

3.1 架构与规模

U-Net是当前扩散模型的主流架构，SDXL把 U-Net 网络扩展到之前的三倍大小，具体参数如表-1所示：

将 Transformer 的大部分计算转移到 UNet 中的较低级别特征，以提升效率。结构上：省略了最高特征级别的 Transformer 块，在较低级别使用 2 和 10 个块，并完全删除 UNet 中的最低级别（8×下采样）。

另外，还选择了更为强大的文本编码器，文本编码器的参数总大小为817M。除了使用交叉注意力根据文本输入来调节模型之外，还根据 OpenCLIP 模型的池化文本嵌入来调节模型。

3.2 微调节

3.2.1 根据图像大小微调

LDM 由于其两阶段结构，训练模型需要最小的图像尺寸。一般有两种主流方法，一种是丢弃小分辨率图片（如<512像素）；另一种方式是上采样。

如图所示，在预训练的数据集中，小于256的图像占39%，如果将之丢弃，可能影响模型性能和泛化，而对太多图片上采样可能使生成的图片变得模糊。

文中提出的方法是：根据原始图像分辨率来调节 UNet 模型，将图像的原始宽高，csize = (horiginal, woriginal) 作为模型的附加条件。每个组件使用傅立叶特征编码独立嵌入，这些编码连接成向量，将其添加到时间步嵌入以输入模型。推理时，传入待生成图片的宽高，模型将学会参考 csize 生成图像。

具体实验用 ImageNet 数据训练三个LDM模型，将图像大小限制为 512x512。

CIN-512-only 去掉了512以下的图片，CIN-nocond使用所有图片但未做处理，CIN-size-cond 将图像大小传入模型。实验结果说明，对于小数据量训练，csize确实提升了效果。

3.2.2 根据裁剪参数调节

图-4 展示了 SD 之前版本的另一个常见问题，构图不对，这是由于 Pytorch 要求输入大小相同的数据，而训练数据中图片长宽比不同。一般处理方法是先缩放，再随机从其长边剪切图像再训练。

文中提出的方法与处理大小的方法类似，将裁剪坐标 ctop 和 cleft 进行统一采样，并通过傅里叶特征嵌入，将它们作为条件参数输入到模型中。推理时，将ctop, cleft设为0。

3.3 多尺度训练

一般生成的图像都为 512x512，1024x1024，而实际的需求往往不是这样的。为解决这一问题，文中将数据划分为不同纵横比的桶，将像素数尽可能保持接近 1024x1024 像素。

在优化过程中，每个 batch 由同一存储桶的图像组成，在每个训练步骤的存储桶大小之间交替。此外，模型接收桶大小作为条件，表示为整数元组 car = (htgt, wtgt)，并将其嵌入到傅立叶空间中。

3.4 改进自编码器

通过改进自编码器来改善生成图像中的局部细节。文中调整 batch size（256 vs 9）训练自编码器，另外使用指数移动平均值跟踪权重。新的自编码器在所有评估的重建指标中都优于原始模型。

3.5 Refine 阶段

右图使用了 Refine 模块，可以看到更多细节，这种方法有效提升了局部细节效果（如背景/人脸细节）。

具体方法是：在同一潜在空间中训练一个单独的 LDM，该 LDM 专门用于高质量、高分辨率数据，并采用SDEdit 在基础模型的样本上引入加噪-去噪过程。在推理时，从基础 SDXL 渲染潜变量，并使用相同的文本输入，通过细化模型直接在潜空间中对它们进行扩散和去噪。其用户评价效果与其它模型对比，如图-1的左侧所示。

4 限制和展望

4.1 展望

当前模型为两阶段模型，之后倾向于变为单阶段模型。
文本理解力有待进一步提升。
结构上，之后更倾向于大规模 Transformer 框架。
模型增大加大了推理成本，未来将侧重于减少推理所需的计算量。
目前使用离散时间方法，后将尝试连续时间方法，以提高采样灵活性，并且不需要噪声时间校正。

4.2 限制

（附录 B）

模型在合成复杂的结构时可能会遇到挑战，例如人手，其原因可能是手类物体出现的差异非常大，模型很难提取真实 3D 形状和物理限制的知识。
模型生成的图像没有达到完美的照片真实感。例如微妙的灯光效果或微小的纹理变化。
模型由数据训练而成，可能包含一些社会和种族偏见。
多个对象或主题下的“概念出血”现象：不同视觉元素的意外合并或重叠。比如“蓝色帽子”和“红色手套”，生成时变成了蓝色手套和红色帽子。这是由于文本编码器无法绑定正确的属性和对象造成的。另外，渲染长文本时也会遇到困难。