Stable Diffusion 3 文本生成图像 在线体验 原理分析

前言

本文分享使用Stable Diffusion 3实现文本生成图像，可以通过在线网页中免费使用的，也有API等方式访问。

同时结合论文和开源代码进行分析，理解其原理。

Stable Diffusion 3是Stability AI开发的最新、最先进的文本生成图像模型，在图像保真度、多主体处理和文本匹配方面取得了显著进步。

利用新的多模态扩散变换器（MMDiT）架构，它具有单独的图像和语言表示的Stable Diffusion 3权重。

目录

前言

1、在线体验Stable Diffusion 3

2、Stable Diffusion 3生成图像

3、Stable Diffusion 3原理分析

1、在线体验Stable Diffusion 3

官网地址：https://stablediffusion3.net/zh-CN

如下图所示，生成的图片还挺清晰的，不错不错 ：

点击图片，能看到“提示器”，图像比例，还能下载原图：

当然用中文作为提示词，也是可以的，效果也很不错

不同的画风和场景： 

感觉生成图像很接近真实：

“提示词”描述得更详细，会生成更多细节：

2、Stable Diffusion 3生成图像

 思路流程：

1. 输入提示词，可以中文或英文
2. 选择模型，包括：Realistic 写实、Tamarin 插画风格、Super Anime 超级动漫、visiCanvas 可视画布、Realistic 写实、Anime 动漫、3D Animation 3D动画
3. 选择生成图像的数量，默认是1张，可以选择2张或4张
4. 选择图像的比例，包括1:1、3:4、4:3

比如，如下图所示，选择了Super Anime模型，同时生成两张图像，图像比例是1:1

3、Stable Diffusion 3原理分析

Stable Diffusion3利用扩散变压器（DiT）架构，结合噪声预测和采样技术，生成高质量图像。

• 该模型使用不同的Stable Diffusion3权重进行图像和语言表示，确保图像内文本生成的精确和连贯。
• Stable Diffusion3提供从800M到8B参数的模型，以满足各种硬件能力和性能需求。
• 利用Stable Diffusion3 API，用户可以输入文本提示，模型将其转换为详细准确的图像，严格遵循提供的描述。

开源地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium

论文地址：Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis 

模型的关键结构，如下图所示：

主要包括（a）多模态数据的扩散模型框架的组件、（b）MM-DiT块的细节，

 （a）多模态数据的扩散模型框架的组件

• 1、Caption 输入：

  • “Caption”是输入的文本描述，用来指导生成的图像内容。

• 2、特征提取模型：

  • CLIP-G/14 和 CLIP-L/14：这是两种处理文本和图像的模型，它们将文本和图像转化为向量表示。
  • T5 XXL：一个处理文本的模型，把输入的文字转换成向量。

• 3、合并特征：

  • 从这些模型中提取的特征被合并在一起，形成一个大的向量，包含了输入信息的多个方面。

• 4、噪声潜在变量（Noised Latent）：

  • 这是模型生成图像的起点，是一个初始的噪声图像。

• 5、位置编码（Positional Embedding）：

  • 给输入数据添加位置信息，以便模型知道每个数据的位置。

• 6、MM-DiT 块：

  • 这些是模型的核心部分，通过多层处理将噪声图像一步步转换成目标图像。

• 7、输出处理：

  • 最后，将处理后的特征向量转换回图像，输出最终的生成图像。

（b）MM-DiT块（Multimodal Diffusion Transformer）

• 1、输入：

  • 输入为 y 和 x 两个特征向量。

• 2、SiLU 激活函数和线性层：

  • 使用 SiLU（Sigmoid Linear Unit）激活函数和线性层对输入特征进行变换。

• 3、Layernorm 和调制（Modulation）：

  • 使用 Layernorm 进行层归一化。
  • 调制（Modulation）部分通过 α 和 β 参数进行特征调整。

• 4、Attention 机制：

  • 采用 Q（Query）、K（Key）、V（Value）三个矩阵进行注意力计算。

• 5、MLP（多层感知器）：

  • 通过多层感知器对特征进行非线性变换。

• 6、残差连接（Residual Connections）：

  • 使用残差连接来保持信息的流动，避免梯度消失问题。

这个框架通过融合文本和图像特征，使用扩散模型逐步生成高质量的图像。

关键在于多模态 Transformer 块（MM-DiT block），通过注意力机制和非线性变换对特征进行处理，从而在生成过程中保持了数据的复杂性和一致性。

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