StableDiffusion的应用与模型生产部署

# Stable Diffusion的应用与模型生产部署 ## 1. 快速生成高质量图像 在图像生成领域，Stable Diffusion已经展现出强大的能力，但在生成高清图像时，速度成为了一个问题。SDXL（Stable Diffusion Extra Large）能够返回尺寸为1,024x1,024的高清图像，但由于其模型规模大以及去噪步骤多，生成图像所需的时间较长。为了解决这个问题，SDXL Turbo应运而生。 ### 1.1 SDXL Turbo架构 SDXL Turbo的训练步骤如下： 1. 从预训练数据集（如Large-scale Artificial Intelligence Open Network (LAION)，可在https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/获取）中采样图像和对应的文本。 2. 向原始图像添加噪声（所选时间步长可以是1到1000之间的随机数）。 3. 训练学生模型（对抗扩散模型）以生成能够欺骗判别器的图像。 4. 进一步训练学生模型，使其输出与教师SDXL模型的输出非常相似（将学生模型添加噪声后的输出作为输入传递给教师模型）。这样，我们优化了两种损失：判别器损失（学生模型生成的图像与原始图像之间）和学生模型与教师模型输出之间的均方误差损失（MSE）。需要注意的是，我们仅训练学生模型。 ```mermaid graph LR A[采样图像和文本] --> B[添加噪声] B --> C[训练学生模型欺骗判别器] C --> D[训练学生模型匹配教师模型输出] ``` ### 1.2 实现SDXL Turbo 以下是实现SDXL Turbo的代码： ```python # 1. 安装所需库 %pip -q install diffusers accelerate torch-snippets torchinfo lovely_tensors # 2. 导入所需包 from diffusers import AutoPipelineForText2Image, AutoPipelineForImage2Image import torch # 3. 定义sdxl-turbo管道 pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16") pipeline = pipeline.to("cuda") # 4. 提供提示和负提示并获取输出图像 %%time prompt = "baby in superman dress, photorealistic, cinematic" n_prompt = 'bad, ugly, blur, deformed' image = pipeline(prompt, num_inference_steps = 1, guidance_scale=0.0, negative_prompt = n_prompt, seed = 42).images[0] image ``` 上述代码的执行时间不到2秒，而典型的SDXL模型生成一张图像需要超过40秒。 ## 2. 修改图像背景 在某些场景下，我们可能希望在保持图像主体一致的同时修改背景。传统方法如使用Segment Anything Model (SAM) 替换背景存在一些问题，例如需要手动提供背景图像，以及主体和背景之间的颜色不一致。DepthNet通过扩散方法解决了这个问题，它利用深度图来理解图像的背景和前景部分。 ### 2.1 DepthNet工作流程 DepthNet的工作流程如下： 1. 计算图像的深度掩码（深度计算利用了类似于Vision Transformers for Dense Prediction论文中提到的管道：https://arxiv.org/abs/2103.13413）。 2. 修改扩散UNet2DConditionModel以接受五通道输入，其中前四个通道是标准的噪声潜变量，第五个通道是潜深度掩码。 3. 使用修改后的扩散模型训练模型以预测输出图像，除了提示外，我们还将额外的深度图作为输入。 ### 2.2 实现DepthNet 以下是实现DepthNet的代码： ```python # 1. 安装所需包 %pip -q install diffusers accelerate torch-snippets torchinfo lovely_tensors !wget https://png.pngtree.com/thumb_back/fw800/background/20230811/pngtree-two-glasses-with-a-lime-wedge-in-them-next-to-a-image_13034833.jpg -O lime_juice.png # 2. 导入所需包 import torch import requests from PIL import Image from torch_snippets import * from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline # 3. 定义管道 ```