stable diffusion模型架构

### Stable Diffusion 模型架构详解

#### 1. 架构概述
Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的图像生成方法，旨在通过逐步去噪过程来创建高质量的图像。该模型由多个核心组件构成，这些组件协同工作以实现高效的图像合成[^2]。

#### 2. 核心组件分析

##### 2.1 CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training)
CLIP 负责理解输入文本提示并与潜在空间中的表示建立联系。这种机制允许用户通过自然语言描述指定所需的视觉效果，从而指导图像生成的方向。具体来说，CLIP 将文本编码成向量形式，并将其映射到与 Unet 层兼容的空间内[^3]。

##### 2.2 UNet 网络结构
UNet 是一个经典的卷积神经网络设计，在此背景下被用来处理噪声去除任务。它接收来自 VAE 编码器输出以及经过调整后的随机高斯噪音作为输入。随着迭代次数增加，UNet 不断减少图片内的杂音直至最终形成清晰的目标对象轮廓。这一过程中涉及到大量的反向传播操作以优化权重参数设置。

##### 2.3 Variational Autoencoder (VAE)
变分自编码器负责将原始像素级数据转换为低维特征表达——即所谓的潜变量(latent variables)，同时也承担着重建任务，即将上述抽象表征还原回真实的二维图形。在训练阶段，VAE 学习如何有效地压缩并存储有关物体形状、颜色等方面的信息；而在推理期间，则利用已掌握的知识库快速恢复出接近原貌的新样本。

import torch.nn as nn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels=3, latent_dim=512):
        super(Encoder, self).__init__()
        # Define the encoder architecture here
        
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim=512, output_channels=3):
        super(Decoder, self).__init__()
        # Define the decoder architecture here
    
class VAE(nn.Module):
    def __init__(self, enc: Encoder, dec: Decoder):
        super(VAE, self).__init__()
        self.encoder = enc
        self.decoder = dec

#### 3. 工作流程总结
整个 Stable Diffusion 流程始于给定一段文字说明或关键词列表，随后经由 CLIP 解析转化为内部可识别的形式；接着借助于预设好的初始条件（如纯白背景），启动一系列渐进式的正向传递计算链路，每一步都依赖前一次的结果来进行微调改进；最后当达到预定终止标准时停止更新动作并将所得成果呈现出来供人们欣赏评价[^1]。