【多模态大模型】Latent Diffusion：在潜在空间而非像素空间进行操作，从而减少了计算复杂度

Latent Diffusion

Stable Diffusion 和 Latent Diffusion
扩散模型的成本问题
子问题1: 高计算成本和训练复杂度
子问题2: 保持生成图像的视觉保真度
子问题3: 实现多模态和高分辨率图像合成
子问题4: 保持图像质量与细节
Latent Diffusion 过程：

总结
子问题/子解法1：
子问题/子解法2：
子问题/子解法3：
子问题/子解法4：
子问题/子解法5：
子问题/子解法6：
子问题/子解法7：
子问题/子解法8：

论文：https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf

代码：https://github.com/CompVis/latent-diffusion

Stable Diffusion 和 Latent Diffusion

Stable Diffusion和 Latent Diffusion 是两种基于深度学习的图像生成模型，它们在技术上有一定的关系，但也有各自的特点。

Latent Diffusion Models (LDMs)：Latent Diffusion Models是一类生成模型，它们通过在一个低维的潜在空间中模拟扩散过程来生成高质量的图像。

这种方法首先将高维数据（如图像）映射到一个低维的潜在空间，然后在这个空间内进行扩散过程的模拟，最后将扩散过程的结果映射回原始数据空间。

这样做的好处是可以减少计算资源的消耗，同时保持生成图像的高质量。

2. Stable Diffusion：Stable Diffusion是一种特定的Latent Diffusion Model，它专注于生成高质量的图像。

Stable Diffusion利用了Latent Diffusion的基本原理，但进行了优化和调整，使其更适合于生成稳定且多样化的图像。

这包括使用特定的网络结构、训练技巧和优化算法来提高模型的性能和稳定性。

两者之间的关系主要在于Stable Diffusion是基于Latent Diffusion Models的原理开发的，它继承了LDMs在生成图像方面的一些优点，例如能够在潜在空间中有效地模拟复杂的数据分布。同时，Stable Diffusion通过特定的改进和优化，进一步提高了图像生成的质量和效率。

简而言之，Latent Diffusion提供了一种框架，而Stable Diffusion是在这个框架基础上发展出来的具体实现，目标是生成高质量且稳定的图像。

扩散模型的成本问题

这篇论文提出了通过在潜在空间中训练扩散模型（DMs）来生成高分辨率图像的方法，以解决直接在像素空间中操作时面临的高计算成本和复杂度问题。

在进行文本到图像的任务时，模型需要能够根据文本描述生成与之相匹配的高分辨率图像。

传统的像素空间模型由于计算成本高，难以直接应用于此类高分辨率任务。

通过采用潜在空间训练（子解决方案1），结合交叉注意力层（子解决方案2）和通用条件化机制（子解决方案3），模型能够在保证计算效率的同时，根据文本描述生成细节丰富、高保真的图像，解决了直接在像素空间中操作时遇到的问题。

通过这种方式，论文提出的潜在扩散模型（LDMs）不仅解决了高分辨率图像合成中的计算成本和复杂度问题，还实现了在多种任务上的竞争性能，包括图像修复、类条件图像合成、无条件图像生成、文本到图像合成和超分辨率，同时显著降低了与像素基DMs相比的计算需求。

子问题1: 高计算成本和训练复杂度

子解决方案1: 采用潜在空间训练。

之所以采用这种解决方案，是因为直接在像素空间中训练扩散模型（DMs）需要大量的GPU日和顺序评估，这导致训练和推理非常昂贵。

通过将图像映射到一个压缩的潜在空间，并在该空间内训练DMs，可以显著降低计算需求，同时保持图像的质量和灵活性。

子问题2: 保持生成图像的视觉保真度

子解决方案2: 在潜在空间中应用交叉注意力层。

采用这种方案的原因是，在潜在空间中训练模型虽然能减少计算复杂度，但也可能导致细节丢失。

通过引入交叉注意力层，可以使模型在保持计算效率的同时，更好地捕捉和重建图像细节，提高生成图像的视觉保真度。

子问题3: 实现多模态和高分辨率图像合成

子解决方案3: 设计通用条件化机制。

因为需要模型不仅要生成高质量的图像，还要根据不同类型的条件输入（如文本或边界框）灵活生成图像。

通过开发一种基于交叉注意力的条件化机制，模型可以有效地处理多种类型的条件输入，实现从文本到图像、从布局到图像等多模态任务，同时支持高分辨率图像的合成。

子问题4: 保持图像质量与细节

子解决方案4: 感知图像压缩。

用这种方案的原因是，直接在高维的像素空间中工作往往需要在图像质量和计算效率之间做出妥协。

通过训练一个自动编码器模型来学习一个与原始图像空间感知上等价的潜在空间，可以在显著降低计算复杂度的同时，尽可能地保留图像的重要视觉信息和细节。

在这里插入图片描述

感知压缩（Perceptual Compression）：用蓝色圆点表示的曲线显示了一个基于自编码器和生成对抗网络（GAN）的系统如何在较低的比特率（即更高的压缩率）下进行感知压缩。感知压缩主要关注在视觉上接近原始图像的重建，即使重建中可能丢失了一些不易察觉的细节。
语义压缩（Semantic Compression）：用红色箭头表示的曲线说明了潜在扩散模型（LDM）在更高的比特率下实现语义压缩的能力。与感知压缩相比，语义压缩的目的是保留更多的图像内容和结构信息，即便这意味着需要更多的数据来描述图像。

散模型（DMs）通过最小化相应的损失项和梯度（在训练过程中）以及神经网络的骨干结构（在训练和推理中）来抑制这些在语义上无意义的信息，从而避免在所有像素上进行评估，这会导致不必要的计算和昂贵的优化和推理。

该图表提出了潜在扩散模型（LDMs）作为一个有效的生成模型和一个单独的轻度压缩阶段，这个阶段只消除了不可察觉的细节。

比如你想让一个非常有才华的艺术家（我们的模型）创造出一幅精美的画作。

但是，这位艺术家每次创作都要花费大量的时间和精力（代表计算资源），尤其是当要求画作非常细腻和高清时。

如何让艺术家既能创作出高质量的作品，又不需要耗费太多的时间和精力呢？

减少画布大小（引入潜在空间的训练）：首先，我们给艺术家一个小一点的画布（潜在空间），让他在这个小画布上创作。因为画布小了，艺术家就能更快完成作品，同时还能保证作品的整体美感不受太大影响。
确保作品质量（感知图像压缩）：虽然画布变小了，但我们还是希望艺术家的作品能够尽可能地反映出原始想法的精髓。为了做到这一点，我们通过特殊的训练让艺术家学会如何在减小的画布上仍然能够捕捉到图像的重要特征和细节，确保最终作品的质量。
灵活应对不同的创作要求（引入交叉注意力机制）：现在，如果有人想让艺术家根据一段描述或者一个概念创作画作，我们就通过一种特殊的技巧（交叉注意力）帮助艺术家理解这些要求，并将它们融入到他的作品中。

这样，无论是文本描述、图像还是其他任何形式的输入，艺术家都能够灵活地应对并创作出符合要求的高质量作品。

Latent Diffusion 过程：

在这里插入图片描述

像素空间到潜在空间：在左侧，有一个从像素空间（原始图像，用 ( x ) 表示）到潜在空间（图像的压缩表示，用 ( z ) 表示）的转换。这是通过编码器（用 ( E ) 表示）完成的，编码器将高维图像数据压缩成低维潜在表示。
潜在空间的扩散过程：图表的中间部分展示了在潜在空间中发生的扩散过程。去噪U-Net（用 ( \theta ) 表示）是一种神经网络，它通过迭代地细化噪声潜在变量（( z )）向更干净的版本逐步靠近，这个版本更接近实际数据分布。这个过程包括多个步骤，在这些步骤中，潜在变量逐渐被去噪。
条件机制：在右侧，您可以看到LDMs可以用额外的信息（如语义地图、文本或其他表示）进行条件化。这是通过一个特定领域的编码器（用 ( \tau_\theta ) 表示）完成的，该编码器处理条件信息，并使用交叉注意力机制将其整合到扩散过程中。
交叉注意力机制：交叉注意力模块（显示为 ( Q ) 和 ( KV ) 标签）允许模型在每个去噪步骤中更新潜在变量时专注于条件信息的相关部分。
输出生成：扩散过程之后，潜在表示然后被转换回像素空间，通过解码器（用 ( D ) 表示），得到重建或生成的图像（ $\tilde{x}$ ）。