1 Stable Diffusion简介

    Stable Diffusion (SD)在2022年发表，一种基于Latent Diffusion Models的新兴机器学习技术。

    SD可以文生图 ，图生图以及图像inpainting ，文生图指根据输入文本生成相应的图像，它是SD的基础功能，而图生图和图像inpainting是在文生图的基础上延伸出来的两个功能；

    Stable Diffusion 目前主要用于娱乐与创意,但未来有望在更广范围内应用于设计、教育、医学等领域。

    SD的主要特点有：

      1. 开源：代码和模型都在 MIT 许可下开源，可以自由使用和修改；

      2. 高质量：生成的图像质量比较高,细节丰富,色彩鲜艳；

      3. 快速：使用 GPU 可以非常快速地生成大量高质量图像；

      4. 可控：可以精细控制生成图像的具体风格、图像素材等方面；

      5. 可解释：理论上可以解释模型的决策过程,这有助于避免生成有害内容；

      6. 可微调：提供了通过微调来改进模型的方法，用户可以使用自己的数据集来微调模型,从而生成更适合自己需求的图像。

2 Stable Diffusion 原理

    SD是一个基于latent的扩散模型 ，它在UNet中引入text condition来实现基于文本生成图像。SD的核心来源于Latent Diffusion，常规的扩散模型是基于pixel的生成模型，而Latent Diffusion是基于latent的生成模型，

    它先采用一个autoencoder将图像压缩到latent空间，然后用扩散模型来生成图像的latents，最后送入autoencoder的decoder模块就可以得到生成的图像，如下图：

 SD涉及到以下两个主要概念：

• 扩散过程（Diffusion Process）：扩散过程是指一种随机漫步过程，其中粒子会从一个位置随机移动到另一个位置。在机器学习中，我们可以利用扩散过程将高维度数据转换到低维度空间中进行训练，进而提高模型的稳定性和泛化能力。 
• 扩散方程（Diffusion Equation）：扩散方程是描述扩散过程的数学方程式，可以用来计算随机漫步的概率分布。在机器学习中，我们可以利用扩散方程来生成随机样本，并将其用于模型训练和测试。

    Stable Diffusion需要训练好一个编码模型AutoEncoder，包括一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder）

    我们利用编码器对图片进行压缩，然后在潜在表示空间(Latent Space)上做diffusion，最后我们再用解码器恢复到原始像素空间即可，模型论文将这个方法称为感知压缩（Perceptual Compression）；

    Stable Diffusion 的训练过程如下:

        1）使用大型数据集(如 LAION-5B),训练 CLIP model,建立图像和文本的联合嵌入；

        2）使用 DDPM 对齐噪声图像,得到清晰的图像；

        3）使用 CLIP model 的损失来训练 DDPM,使其生成的图像与输入文本描述更匹配；

        4）反复进行2和3,不断优化 DDPM,使其生成的图像质量更高,与文本描述的相关性更强；

        5）得到训练好的SD模型,可以输入文本描述并生成匹配的图像。

3 Stable Diffusion面临的问题

    Stable Diffusion 可以帮助用户快速、准确地生成想要的场景及图片。不过当前使用 Stable Diffusion 面临如下问题：

      1）单个Pod处理请求的吞吐率有限，如果多个请求转发到同一个Pod，会导致服务端过载异常，因此需要精准的控制单个Pod 请求并发处理数。

      2）GPU资源很珍贵，期望做到按需使用资源，在业务低谷及时释放GPU资源

4 功能测试

    镜像构建编排：

workload部署编排：

数据集下载：https://huggingface.co/