去年，我连载了 Midjourney 的教程，很多朋友都在问我何时更新 Stable Diffusion 的教程。但我一直觉得 SD WebUI 功能繁琐，且拓展性不强，所以一直没下笔。最近尝试了下 ComfyUI ，才惊叹地发现这才是我想要的。市面上系统性的 ComfyUI 教程不多，所以最近跟朋友一起搞了一个新教程：Comflowy。 希望对大家有帮助。
Stable Diffusion 概述
为了降低理解成本，我会尽量减少有关数学的知识点，并尽量用类比的方式，帮助你理解一些概念。所以有可能出现不够严谨的情况，如果你有更好的解释，欢迎留言。
Stable Diffusion（稳定扩散）严格说来它是一个由几个组件（模型）构成的系统，而非单独的一个模型。
我以最常见的文生图为例，解释下 Stable Diffusion 的整体架构，和工作原理。
当我们输入一句 prompt 后，比如“Cat, standing on the castle”，Stable Diffusion 会生成一张猫猫站在城堡的图，看似只有一步：
但实际上，整个生成的过程经过三个大的步骤。我会先概括地介绍这三大步骤分别是什么，先让大家对 Stable Diffusion 有一个整体的理解，然后再细讲里面的细节：
- 首先，用户输入的 Prompt 会被一个叫 Text Encoder（文本编译器）的东西编译成一个个的词特征向量。此步骤下会输出 77 个等长的向量，每个向量包含 768 个维度。后续我会展开讲讲这些向量的作用，现在各位可以简单将其理解为「将文本转化为机器能识别的多组数字」。
- 接着，这些特征向量会和一张随机图（可以简单理解这是一张布满电子雪花的图，或充满信息噪声的图），一起放到 Image Information Creator 里。在这一步，机器会将这些特征向量和随机图先转化到一个 Latent Space（潜空间）里，然后根据这些特征向量，将随机图「降噪」为一个「中间产物」。你可以简单理解，此时的「中间产物」是人类看不懂的「图」，是一堆数字，但此时这个中间产物所呈现的信息已经是是一只站在城堡上的猫了。
- 最后，这个中间产物会被 Image Decoder（图片解码器）解码成一张真正的图片。
如果将以上的三大步骤可视化的话，会是这样：
总结一下，简单理解，就是用户输入了一段 Prompt 指令，机器会按照这个指令，在一个潜空间里，将一张随机图降噪为一张符合指令的图片。
整个过程，与其说 AI 是在「生成」图片，不如称其为「雕刻」更合适。就像米开朗基罗在完成大卫雕像后，说过的一句话那样：雕像本来就在石头里，我只是把不要的部分去掉。
所有图片都存在了一张充满噪点的图片里，AI 只是把不要的部分去掉了。所以如果你用同样是 Diffusion Model 搭建的 Midjourney 话，你会看到如下的过程，首先是一张模糊甚至黑色的图片，然后图片会一步步变得越来越清晰，这就是我前面所说的「降噪」或者「雕刻」的过程。
你可能好奇，为何前面的解释里，Stable Diffusion 最后是直接出图，而不像 Midjourney 那样？实际上，在第二步中，机器会分多次对图进行「降噪」，只是没有将每一次的结果用 Image Decoder 解码成图片，而是只将最后一次结果解码成照片。所以你使用 Stable Diffusion 的时候才不会像 Midjourney 那样看到生成的过程。
Image Information Creator
既然说到降噪，我们就来展开讲讲整个「降噪」的过程。
首先整个降噪的过程会在一个 Latent Space（潜空间）里进行，然后会进行多 Steps（步）的降噪，你可以对这个 Steps 进行调整，一般越多图片质量也会好，但时间也会越久。当然这个也跟模型有关，Stable Diffusion XL Turbo 就能 1 步出图，耗时不到 1 秒，而且生成的图片质量还很不错。如果我们将这一步过程可视化，类似是这样的（为了更好地解释，我将下方黑色的块都描述成图，本质上它不是图，只是一堆与图像相关的数据）：
那 Denoise 里又发生了什么呢？下图是第一个 Denoise 过程的可视化：
上图看上去很复杂，但不要恐惧，我们只要懂加减乘除就能理解这张图：
- 首先，在 Denoise 里有一个 Noise Predictor（噪音预测器），顾名思义，它就是能预测出随机图里包含什么噪音的模型。除了输入随机图和 Prompt 的词特征向量外，还需要输入当前的 Step 数。虽然在上面的可视化流程中，你会看到很多个 Denoise，但实际程序运行的是同一个 Denoise，所以需要将 Step 告知 Noise Predictor 让其知道正在进行哪一步的预测。
- 然后，我们先来看橙色的线，Noise Predictor 会使用随机图（比如一张 4 X 4 的图）和 Prompt 的词特征向量预测出一张噪声图 B。注意，这里不是根据预测输出实际的图，而是一张噪声图。换句话来说，Noise Predictor 是根据词向量预测这张随机图里有哪些不需要的噪声。如果拿前面的雕刻的例子来类比，它输出的是雕刻雕像所不需要的废料。于此同时，Noise Predictor 还会不使用 Prompt 的词特征向量预测出一张噪音图 C（也就是图中的蓝色线）。
- 接着，Denoise 会拿噪音图 B 和 C 相减得出图 D。我们用简单的数学解释下这张图是啥。首先，图 B 是用 Prompt 加随机图预测的噪声，简单理解，就包含了「根据 Prompt 预测的噪声」+「根据随机图预测的噪声」，而 C 则是「根据随机图预测的噪声」，B 减 C 就等于「根据 Prompt 预测的噪声」。
- 再之后，Denoise 会将 D 噪声放大，一般就是会乘以一个系数，这个系数在一些 Stable Diffusion 里会以 CFG、CFG Scale 或者 Guidance Scale 表示。接着再拿这张放大后的图与噪声图 C 相加，得到图 E。这样做的原因是为了提高图片生成的准确性，所以通过乘以一个系数，来刻意提高「根据 Prompt 预测的噪声」的权重。如果没有这一步，生成的图片就跟 Prompt 没那么相关了。这个方法也被称为 Classifier Free Guidance（无分类引导法）。
- 最后，Denoise 会将图 A 减去图 E，得出一张新的图。也就是我前面提到的「雕刻」的过程，去掉不需要的噪声。
如果你有用过 Stable Diffusion 的工具，你会发现 Prompt 的输入框有两个，一个是正向的，一个负向的。那负向的 Prompt 是如何生效的呢？用上述的数学方法，简单理解，当输入负向的 Prompt 的时候，也会生成一张噪声图 B2，但此时我们会用正向的 Prompt 生成的噪声图 B1 减去 B2 再减去 C 得出 D，那就意味着最终生成的图片会更加远离 B2，因为减掉了更多与 B2 相关的噪声。
Image Decoder
接着我们再来聊下 Latent Space（潜空间）。我在学习这个概念的时候，最大的疑惑就是为何要在潜空间里进行？而不是直接用图片进行去噪？
要解答这个问题，首先要理解什么是潜空间？
潜在空间是指在机器学习和深度学习中，用于表示数据的低维空间。它是通过对原始数据进行编码和降维得到的一组潜在变量。潜在空间的维度通常比原始数据的维度低，因此可以提取出数据中最重要的特征和结构。
看上去很复杂，简单理解就是潜空间会将图片编码成一堆数字，同时对这些数字进行压缩。让我们通过可视化的方式看看这个过程：
图片会先被一个 Image Encoder 编码成一组数据，并被压缩，如果用像素的角度来衡量这个数据压缩的效果，原图可能是一张 512 X 512 的图，压缩后变成了 64 X 64，数据极大地减少了，最后再使用 Image Decoder 还原即可。而这个 Encoder 加 Decoder 的组件，也被称为 Variational Auto Encoder（变分自编码器）简称 VAE 。所以这个 Image Decoder 在一些产品里，也叫 VAE Decoder。
那使用这个技术有什么好处和坏处呢？
好处：
- 首先当然是效率提升了非常多。使用 VAE 后，即使民用的 GPU 也能以相对较快的速度，完成降噪运算。同时训练模型的时间也会更短。
- 另外，潜在空间的维度通常比原始图像的维度低得多，这意味着它可以更有效地表示图像的特征。通过在潜在空间中进行操作和插值，可以对图像进行更精细的控制和编辑。这使得在生成图像时可以更好地控制图像的细节和风格，从而提高生成图像的质量和逼真度。
坏处：
- 经过编码，然后再将数据还原会导致一些数据丢失。而且加上潜在空间的维度较低，它可能无法完全捕捉原始数据中的所有细节和特征。最终导致还原的图片比较奇怪。
Text Encoder
在最前面的流程中，我提到过，Text Encoder（文本编译器）会将你输入的 Prompt 编译成一个个的词特征向量。此步骤下会输出 77 个等长的向量，每个向量包含 768 个维度。这些向量里到底有什么用呢？
另外，还有一个更有趣的问题，当我们在 Prompt 里只输入 Cat，并没有在 Prompt 里加上 orange，那为何最后输出的猫是橘色的呢？要回答这些问题，我们需要先理解 Text Encoder 的实现。
目前 Stable Diffusion 常用的 Text Encoder 用的是 OpenAI 开源(opens in a new tab)的 CLIP 模型，全称为 Contrastive Language Image Pre-training（对比语言图像预训练）。我们照例先画个图：
首先，这个 CLIP 也有一个 Text Encoder，会将文本转化为一个特征向量，然后它还有一个 Image Encoder 会将图片也转成各种特征向量。如果这两个向量越近，意味着这个描述，越接近图片的内容；反之越远，则越不相关。
OpenAI 使用了 4 亿组图片文本对，对此模型进行了训练，最后训练出来的 CLIP 模型效果如下图所示。当我们输入图片的描述时，CLIP 能判断出与这个描述最相近的图片是哪张。比如下图中第四行，描述是「一张斑点猫面部照片」，它与纵向第四张图最相关，相似度达到 0.31，与第一张书本的截图相似度只有 0.12。
我们回到 Stable Diffusion，在 Stable Diffusion 里，我们只使用了 CLIP 的 Text Encoder 的部分，因为它能将文本转化成对应文本的特征向量，并且这些特征向量与现实存在的图片会有相关性。
回到前面提到的两个问题，其实他们互为对方的答案 😁
为何当我们输入 Cat 的时候，生成的图大概率是一只橘猫或者斑点猫？因为 Text Encoder 将 Cat 转化成 77 个等长的向量 Embedding 里会包含与 Cat 相关的一些特征和含义：
- 形态特征：向量表示可能会捕捉到 Cat 的形态特征，比如它的体型、头部的形状、四肢的位置等。这些特征可以帮助区分 Cat 与其他动物或物体。
- 视觉特征：向量表示可能会包含 Cat 的视觉特征，比如它的颜色、斑纹、眼睛的形状等。这些特征可以帮助识别 Cat 的外观特点。
- 语义含义：向量表示可能会包含与 Cat 相关的语义含义，比如它是一种宠物、一种独立的动物、与人类有亲密关系等。这些含义可以帮助理解 Cat 在人类文化和社会中的角色和意义。
注意：因为模型有些地方具有不可解释性，所以实际上这些向量不一定包含这些特征，主要是为了更好地解释，所以我举了几个比较具象的例子。