DM（Diffusion Model，扩散模型）

      DM（Diffusion Model，扩散模型）
    “扩散” 来自一个物理现象：当我们把墨汁滴入水中，墨汁会均匀散开；这个过程一般不能逆转，但是 AI 可以做到。当墨汁刚滴入水中时，我们能区分哪里是墨哪里是水，信息是非常集中的；当墨汁扩散开来，墨和水就难分彼此了，信息是分散的。类比于图片，这个墨汁扩散的过程就是图片逐渐变成噪点的过程：从信息集中的图片变成信息分散、没有信息的噪点图很简单，逆转这个过程就需要 AI 的加持了。
    
    
    
    
    研究人员对图片加噪点，让图片逐渐变成纯噪点图；再让 AI 学习这个过程的逆过程，也就是如何从一张噪点图得到一张有信息的高清图。这个模型就是 AI 绘画中各种算法，如Disco Diffusion、Stable Diffusion中的常客扩散模型（Diffusion Model）。
    
    
    
    
    这里仅对Diffusion模型原理进行一个大致介绍，更加细节的推理不做赘述，有兴趣的同学可以自行学习。
     3.2.4 CLIP（ Contrastive Language-Image Pre-Training，大规模预训练图文表征模型）
    大规模预训练图文表征模型用4亿对来自网络的图文数据集，将文本作为图像标签，进行训练。进行下游任务时，只需要提供和图上的concepts对应的文本描述，就可以进行zero-shot transfer。CLIP为CV研究者打开了一片非常非常广阔的天地，把自然语言级别的抽象概念带到计算机视觉里。
    

图片分类的zero-shot指的是对未知类别进行推理。
    CLIP在进行zero-shot transfer时，将数据集中的类别标签转换为文字描述（100个类别就是100个文本描述）
    zero-shot CLIP怎么做prediction？
    zero-shot prediction：基于输入的图片，在类别描述中检索，找到最合适的类别。
    Linear-probe evaluation：通过CLIP的image_encoder得到视觉向量，结合标签做Logistic Regression

    
    
    
    
    CLIP结构非常简单，将图片分类任务转换成图文匹配任务：
    1、用两个encoder分别处理文本和图片数据，text encoder使用Transformer，image encoder用了2种模型，ResNet和Vision Transformer(ViT)；
    2、encoder representation直接线性投影到multi-modal embedding space；
    3、计算两模态之间的cosine similarity，让N个匹配的图文对相似度最大，不匹配的图文对相似度最小；
    4、对称的cross-entropy loss；
    5、数据增强：对resized图片进行random square crop；
     3.2.5 Stable Diffusion
    当下AIGC的另一个大热点，AI绘画：只输入文字描述，即可自动生成各种图像。其核心算法-Stable Diffusion，就是上面提到的文字到图片的多模态算法CLIP和图像生成算法DIffusion的结合体。
    参考论文中介绍算法核心逻辑的插图，Stable Diffusion的数据会在像素空间（Pixel Space）、潜在空间（Latent Space）、条件（Conditioning）三部分之间流转，其算法逻辑大概分这几步：
    1、图像编码器将图像从像素空间（Pixel Space）压缩到更小维度的潜在空间（Latent Space），捕捉图像更本质的信息；
    2、对潜在空间中的图片添加噪声，进行扩散过程（Diffusion Process）；
    3、通过CLIP文本编码器将输入的描述语转换为去噪过程的条件（Conditioning）；
    4、基于一些条件对图像进行去噪（Denoising）以获得生成图片的潜在表示，去噪步骤可以灵活地以文本、图像和其他形式为条件（以文本为条件即 text2img、以图像为条件即 img2img）；
    5、图像解码器通过将图像从潜在空间转换回像素空间来生成最终图像。
    
    
    
    
    Diffusion和CLIP算法我们上面已经聊过了，潜在空间又是什么？
    大家都有自己的身份证号码，前 6 位代表地区、中间 8 位代表生日、后 4 位代表个人其他信息。放到空间上如图所示，这个空间就是“人类潜在空间”。
    
    
    
    
    这个空间上相近的人，可能就是生日、地区接近的人。AI 就是通过学习找到了一个”图片潜在空间“，每张图片都可以对应到其中一个点，相近的两个点可能就是内容、风格相似的图片。同时这个 “潜在空间” 的维度远小于 “像素维度”，AI 处理起来会更加得心应手，在保持效果相同甚至更好的情况下，潜在扩散模型对算力、显卡性能的要求显著降低。
    
    
    
    
    当 AI 建立了“文字潜在空间”到“图片潜在空间”的对应关系，就能够通过文字控制图片的去噪过程，实现通过文字描述左右图像的生成。