🚀 Stable Diffusion v1-5模型卡片

Stable Diffusion是一种潜在文本到图像的扩散模型，能够根据任何文本输入生成逼真的图像。有关Stable Diffusion的工作原理的更多信息，请查看🤗的Stable Diffusion博客。

🚀 快速开始

你可以使用🧨Diffusers库和RunwayML GitHub仓库存档来使用该模型。

使用Diffusers库

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "ashllay/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt).images[0]  
    
image.save("astronaut_rides_horse.png")

有关更多详细说明、用例和JAX中的示例，请遵循此处的说明。

使用原始GitHub仓库

1. 下载权重文件
   • v1-5-pruned-emaonly.ckpt - 4.27GB，仅包含EMA权重。使用较少的显存，适合推理。
   • v1-5-pruned.ckpt - 7.7GB，包含EMA和非EMA权重。使用较多的显存，适合微调。
2. 遵循此处的说明。

✨ 主要特性

• 文本生成图像：能够根据输入的文本生成逼真的图像。
• 可微调：可以在特定数据集上进行微调以满足特定需求。

📚 详细文档

模型详情

@InProceedings{Rombach_2022_CVPR,
    author    = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj"orn},
    title     = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    month     = {June},
    year      = {2022},
    pages     = {10684-10695}
}

用途

直接使用

该模型仅用于研究目的。可能的研究领域和任务包括：

• 安全部署有可能生成有害内容的模型。
• 探索和理解生成模型的局限性和偏差。
• 生成艺术作品并用于设计和其他艺术过程。
• 在教育或创意工具中的应用。
• 对生成模型的研究。

滥用、恶意使用和超出范围的使用

注意：本节内容取自DALLE-MINI模型卡片，但同样适用于Stable Diffusion v1。

该模型不应用于故意创建或传播会为人们创造敌对或疏离环境的图像。这包括生成人们可预见会感到不安、痛苦或冒犯的图像；或传播历史或当前刻板印象的内容。

• 超出范围的使用：该模型并非用于生成事实或真实的人物或事件表示，因此使用该模型生成此类内容超出了该模型的能力范围。
• 滥用和恶意使用：使用该模型生成对个人残忍的内容是对该模型的滥用。这包括但不限于：
  • 生成贬低、非人化或以其他方式有害的人物或其环境、文化、宗教等的表示。
  • 故意推广或传播歧视性内容或有害的刻板印象。
  • 在未经个人同意的情况下冒充个人。
  • 未经可能看到该内容的人的同意而生成性内容。
  • 虚假信息和误导性信息。
  • 令人发指的暴力和血腥场面的表示。
  • 违反版权或许可材料使用条款的共享。
  • 违反版权或许可材料使用条款的对其进行修改后的内容的共享。

局限性和偏差

局限性

• 模型无法实现完美的照片级真实感。
• 模型无法渲染清晰可读的文本。
• 模型在涉及组合性的更困难任务上表现不佳，例如渲染与“一个红色立方体在蓝色球体之上”对应的图像。
• 面部和人物一般可能无法正确生成。
• 模型主要使用英语字幕进行训练，在其他语言中的效果不佳。
• 模型的自动编码部分存在信息损失。
• 模型在大规模数据集LAION-5B上进行训练，该数据集包含成人内容，在没有额外安全机制和考虑的情况下不适合产品使用。
• 没有使用额外的措施来对数据集进行去重。因此，我们观察到对于训练数据中重复的图像存在一定程度的记忆现象。可以在https://rom1504.github.io/clip-retrieval/上搜索训练数据，以帮助检测记忆的图像。

偏差

虽然图像生成模型的能力令人印象深刻，但它们也可能强化或加剧社会偏差。Stable Diffusion v1在LAION-2B(en)的子集上进行训练，该数据集主要由英语描述的图像组成。使用其他语言的社区和文化的文本和图像可能没有得到充分的考虑。这影响了模型的整体输出，因为白人和西方文化通常被设置为默认。此外，模型使用非英语提示生成内容的能力明显低于使用英语提示的情况。

安全模块

该模型的预期用途是与Diffusers中的安全检查器一起使用。该检查器通过将模型输出与已知的硬编码NSFW概念进行比较来工作。这些概念被故意隐藏，以降低对该过滤器进行逆向工程的可能性。具体来说，检查器在图像生成后，在CLIPTextModel的嵌入空间中比较有害概念的类概率。这些概念与生成的图像一起传入模型，并与每个NSFW概念的手工设计权重进行比较。

训练

训练数据

模型开发者使用以下数据集进行模型训练：

• LAION-2B (en) 及其子集（见下一节）

训练过程

Stable Diffusion v1-5是一个潜在扩散模型，它将自动编码器与在自动编码器的潜在空间中训练的扩散模型相结合。在训练过程中：

• 图像通过编码器进行编码，将图像转换为潜在表示。自动编码器使用相对下采样因子8，将形状为H x W x 3的图像映射到形状为H/f x W/f x 4的潜在表示。
• 文本提示通过ViT-L/14文本编码器进行编码。
• 文本编码器的非池化输出通过交叉注意力输入到潜在扩散模型的UNet主干中。
• 损失是添加到潜在表示中的噪声与UNet的预测之间的重建目标。

目前提供了六个Stable Diffusion检查点，它们的训练方式如下：

• stable-diffusion-v1-1：在laion2B-en上以分辨率256x256训练237,000步。在laion-high-resolution（来自LAION-5B的170M个分辨率>= 1024x1024的示例）上以分辨率512x512训练194,000步。
• stable-diffusion-v1-2：从stable-diffusion-v1-1继续训练。在“laion-improved-aesthetics”（laion2B-en的一个子集，过滤到原始大小>= 512x512、估计美学分数> 5.0且估计水印概率< 0.5的图像。水印估计来自LAION-5B元数据，美学分数使用改进的美学估计器进行估计）上以分辨率512x512训练515,000步。
• stable-diffusion-v1-3：从stable-diffusion-v1-2继续训练 - 在“laion-improved-aesthetics”上以分辨率512x512训练195,000步，并在10%的步骤中丢弃文本条件以改进无分类器引导采样。
• stable-diffusion-v1-4：从stable-diffusion-v1-2继续训练 - 在“laion-aesthetics v2 5+”上以分辨率512x512训练225,000步，并在10%的步骤中丢弃文本条件以改进无分类器引导采样。
• stable-diffusion-v1-5：从stable-diffusion-v1-2继续训练 - 在“laion-aesthetics v2 5+”上以分辨率512x512训练595,000步，并在10%的步骤中丢弃文本条件以改进无分类器引导采样。
• stable-diffusion-inpainting：从stable-diffusion-v1-5继续训练 - 然后在“laion-aesthetics v2 5+”上以分辨率512x512进行440,000步的图像修复训练，并在10%的步骤中丢弃文本条件。对于图像修复，UNet有5个额外的输入通道（4个用于编码的掩码图像，1个用于掩码本身），其权重在恢复非图像修复检查点后被初始化为零。在训练过程中，我们生成合成掩码，并在25%的情况下将所有内容掩码。

训练参数

• 硬件：32 x 8 x A100 GPUs
• 优化器：AdamW
• 梯度累积：2
• 批次大小：32 x 8 x 2 x 4 = 2048
• 学习率：在10,000步内热身到0.0001，然后保持不变

评估结果

使用不同的无分类器引导尺度（1.5、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0、7.0、8.0）和50个PNDM/PLMS采样步骤进行评估，显示了检查点的相对改进：

使用50个PLMS步骤和来自COCO2017验证集的10000个随机提示进行评估，在512x512分辨率下进行评估。未针对FID分数进行优化。

环境影响

估计排放量

基于该信息，我们使用Lacoste等人（2019）中提出的机器学习影响计算器估计了以下CO2排放量。利用硬件、运行时间、云服务提供商和计算区域来估计碳影响。

• 硬件类型：A100 PCIe 40GB
• 使用小时数：150000
• 云服务提供商：AWS
• 计算区域：美国东部
• 碳排放（功耗 x 时间 x 基于电网位置产生的碳）：11250 kg CO2 eq.

📄 许可证

该模型采用CreativeML OpenRAIL M许可证。请仔细阅读完整的许可证：https://huggingface.co/spaces/CompVis/stable-diffusion-license

引用

@InProceedings{Rombach_2022_CVPR,
    author    = {Rombach, Robin and Blattmann, Andreas and Lorenz, Dominik and Esser, Patrick and Ommer, Bj\"orn},
    title     = {High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    month     = {June},
    year      = {2022},
    pages     = {10684-10695}
}

本模型卡片由Robin Rombach和Patrick Esser编写，基于DALL-E Mini模型卡片。