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title: 【2023生成式AI】16~18 圖像生成模型 和 Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 背後共同的套路
tags: [生成式AI]

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20251022筆記 內容可能有錯誤，請參考原始影片 


[李宏毅【機器學習 2023】(生成式 AI)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsOePyfmkfivYZ7Rqr2nMk3W)

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[【生成式AI】速覽圖像生成常見模型](https://youtu.be/z83Edfvgd9g?si=Sx39mxCm_eilArr_)

[【生成式AI】淺談圖像生成模型 Diffusion Model 原理](https://youtu.be/azBugJzmz-o?si=Y4dQREpyYh54R9iJ)

[【生成式AI】Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 背後共同的套路](https://youtu.be/JbfcAaBT66U?si=GUexs0TITX8hB7hV)


### 【生成式AI】速覽圖像生成常見模型 大綱

**I. 圖像生成的特性與挑戰**
A. 圖像資訊量龐大，勝過千言萬語。
B. 機器需進行大量「腦補」以彌補文字輸入的不足。
C. 圖像生成輸出具有高度變化的可能性。

**II. 從自動迴歸到非自動迴歸方法**
A. 文本生成的自動迴歸方法 (如 GPT)。
B. 圖像生成的自動迴歸應用 (像素生成)。
C. 非自動迴歸方法的挑戰與需求。

**III. 現代圖像生成模型的通用套路**
A. 圖像生成的正確答案是一個分佈 (Distribution)。
B. 引入額外的輸入：潛在向量 (Latent Vector $z$)。
C. 模型的任務：將簡單分佈扭曲成複雜的圖像分佈 $p(x|y)$。

**IV. 常見圖像生成模型速覽**
A. 變分自動編碼器 (VAE)。
B. 流式模型 (Flow-based Model)。
C. 擴散模型 (Diffusion Model)。
D. 生成對抗網絡 (GAN)。

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### I. 圖像生成的特性與挑戰

圖像生成任務，例如透過文字描述（像是「正在奔跑的狗」）生成一張圖，與生成文字相比有其特殊性。

*   **資訊量巨大：** 俗話說「一張圖勝過千言萬語」。如果想要將一張圖描述成文字，其資訊量遠遠超過僅僅描述一張圖片的文字輸入。
*   **需要腦補：** 許多細節資訊，例如狗奔跑的位置（如在街道上）、背景（草原、沙地或市區），並不在人類輸入的文字描述中。因此，機器需要進行**大量的腦補**才能生成出好的圖像。
*   **輸出多樣性：** 對於相同的輸入文字，圖像生成的輸出具有**非常多不同的樣貌**或可能性。這與文字生成任務（如翻譯）中輸出的可能性較為有限的情況不同。

### II. 從自動迴歸到非自動迴歸方法

#### A. 自動迴歸方法 (Autoregressive Approach)

文字生成通常採用自動迴歸（autoregressive）的方法。

1.  **流程：** 模型輸入一個句子，然後輸出一個機率分佈。根據這個機率分佈進行採樣 (sample) 取出一個文字，再根據取出的文字產生新的機率分佈，持續產生結果。
2.  **圖像應用：** 視覺上，圖像生成似乎也可以套用幾乎一模一樣的做法。
    *   模型可以輸入文字。
    *   輸出的分佈不是文字的分佈，而是**顏色的分佈**（通常以像素 pixel 為單位）。
    *   一個像素由 RGB 三個顏色組成。理論上，有 $256 \times 256 \times 256$ 種顏色組合，但在實際生成中，可以選擇較少的顏色（例如 256 色就夠了）。
3.  **GPT 的圖像版本：** OpenAI 曾有一個圖像版的 GPT。它將二維的圖片（像素值）變成一排（一個序列），將其視為類似語言模型的問題。這種一排一排生成像素的方法被稱為 **raster sequence**。

#### B. 非自動迴歸方法的挑戰

雖然自動迴歸方法可以生成高解析度的圖像，但它**太耗費時間**。因此，當今高效的圖像生成模型多數採用**非自動迴歸方法**（Non-autoregressive method），概念上是同時生成所有位置的顏色分佈。

*   **挑戰：** 如果採用非自動迴歸方法，讓每個像素獨立各自生成，會得到非常糟的結果。
*   **原因：** 因為正確答案是一個分佈，而非單一標準答案。如果每個像素都分開採樣，有些像素可能想畫往左跑的狗，有些想畫往右跑的狗，所有像素拼湊起來就會不連貫。

### III. 現代圖像生成模型的通用套路

由於圖像生成的問題中，正確答案 $x$ 是一個分佈 $p(x|y)$（給定文字 $y$ 後的圖像分佈），這個分佈非常複雜。

#### A. 引入額外的潛在輸入

為了處理這種複雜的多樣性，現今所有的圖像生成模型都有一個**共同的套路**：它們都需要一個**額外的輸入**。

1.  **來源：** 這個額外輸入 $z$ 是一個向量，通常是從一個**簡單的機率分佈**中採樣出來的，例如 Normal distribution（常態分佈）或 Uniform distribution。
2.  **特性：** 這個潛在向量 $z$ 必須被視為一個**高維**的向量，丟給生成模型後，才能夠產生圖像。
3.  **模型任務：** 圖像生成模型的任務就是**產生這個對應的關係**。它必須想辦法將 Normal distribution 裡面採樣出來的東西 $z$，對應到正確的圖像分佈 $p(x|y)$ 中的每一個可能結果。

### IV. 常見圖像生成模型速覽

#### A. 變分自動編碼器 (VAE, Variational Autoencoder)

VAE 目的在訓練一個解碼器 (Decoder) $D$，使其能夠以潛在向量 $z$ 作為輸入，輸出正確的圖像 $x$。

1.  **訓練機制：** 由於我們不知道 $z$ 與圖像 $x$ 的對應關係，因此需要訓練一個**編碼器 (Encoder) $E$**，將圖像 $x$ 壓縮成向量 $z$。
2.  **串聯訓練：** 將編碼器 $E$ 和解碼器 $D$ 串聯起來，輸入一張圖 $x$，變成向量 $z$，再透過 $D$ 還原回原圖 $x'$。訓練目標是讓輸入 $x$ 和輸出 $x'$ 越接近越好。
3.  **核心限制：** 僅靠上述訓練不夠。VAE 必須加入一個額外的限制，**強迫中間的向量 $z$ 是 Normal distribution**（常態分佈）。

#### B. 流式模型 (Flow-based Model)

Flow-based Model的概念是試圖訓練一個編碼器 $E$。

1.  **目標：** 讓編碼器 $E$ 輸入一張圖 $x$，輸出的向量 $z$ 的分佈是 Normal distribution。
2.  **可逆性 (Invertibility)：** Flow-based Model的關鍵是**強迫這個編碼器 $E$ 是一個可逆 (invertible) 的函數**。如果 $E$ 是可逆的，那麼其逆函數 $E^{-1}$ 就可以直接當作解碼器 (Decoder) 來使用。
3.  **架構限制：** 為了保證 $E$ 是可逆的，網路架構必須受到刻意限制，不是隨意的網路架構都可以充當可逆編碼器。
4.  **維度要求：** 因為 $E$ 必須是可逆的，輸出的向量 $z$ 的維度**必須與輸入的圖形 $x$ 維度一樣大**。例如，輸入是 $256 \times 256$ 的圖片，輸出的向量也必須要有 $256 \times 256$ 個數字。

#### C. 擴散模型 (Diffusion Model)

擴散模型是作業六的重點。

1.  **順向過程 (Forward Process/Diffusion)：** 將一張圖片**一直加雜訊**（noise），直到最後圖片完全看不出來是什麼，看起來像純粹的噪點。
2.  **逆向過程 (Reverse Process/Generation)：** 透過訓練一個 **denoising model**（去噪模型）。生成圖片的方法就是從一個純雜訊的輸入開始，讓去噪模型慢慢地將雜訊去掉，從而產生出圖像。

#### D. 生成對抗網絡 (GAN, Generative Adversarial Network)

GAN 只訓練一個生成器（在 VAE 架構中稱為 Decoder），但沒有訓練編碼器 (Encoder)。

1.  **判別器 (Discriminator)：** GAN 額外訓練一個判別器 $D$，其工作是用來**分辨**輸入的圖片是生成器產生的**假圖** ($p_g(x)$) 還是**真實的圖片** ($p_{data}(x)$)。
2.  **對抗訓練：** 生成器 $G$ 必須調整其參數，盡量讓判別器 $D$ 表現越差越好。如果判別器無法分辨真假圖片，就代表生成器產生的分佈 $p_g(x)$ 與真實圖片的分佈 $p_{data}(x)$ 非常接近。
3.  **整合性：** GAN 是一種訓練模式。它可以作為一個「外掛」，加到 VAE、Flow model 或 Diffusion model 等新興的生成模型上。

### V. 模型間的關係與整合

*   **模型功能差異：** VAE、Flow model 和 Diffusion model 都在解決將 $z$ 映射到 $x$（解碼）的問題，但採取的模式不同。Flow model 是透過架構限制保證可逆性。Diffusion model 則是透過迭代去噪來實現生成（解碼）。
*   **GAN 的正交性：** GAN 可以看作是 VAE 和 Flow model 的另一個角度。你可以總是可以將一個成功的 VAE 或 Flow model 後面再接上一個 Discriminator。

### 【生成式AI】淺談圖像生成模型 Diffusion Model 原理 大綱


**I. 擴散模型（Diffusion Model）的概述與運作原理**
A. 擴散模型在頂尖圖像生成系統中的應用。
B. 圖像生成的逆向過程：從純雜訊到清晰圖像。

**II. 去噪模型（Denoising Model）的機制**
A. 統一的去噪模型與 Step ID 的輸入。
B. 噪聲預測器（Noise Predictor）的核心作用。

**III. 噪聲預測器的訓練**
A. 訓練數據的生成：順向過程（Forward Process / Diffusion）。
B. 訓練配對：輸入、Step ID 與目標輸出（Ground Truth Noise）。

**IV. 納入文字條件與數據集需求**
A. 條件式生成：將文字敘述加入去噪模組。
B. 訓練資料的規模：LAION-5B 等大型數據集。

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### I. 擴散模型（Diffusion Model）的概述與運作原理

#### A. 擴散模型的應用

目前在文字生成圖像領域中較為成功的系統，如 **DALL-E**、**Imagen** 或 **Stable Diffusion**，基本上都採用擴散模型（Diffusion Model）的方法來進行圖像生成。

#### B. 圖像生成的逆向過程 (Reverse Process)

擴散模型的運作方法是透過一個**逆向過程**（Reverse Process）來生成圖像。

1.  **起始點：** 生成圖像的底部是從採樣一個**完全都是雜訊**的圖（或向量 $z$）開始。
2.  **向量維度：** 這個採樣出來的向量的維度必須與要生成的圖片大小**一模一樣**。例如，如果目標是 256 x 256 的圖片，則向量維度也要是 256 x 256。
3.  **去噪迭代：** 接下來使用一個去噪模組（Denoising Module）進行迭代處理。
    *   輸入一張全是雜訊的圖，模型會輸出並去掉一點雜訊，圖像可能會開始看到一些形狀。
    *   隨著去噪操作不斷重複，圖像會逐漸變得清晰，最終看到生成的形狀。
4.  **時間步（Step ID）：** 去噪的次數或步驟是隨著**時間**推進的。
    *   從完全是雜訊的輸入開始，編號（ID）較大（例如從 999 開始）。
    *   生成最終清晰圖像的步驟，編號較小（例如到 0 或 1）。
5.  **概念比喻：** 這個過程可以比喻為雕刻家移除了大理石中不必要的部分，因為圖像的形狀其實**本來就已經在雜訊之中**。

### II. 去噪模型（Denoising Model）的機制

#### A. 統一模型與動態輸入

在實際應用中，圖像生成系統常會反覆使用**同一個**去噪模型。

*   由於在不同階段（例如從 Step 999 到 Step 1），輸入圖像的noise程度差異非常大，單純使用同一個模型可能無法做得很好。
*   因此，這個去噪模型會多吃一個額外的輸入，即代表**noise嚴重程度**的資訊，也就是當前在第幾個 Step 的編號 ID ($t$)。
    *   模型會根據這個 Step ID 的資訊，做出不同的回應。

#### B. 噪聲預測器 (Noise Predictor) 的核心作用

去噪模型模組內部實際做的事情，是訓練一個 **Noise Predictor**（噪聲預測器）。

1.  **Noise Predictor 的輸入：** 它接收兩個主要輸入：
    *   要被去噪的圖像 ($x_t$)。
    *   當前進行到的步驟代號（Step ID, $t$），即noise的嚴重程度。
2.  **Noise Predictor 的輸出：** 它輸出的是**一張雜訊**，預測在這張輸入圖像中，雜訊應該長什麼樣子。
3.  **去噪達成：** 最終的去噪效果是透過將 **Noise Predictor 輸出的雜訊**，從**輸入的待去噪圖像**中減去，從而產生去噪結果。
    *   *選擇原因：* 論文中多數選擇訓練一個 Noise Predictor，因為**產生一張圖中包含的雜訊**，可能比訓練一個模型直接輸出帶有複雜結構（例如一隻貓）的圖像要簡單。

### III. 噪聲預測器的訓練

#### A. 訓練數據的生成：順向過程 (Forward Process)

訓練 Noise Predictor 需要**成對的資料**（paired data），即模型需要被告知在特定圖像中，雜訊的**真實樣貌**（Ground Truth Noise）。這些訓練資料是**人為創造**出來的。

1.  **數據創造方法：** 從真實的、乾淨的圖像開始。
2.  **擴散過程（Diffusion）：** 從高斯分佈（Gaussian Distribution）中採樣noise，並不斷地將noise加到圖像上。
3.  **終點：** 這個**加噪音的過程**（稱為 **Forward Process** 或 **Diffusion**）持續進行，直到最後圖像完全看不出是什麼東西。
4.  **結果：** 完成這個順向過程後，我們就得到了 Noise Predictor 的訓練資料。

#### B. 訓練配對

訓練配對如下：

*   **網路輸入：** 加完雜訊的圖像 ($x_t$)，以及當前是第幾個 Step 的 ID ($t$)。
*   **目標輸出（Ground Truth）：** 當初被加入的**雜訊** ($\epsilon$)。
*   **訓練目標：** 訓練網路使其輸出的noise，與當初加入的真實noise越接近越好。

### IV. 納入文字條件與數據集需求

#### A. 條件式生成 (Conditional Generation)

如果目標是訓練一個**吃文字產生圖片**的圖像生成模型，在訓練時仍然需要成對的圖像與文字資料。

*   **方法：** 將文字敘述作為一個**額外輸入**，加入到去噪模組中。
*   **Noise Predictor 的輸入變更：** 訓練時，Noise Predictor 現在除了吃加雜訊後的圖像和 Step ID，還會多吃一個**文字**的輸入。
*   **作用：** 模型會根據這三個輸入（圖、ID、文字），產生應被消掉的noise，從而引導生成符合文字敘述的圖像。

#### B. 訓練資料的規模與來源

強大的圖像生成模型需要極大量的成對訓練資料。

*   **數據集規模：** 相較於作業中使用的 7 萬張帶有類別標記的圖像，頂尖的模型（如 DALL-E 2、Imagen）使用的圖像數量要龐大得多。
*   **LAION 數據集：** 許多目前強大的圖像生成模型（如 Stable Diffusion）的訓練數據來源於 **LAION**。LAION 數據集包含了 **58.5 億**（5.85 Billion）張圖。
*   **數據內容：** LAION 不僅包含英文圖文對，還包含中文和日文的對應，這解釋了為什麼這些模型能夠理解並根據不同的語言（如中文）產生圖像。

### 【生成式AI】Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 背後共同的套路 大綱


**I. 頂尖圖像生成模型的通用架構**
A. 模型組成：三個核心元件（Text Encoder, Generation Model, Decoder）。
B. 頂尖系統的應用範例：Stable Diffusion, DALL-E, Imagen。

**II. 核心元件一：文字編碼器 (Text Encoder)**
A. 功用：將文字敘述轉換為向量。
B. 重要性：對最終生成結果品質有決定性影響。
C. 評估指標：FID（越小越好）與 CLIP Score（越大越好）。

**III. 核心元件三：圖像解碼器 (Decoder) 與潛在表徵 (Latent Representation)**
A. 功能：將中間產物（壓縮版）還原為原始圖像。
B. 訓練方式：通常透過 Autoencoder 分開訓練，無需文字數據。
C. 中間產物特性：潛在表徵 (Latent Representation)，維度小於原始圖像。

**IV. 核心元件二：生成模型 (Generation Model) - 潛在擴散**
A. 任務：根據文字表徵生成潛在表徵。
B. 運作機制：將擴散過程應用於**潛在空間**而非像素空間。
C. 生成流程：從純雜訊的潛在向量開始，透過迭代去噪達成。

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### I. 頂尖圖像生成模型的通用架構

#### A. 結構與組成元件

目前表現優異的圖像生成模型，例如 **Stable Diffusion**，其背後的套路和內部結構大致相同。這些模型基本包含三個核心元件：

1.  **Text Encoder（文字編碼器）：** 負責處理輸入的文字敘述，將其轉換為向量表示。
2.  **Generation Model（生成模型）：** 今天多數採用 **Diffusion Model**（擴散模型），它接收輸入的雜訊（粉紅色的向量）和文字的向量，產生一個**中間產物**。
3.  **Decoder（解碼器）：** 負責將這個中間產物（即圖像的壓縮版）還原為**原始的、完整的高解析度圖像**。

通常這三個模型是**分開訓練**，然後再將它們串接起來使用。

#### B. 通用套路案例

許多領先的文字生成圖像模型都採用類似的流程：

*   **Stable Diffusion：** 採用 Text Encoder 處理文字，Diffusion Model 產生壓縮版的中間產物，再用 Decoder 還原。
*   **DALL-E 系列：** 也需要 Text Encoder，然後使用一個生成模型（如 Auto Regressive Model 或 Diffusion Model）來生成圖片的**壓縮版本**，最後用 Decoder 還原。
*   **Imagen (Google)：** 也是先有 Text Encoder，接著用生成模型生成圖片的壓縮版本，不過 Imagen 產生的中間產物是人眼看得懂的較小圖，接著使用 Decoder（在 Imagen 論文中稱為 Decoder Model）將小圖生成大圖。

### II. 核心元件一：文字編碼器 (Text Encoder)

#### A. 功能與重要性

Text Encoder 的作用是將輸入的文字進行理解並編碼成向量。

*   **影響力：** 研究顯示，Text Encoder 的品質對最終圖像的生成結果影響**非常大**。例如，Google Imagen 的實驗結果表明，隨著使用的 Text Encoder 模型的規模越來越大，生成的圖像品質也越來越高。
*   **原因：** 一個好的 Text Encoder 可以幫助生成模型處理那些它在圖像與文字配對資料中**沒有見過**的奇特文字或敘述，因此對結果的影響非常重要。

#### B. 圖像生成模型的評估指標

由於圖像生成任務沒有單一的標準答案，需要特定的方法來評估模型的好壞。

1.  **FID (Fréchet Inception Distance)：**
    *   **方法：** FID 需要一個預訓練好的 **CNN Model**（圖像分類模型，例如 Inception Model）。將真實圖像和機器生成的圖像都丟入這個 CNN 中，提取出它們的 **Latent Representation**。
    *   **計算：** 假設這兩組 Representation 都遵循高斯分佈 (Gaussian Distribution)，然後計算這兩個高斯分佈之間的 **距離**（稱為 Fréchet Distance）。
    *   **判斷標準：** 兩組 Representation 越接近，FID 值就越小，代表生成效果越好。通常需要採樣大量的圖像（如 10K 張）來量測 FID。

2.  **CLIP Score (Contrastive Language-Image Pre-training Score)：**
    *   **背景：** CLIP 是一種模型，使用 4 億組圖像與文本數據訓練出來的。它包含一個 Image Encoder 和一個 Text Encoder。
    *   **方法：** 將機器生成的圖片丟入 Image Encoder 得到圖像向量，將當初生成這張圖片的文字敘述丟入 Text Encoder 得到文字向量。
    *   **計算：** 算這兩個向量的相似度（例如餘弦相似度 cosine similarity），如果這兩個向量的相似度高，則代表生成的圖片與文字描述有良好的對應關係。
    *   **判斷標準：** CLIP Score 越大越好。

### III. 核心元件三：圖像解碼器 (Decoder) 與潛在表徵

#### A. 解碼器的功能與訓練

Decoder 的作用是將生成模型產生的中間產物或潛在表徵（Latent Representation）還原成原始的圖像。

*   **訓練優勢：** Decoder 的訓練**不需要文字資料**。它只需要大量圖像資料就能訓練。
*   **訓練機制（Autoencoder）：** 如果中間產物是某種 Latent Representation，則訓練方式通常是透過 **Autoencoder**。
    1.  訓練一個 Encoder 將原始圖像壓縮成 Latent Representation。
    2.  訓練一個 Decoder 將 Latent Representation 還原成原始圖像。
    3.  訓練目標是讓輸入圖像和還原後的圖像越接近越好。
    4.  訓練完成後，只需取出這個 Decoder 供生成流程使用。

#### B. 中間產物：潛在表徵 (Latent Representation)

*   **形式：** 潛在表徵通常可以寫成一個維度較小的矩陣 $\text{小} H \times \text{小} W \times \text{小} C$。
    *   $\text{小} H$ 和 $\text{小} W$ 是原始圖像 $H$ 和 $W$ 的縮小結果（例如 $1/10$）。
    *   $\text{小} C$ 是 Channel 的數量，表示在潛在小圖上，每個位置是用多少個數字來表示（如果 $\text{小} C=3$ 就是 RGB 三個 Channel）。
*   **用途：** Stable Diffusion 和 DALL-E 傾向使用這種 Latent Representation 作為中間產物，而 Imagen 則使用人眼看得懂的小圖。

### IV. 核心元件二：生成模型 (Generation Model)

#### A. 潛在空間擴散 (Latent Diffusion)

生成模型（在 Latent Diffusion 體系中）的作用是接收文字的 Representation，並在潛在空間中生成壓縮後的結果。

*   **核心差異：** 在 Latent Diffusion Model 中，**雜訊不是加在原始圖像上**，而是加在中間產物，即 **Latent Representation** 上。
*   **順向過程 (Diffusion)：** 從 Latent Representation 開始加雜訊，直到潛在表徵變成純粹從 Normal Distribution 採樣出來的噪點。

#### B. 條件式去噪與生成

潛在擴散模型在生成時，採用的去噪模型（Noise Predictor）與標準 Diffusion Model 相似，但輸入的內容發生了變化：

1.  **Noise Predictor 的輸入：**
    *   加入雜訊後的 **Latent Representation**。
    *   當前進行到的 **Step ID** (代表noise程度)。
    *   透過 Text Encoder 處理後的 **文字 Representation**（文字向量）。
2.  **生成過程：** 從一個**純粹的雜訊潛在表徵**開始，不斷地將這個潛在表徵、Step ID 和文字 Representation 丟入 Noise Predictor 中，讓其將雜訊去掉。
3.  **視覺呈現：** 由於中間產物是潛在表徵，當在生成過程中將這些中間產生的 Latent Representation 透過 Decoder 輸出給使用者看時，你會看到**圖像從模糊漸漸變清晰**的過程。這與直接在像素空間做 Diffusion 時，圖像從完全隨機的白雜訊開始的視覺效果有所不同，因為潛在表徵經過 Decoder 後，即使noise很大，也會呈現出模糊的圖像結構。


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