Diffusers 库：利用扩散模型进行高级图像生成与编辑

好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“瞎搞扩散模型”讲座！我是你们的导游，将带大家一起探索 Diffusers 这个神奇的工具箱，看看它如何把噪声变成艺术，把平庸变成惊艳。

开场白：扩散模型是啥玩意儿？

在开始之前，咱们先来聊聊扩散模型。别被“扩散”这个词吓到，其实它就像是把一张图片逐渐打马赛克，直到彻底变成一堆随机噪声。然后，再逆向操作，从这堆噪声中慢慢恢复出清晰的图像。

听起来是不是有点像“化腐朽为神奇”？没错，扩散模型就是这么个意思！它通过学习图像的噪声模式，掌握了从噪声中“炼”出图像的秘诀。

Diffusers：扩散模型的瑞士军刀

现在，隆重介绍我们今天的主角：Diffusers！它是由 Hugging Face 团队打造的，是一个基于 PyTorch 的扩散模型库。你可以把它想象成一个装满了各种扩散模型工具的百宝箱，里面有预训练的模型、各种调度器（Scheduler）、以及一堆方便你DIY扩散模型的组件。

Diffusers 的优点在于：

• 易用性： 提供了简单易懂的 API，让你几行代码就能生成图像。
• 灵活性： 提供了各种组件，让你能够自定义扩散流程。
• 社区支持： 背靠 Hugging Face，拥有庞大的社区支持，遇到问题可以随时求助。

总而言之，Diffusers 就是扩散模型界的瑞士军刀，有了它，你就可以尽情地探索图像生成的各种可能性。

安装 Diffusers：磨刀不误砍柴工

在开始之前，我们需要先安装 Diffusers。打开你的终端，输入以下命令：

pip install diffusers transformers accelerate

• diffusers: Diffusers 库本身。
• transformers: Hugging Face 的 Transformer 库，Diffusers 依赖它来加载预训练模型。
• accelerate: 加速训练和推理的库，可以让你更高效地使用 GPU。

安装完成后，我们就可以开始我们的图像生成之旅了！

第一个扩散模型：Hello World！

让我们从一个最简单的例子开始，用 Diffusers 生成一张随机噪声图像。

from diffusers import DDPMScheduler, UNet2DModel
import torch
from PIL import Image
import numpy as np

# 1. 加载预训练的 UNet 模型和调度器
model = UNet2DModel(sample_size=64, in_channels=3, out_channels=3, block_out_channels=(32, 64, 128, 256))
scheduler = DDPMScheduler(num_train_timesteps=1000)

# 2. 创建一个随机噪声图像
torch.manual_seed(0) # 设置随机种子，保证结果可复现
noise = torch.randn((1, 3, 64, 64))

# 3. 设置调度器的步数
scheduler.set_timesteps(50) #使用50步的去噪过程

# 4. 循环去噪
for t in scheduler.timesteps:
    # a. 预测噪声残差
    with torch.no_grad():
        noisy_residual = model(noise, t).sample

    # b. 使用调度器更新噪声图像
    noise = scheduler.step(noisy_residual, t, noise).prev_sample

# 5. 将图像转换为 PIL 图像
image = (noise / 2 + 0.5).clamp(0, 1)
image = image.cpu().permute(0, 2, 3, 1).numpy()[0]
image = (image * 255).round().astype("uint8")
image = Image.fromarray(image)

# 6. 保存图像
image.save("random_image.png")

这段代码做了什么？

1. 加载模型和调度器： UNet2DModel 是一个简单的 UNet 模型，用于预测噪声残差。DDPMScheduler 是一个调度器，用于控制去噪过程。
2. 创建噪声图像： 我们创建了一个随机噪声图像，作为扩散过程的起点。
3. 设置步数： 我们告诉调度器使用 50 步来完成去噪过程。
4. 循环去噪： 在循环中，我们使用 UNet 模型预测噪声残差，然后使用调度器更新噪声图像。
5. 转换图像： 我们将生成的图像转换为 PIL 图像，并保存到文件中。

运行这段代码，你将会得到一张看起来像电视信号不好时的雪花图像。恭喜你，你已经成功地生成了你的第一张扩散模型图像！

Text-to-Image：让文字变成图像

光生成噪声图像有什么意思？咱们要玩点更刺激的：Text-to-Image！也就是根据文字描述生成图像。

Diffusers 提供了 StableDiffusionPipeline 类，可以让你轻松地实现 Text-to-Image。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
from PIL import Image

# 1. 加载 Stable Diffusion Pipeline
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5") #使用更稳定的v1.5版本
pipeline.to("cuda") # 放到GPU上运行，速度更快

# 2. 设置提示词
prompt = "a photo of a cat wearing a hat" # 描述你想生成的图像

# 3. 生成图像
image = pipeline(prompt).images[0]

# 4. 保存图像
image.save("cat_with_hat.png")

这段代码做了什么？

1. 加载 Pipeline： StableDiffusionPipeline 是一个封装了 Stable Diffusion 模型的 Pipeline。我们从 Hugging Face Hub 加载预训练的模型。
2. 设置提示词： prompt 是一个字符串，描述你想生成的图像。
3. 生成图像： 我们调用 pipeline 的 __call__ 方法，传入提示词，生成图像。
4. 保存图像： 我们将生成的图像保存到文件中。

运行这段代码，你将会得到一张猫咪戴帽子的照片。是不是很神奇？

Image-to-Image：让图像“改头换面”

除了 Text-to-Image，Diffusers 还支持 Image-to-Image，也就是根据一张现有的图像，生成一张新的图像。

from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline
from PIL import Image
import requests

# 1. 加载 Image-to-Image Pipeline
pipeline = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
pipeline.to("cuda")

# 2. 加载初始图像
url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains.jpg"
response = requests.get(url, stream=True)
init_image = Image.open(response.raw).convert("RGB").resize((512, 512))

# 3. 设置提示词
prompt = "A fantasy landscape, vibrant colors"

# 4. 生成图像
image = pipeline(prompt=prompt, image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5).images[0]

# 5. 保存图像
image.save("fantasy_landscape.png")

这段代码做了什么？

1. 加载 Pipeline： StableDiffusionImg2ImgPipeline 是一个封装了 Image-to-Image 模型的 Pipeline。
2. 加载初始图像： 我们从网上加载一张图像，作为 Image-to-Image 的起点。
3. 设置提示词： prompt 描述了我们希望生成的图像的内容。
4. 生成图像： 我们调用 pipeline 的 __call__ 方法，传入提示词和初始图像，生成图像。
   • strength: 控制新图像与初始图像的相似程度。数值越大，变化越大。
   • guidance_scale: 控制提示词对生成图像的影响程度。数值越大，图像越符合提示词。
5. 保存图像： 我们将生成的图像保存到文件中。

运行这段代码，你将会得到一张基于初始图像的，充满奇幻色彩的风景画。

自定义扩散流程：DIY 你的专属模型

Diffusers 的强大之处在于它的灵活性。你可以使用 Diffusers 提供的各种组件，自定义你的扩散流程。

例如，你可以：

• 更换调度器： Diffusers 提供了多种调度器，例如 DDIMScheduler、PNDMScheduler 等。不同的调度器有不同的特性，可以影响生成图像的质量和速度。
• 修改 UNet 模型： 你可以修改 UNet 模型的结构，例如增加或减少层数，改变激活函数等。
• 训练自己的模型： 你可以使用自己的数据集，训练一个全新的扩散模型。

下面是一个自定义扩散流程的例子，我们使用 DDIMScheduler 替换 DDPMScheduler。

from diffusers import DDIMScheduler, UNet2DModel
import torch
from PIL import Image
import numpy as np

# 1. 加载预训练的 UNet 模型和 DDIM 调度器
model = UNet2DModel(sample_size=64, in_channels=3, out_channels=3, block_out_channels=(32, 64, 128, 256))
scheduler = DDIMScheduler(num_train_timesteps=1000)

# 2. 创建一个随机噪声图像
torch.manual_seed(0)
noise = torch.randn((1, 3, 64, 64))

# 3. 设置调度器的步数
scheduler.set_timesteps(50)

# 4. 循环去噪
for t in scheduler.timesteps:
    # a. 预测噪声残差
    with torch.no_grad():
        noisy_residual = model(noise, t).sample

    # b. 使用调度器更新噪声图像
    noise = scheduler.step(noisy_residual, t, noise).prev_sample

# 5. 将图像转换为 PIL 图像
image = (noise / 2 + 0.5).clamp(0, 1)
image = image.cpu().permute(0, 2, 3, 1).numpy()[0]
image = (image * 255).round().astype("uint8")
image = Image.fromarray(image)

# 6. 保存图像
image.save("random_image_ddim.png")

这段代码与之前的例子几乎相同，唯一的区别在于我们使用了 DDIMScheduler 替换了 DDPMScheduler。

高级技巧：更上一层楼

掌握了基本用法之后，我们再来看看一些高级技巧，让你能够更好地利用 Diffusers。

• 使用负面提示词： 负面提示词可以用来告诉模型避免生成某些内容。例如，如果你想生成一张高质量的照片，可以使用负面提示词 "blurry, low quality"。

  prompt = "a photo of a cat wearing a hat"
  negative_prompt = "blurry, low quality"
  image = pipeline(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]

• 调整种子： 设置随机种子可以保证每次生成图像的结果一致。

  generator = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(1024)
  image = pipeline(prompt=prompt, generator=generator).images[0]

• 使用 LoRA： LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种轻量级的微调方法，可以让你在预训练模型的基础上，快速地训练一个特定风格的模型。

  pipeline.load_lora_weights("path/to/your/lora/weights")
  image = pipeline(prompt=prompt).images[0]

• 使用 ControlNet： ControlNet 是一种控制图像生成的方法，可以让你根据一些条件（例如边缘图、深度图）来控制生成图像的结构。

  from diffusers import ControlNetModel, StableDiffusionControlNetPipeline
  from PIL import Image
  import cv2
  import numpy as np
  
  # 加载 ControlNet 模型
  controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/control_v11p_sd15_canny", torch_dtype=torch.float16)
  pipeline = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
      "runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16
  )
  pipeline.to("cuda")
  
  # 加载图像，并提取边缘
  image = Image.open("your_image.png")
  image = np.array(image)
  image = cv2.Canny(image, 100, 200)
  image = image[:, :, None]
  image = np.concatenate([image, image, image], axis=2)
  canny_image = Image.fromarray(image)
  
  # 生成图像
  prompt = "A cat sitting on a table"
  image = pipeline(prompt, canny_image).images[0]
  image.save("cat_on_table_with_canny.png")

Diffusers 的应用场景：无限可能

Diffusers 的应用场景非常广泛，只要你能想到，它就能做到。

• 艺术创作： 艺术家可以使用 Diffusers 生成各种风格的图像，例如油画、水彩画、素描等。
• 游戏开发： 游戏开发者可以使用 Diffusers 生成游戏素材，例如角色、场景、道具等。
• 广告设计： 广告设计师可以使用 Diffusers 生成广告图像，例如产品图、海报等。
• 科研： 研究人员可以使用 Diffusers 进行图像修复、图像超分辨率等研究。

常见问题解答：扫清障碍

在使用 Diffusers 的过程中，你可能会遇到一些问题。下面是一些常见问题的解答：

问题	解答
显存不足	1. 尝试使用更小的图像尺寸。 2. 尝试使用更少的步数。 3. 尝试使用梯度累积。 4. 尝试使用 torch.cuda.empty_cache() 清理显存。 5. 尝试使用 xFormers 加速。
生成的图像质量不高	1. 尝试使用更长的提示词。 2. 尝试使用负面提示词。 3. 尝试调整 guidance_scale 参数。 4. 尝试使用更高质量的预训练模型。 5. 尝试使用 LoRA 或 ControlNet。
运行速度慢	1. 使用 GPU 加速。 2. 尝试使用更少的步数。 3. 尝试使用 xFormers 加速。
如何训练自己的模型	1. 准备自己的数据集。 2. 选择合适的 UNet 模型和调度器。 3. 使用 accelerate 库进行分布式训练。
如何使用 LoRA	1. 从 Hugging Face Hub 下载 LoRA 权重。 2. 使用 pipeline.load_lora_weights() 方法加载 LoRA 权重。

总结：扩散模型的未来

扩散模型是近年来图像生成领域的一项重大突破。它具有生成高质量图像、易于控制等优点。Diffusers 作为一个强大的扩散模型库，为我们提供了探索图像生成领域的无限可能。

希望今天的讲座能够帮助大家入门扩散模型，并能够利用 Diffusers 创造出更多令人惊艳的作品。

最后，感谢大家的观看！我们下次再见！