Stable Diffusion、WebUI、ComfyUI之间的关系详解
Stable Diffusion、WebUI、ComfyUI之间的关系详解
01、Stable Diffusion是什么
Stable Diffusion是一种基于Transformer结构的扩散模型。它本质上是一个模型，而不是我们通常理解的WebUI。WebUI只是加载SD模型的一个框架，具体来说是一个页面可视化的框架。SD模型能够进行文生图、图生图等AI绘画操作。
02、Stable Diffusion的展现形式
目前，SD主要有以下四种展现形式：
- Stable Diffusion WebUI框架
- ComfyUI框架
- Diffusers框架
- SD.Next框架
需要明确的是，SD并不等同于WebUI，也不应该将SD与ComfyUI的关系混淆。上述三个框架都是用于加载SD模型，实现文生图、图生图等功能的。
WebUI和ComfyUI在本质上是相似的，但WebUI的集成度更高，它将SD实现过程隐藏起来，用户只需简单输入文字或上传图片即可生成图像。这种设计虽然使用便捷，但也存在一些弊端，如用户可控性较低，出图方式不易传播。
相比之下，ComfyUI采用节点式设计，像堆积木一样将任务模块化，这种设计便于传播、修改和团队协作。Diffusers和SD.Next框架的具体细节本文不做深入探讨，感兴趣的读者可以访问其官网了解更多信息。个人推荐使用ComfyUI。
03、Stable Diffusion原理
学习任何技术时，做好笔记和理解原理是非常重要的。对于SD的原理，虽然其具体算法可能较为复杂，但可以通过类比的方式帮助理解。
SD由三个主要部分组成：
- 用于把文字和图像解析成向量的CLIP模块
- 用于对图像优化和控制的U-Net模块
- 用于空间转换的VAE模块
首先，计算机通过CLIP模块将自然语言转换为0和1的向量矩阵，即embedding过程。
然后，这些矩阵被输入到VAE模块中进行压缩处理，将图像压缩到一个非常小的空间中（隐空间）。接着，U-Net模块对图像进行优化处理，最后通过VAE解码成像素级图像展现出来。
U-Net模块是SD的核心，其基本功能是根据文字或图片的编码向量矩阵，在训练好的大模型中匹配最相似的矩阵。这个过程包括前向扩散和后向扩散两个阶段：前向扩散是在图片上逐渐添加噪点，使其成为一个随机的高斯分布噪声矩阵；后向扩散则是通过文字语义或图片相似度控制，逐步去除噪声，最终生成预想的图片。
这就是SD文生图、图生图的基本原理。