论文阅读：SDXL Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis

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SDXL Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis

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介绍

背景：Stable Diffusion在合成高分辨率图片方面表现出色，但是仍然需要提高
本文提出了SD XL，使用了更大的UNet网络，以及增加了一个Refinement Model，以进一步提高图片质量。

提高SD的措施

用户偏好调查比较

可以看到，在不增加Refiner模型的情况下，SD XL的效果已经比SD 1.5和2.1好很多了。
SD XL的模型结构

可以看到，SD XL由一个SD base模型和一个Refiner模型组成，二者共用一个提示词输入，前者的输出同时也是后者的输入。Refiner模型其实是一个图片编辑模型。

Architecture & Scale
- transformer block方面，忽略高层级的块，而使用低层级的2和10特征块（不懂）
- 使用两个Text Encoder并将它们的输出特征拼接到一起
- 额外使用了Pooled text emb作为条件输入（不懂）
Micro-Conditioning
- Conditioning the Model on Image Size：过去的方法要么选择忽略小于特定尺寸的图片，要么选择放缩图片，前者忽略了大量的图片，后者可能造成图片模糊。SD XL中，将图片尺寸也当做条件输入，这样在推理阶段，用户就可以指定生成图片的尺寸，如图5所示。
- Conditioning the Model on Cropping Parameters
  
  由于SD 1和2系列使用了图片裁剪的方式进行数据增强，导致了生成的图片中有些物体只展现了一部分，如图4所示。SD XL通过将左上方的裁剪坐标当做条件输入，让模型学到了裁剪坐标的信息。在推理的过程中，将裁剪坐标条件输入设置为（0，0）即可输出物体在图片中间的图片。
Multi-Aspect Training
常见情况下SD模型的输出是一个方形的图片，但是在实际应用中，图片的尺寸比例会有不同的要求。为了适应这一需求，SD XL将训练图片按照长宽比划分为不同的数据桶。在训练过程中，每个batch中的图片都来自同一个桶，每个训练步数中的数据在不同桶中之间交替选择。此外，桶的中数据的尺寸也被作为条件输入。
Improved Autoencoder
SD XL重新训练了一个更大的autoencoder，可以提高生成图片的局部高频细节。从表3中可以看到，使用提升后的autoencoder后，SD XL的重构性能在多个方面都比SD 1和2有所提高。
Putting Everything Together
最终的SD XL是使用前面的所有策略共同训练得到的。
Refinement Stage：使用上述方法训练的模型有些时候仍然会生成低质量的图片，因此为了提高生成高分辨率的图片的能力，SD XL使用图片编辑技术，添加了一个Refiner模型，这个模型是可选的。

未来的工作

作者认为未来还值得研究方向如下：

单阶段：SD XL是一个两阶段的模型，时间和空间开销更大。研究一个同样效果或更好效果的单阶段模型很有必要。
文本合成：SD XL中采用了更多和更大的text encoder，也取得了更好的效果。使用byte-level tokenizers [52, 27]或者只是使用更大规模的文本编码器是提高SD XL文本处理能力的可能途径。
结构：作者们尝试过一些Transformer-based的模型，比如UViT [16] and DiT [33]，但是没有发现好的效果。然而，作者们仍然认为，Transformer为主的模型是一个方向。（新的Stable Diffusion 3正是采用了DiT [33]的技术，说明作者们坚持的优化方向是正确的）
蒸馏：使用模型蒸馏技术，减小模型的体积，减少空间和时间开销。事实上，SD系列一直有蒸馏版本的模型，比如SD XL Turbo。
SD XL是在离散时间模式下训练的，需要偏移噪声预测以生成美观的图片。EDM-framework是一个很有潜力的工作，其支持连续时间，可以提高采样灵活性而不需要噪音校对。（不是很懂）