Stable Diffusion 3論文終於發布，架構細節大揭秘，對復現Sora有幫助？

Stable Diffusion 3 的论文终于来了！

这个模型于两周前发布，采用了与 Sora 相同的 DiT（Diffusion Transformer）架构，一经发布就引起了不小的轰动。

与之前版本相比，Stable Diffusion 3 生成的图质量有了显著提升，现在支持多主题提示，并且文字书写效果也得到了改善，不再出现乱码情况。

Stability AI 指出，Stable Diffusion 3 是一个系列模型，其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行，从而显著降低了使用AI大型模型的门槛。

在最新发布的论文中，Stability AI 表示，在基于人类偏好的评估中，Stable Diffusion 3 优于当前最先进的文本到图像生成系统，如 DALL・E 3、Midjourney v6 和 Ideogram v1。不久之后，他们将公开该研究的实验数据、代码和模型权重。

在论文中，Stability AI 透露了关于 Stable Diffusion 3 的更多细节。

• 论文标题：Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis
• 论文链接：https://stabilityai-public-packages.s3.us-west-2.amazonaws.com/Stable Diffusion 3 Paper.pdf

架构细节

对于文本到图像的生成，Stable Diffusion 3 模型必须同时考虑文本和图像两种模式。因此，论文作者称这种新架构为 MMDiT，意指其处理多种模态的能力。与之前版本的 Stable Diffusion 一样，作者使用预训练模型来推导合适的文本和图像表征。具体来说，他们使用了三种不同的文本嵌入模型 —— 两种 CLIP 模型和 T5—— 来编码文本表征，并使用改进的自编码模型来编码图像 token。

Stable Diffusion 3 模型架构。

改进的多模态扩散 transformer：MMDiT 块。

SD3 架构基于 Sora 核心研发成员 William Peebles 和纽约大学计算机科学助理教授谢赛宁合作提出的 DiT。由于文本嵌入和图像嵌入在概念上有很大不同，因此 SD3 的作者对两种模态使用两套不同的权重。如上图所示，这相当于为每种模态设置了两个独立的 transformer，但将两种模态的序列结合起来进行注意力运算，从而使两种表征都能在各自的空间内工作，同时也将另一种表征考虑在内。

在训练过程中测量视觉保真度和文本对齐度时，作者提出的 MMDiT 架构优于 UViT 和 DiT 等成熟的文本到图像骨干。

通过这种方法，信息可以在图像和文本 token 之间流动，从而提高模型的整体理解能力，并改善所生成输出的文字排版。正如论文中所讨论的那样，这种架构也很容易扩展到视频等多种模式。

得益于 Stable Diffusion 3 改进的提示遵循能力，新模型有能力制作出聚焦于各种不同主题和质量的图像，同时还能高度灵活地处理图像本身的风格。

透過re-weighting 改進Rectified Flow

Stable Diffusion 3 採用Rectified Flow（RF）公式，在訓練過程中，資料和雜訊以線性軌跡相連。這使得推理路徑更加平直，從而減少了取樣步驟。此外，作者還在訓練過程中引入了新的軌跡採樣計劃。他們假設，軌跡的中間部分會帶來更具挑戰性的預測任務，因此該計劃給予軌跡中間部分更多權重。他們使用多種資料集、指標和採樣器設定進行比較，並將自己提出的方法與 LDM、EDM 和 ADM 等 60 種其他擴散軌跡進行了測試。結果表明，雖然先前的 RF 公式在少步採樣情況下性能有所提高，但隨著步數的增加，其相對性能會下降。相較之下，作者提出的重新加權 RF 變體能持續提高性能。

擴展Rectified Flow Transformer 模型

作者利用重新加權的Rectified Flow 公式和MMDiT 骨幹對文本到圖像的合成進行了擴展（scaling）研究。他們訓練的模型從帶有450M 個參數的15 個區塊到帶有8B 個參數的38 個區塊不等，並觀察到驗證損失隨著模型大小和訓練步驟的增加而平穩降低（上圖的第一行）。為了檢驗這是否轉化為對模型輸出的有意義改進，作者也評估了自動影像對齊指標（GenEval）和人類偏好分數（ELO）（上圖第二行）。結果表明，這些指標與驗證損失之間存在很強的相關性，這表明後者可以很好地預測模型的整體性能。此外，scaling 趨勢沒有顯示出飽和的跡象，這讓作者對未來繼續提高模型表現持樂觀態度。

靈活的文字編碼器

透過移除用於推理的記憶體密集型4.7B 參數T5 文字編碼器，SD3 的內存需求可顯著降低，而性能損失卻很小。如圖所示，移除此文字編碼器不會影響視覺美感（不使用 T5 時的勝率為 50%），只會略微降低文字一致性（勝率為 46%）。不過，作者建議在生成書面文本時加入T5，以充分發揮SD3 的性能，因為他們觀察到，如果不加入T5，生成排版的性能下降幅度更大（勝率為38%），如下圖所示：

只有在呈現涉及許多細節或大量書面文字的非常複雜的提示時，移除T5 進行推理才會導致效能顯著下降。上圖顯示了每個範例的三個隨機樣本。

模型效能

作者將Stable Diffusion 3 的輸出映像與其他各種開源模型（包括SDXL、SDXL Turbo、Stable Cascade、 Playground v2.5 和Pixart-α）以及閉源模型（如DALL-E 3、Midjourney v6 和Ideogram v1）進行了比較，以便根據人類回饋來評估表現。在這些測試中，人類評估員從每個模型中獲得輸出範例，並根據模型輸出在多大程度上遵循所給提示的上下文（prompt following）、在多大程度上根據提示渲染文字（typography）以及哪幅影像具有更高的美學品質（visual aesthetics）來選擇最佳結果。

以 SD3 為基準，這個圖表概述了它在基於人類對視覺美學、提示遵循和文字排版的評估中的勝率。

從測試結果來看，作者發現 Stable Diffusion 3 在上述所有方面都與當前最先進的文本到圖像生成系統相當，甚至更勝一籌。

在消費級硬體上進行的早期未優化推理測試中，最大的8B 參數SD3 模型適合RTX 4090 的24GB VRAM，使用50 個採樣步驟生成分辨率為1024x1024 的影像需要34 秒。

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此外，在最初發佈時，Stable Diffusion 3 將有多種變體，從 800m 到 8B 參數模型不等，以進一步消除硬體障礙。

更多細節請參考原始論文。

參考連結：https://stability.ai/news/stable-diffusion-3-research-paper

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