速递！【AI绘画】Stable-Diffusion入门级实践调研

前言

从2022年8月Stable diffusion开源以来，其论文和投入实践的技术井喷式爆发，AI图片生成的能力也在肉眼可见的变强，大量高质量的落地实践已经出现。

目前社区最常用的解决方案 stable-diffusion-webui ，在社区努力下已支持众多扩展型的模型和插件，近期最热门的应用场景是ControlNet和Lora实现的高可控图像生成。这里先进行一个总的介绍。

(资料图片仅供参考)

一、综述

首先，我们可以明确一下目前的AI画图在理论上可以做什么：

1.使用已有的大模型出发，从二次元到真人再到场景，只要是能画出来的都能画。

2.足够的素材进行训练以后，就可以学习到一个人物的特征或者画师的画风。

3.那么，目前的AI画图无法做到什么：

oneshot，即输入单个样本训练后，即产出符合对应特征的图片。

二、模型 / 结构 介绍

关于Stable Diffusion是如何工作的，这部分内容较为理论，感兴趣的话可以移步What are Diffusion Models?。

作为普通使用者的我们，只需要知道，在Stable Diffusion中，不同的模型会带来不同的画风、认识不同的概念（人物/物体/动作），这是模型众多的原因。常说的 NovelAI 就是特指 NovelAI 制作的一款 日系二次元特化 的模型。

Problem0 模型是什么

常见的模型可以分为两大类：

大模型，标准的 latent-diffusion 模型。拥有完整的 TextEncoder、U-Net、VAE。我们最为熟知的NovelAI、stable-diffusion-2都属于大模型。

用于微调大模型的小型模型。Textual inversion (Embedding模型)、Hypernetwork模型、LoRA模型。

Problem1 ControlNet是什么

ControlNet 直译就是控制网，通过额外的输入来控制预训练的大模型。解决了文生图大模型的关键问题：单纯的关键词的控制方式无法满足对细节控制的需要。ControlNet 把每一种不同类别的输入分别训练了模型，目前公开的有以下模型：边缘检测、深度信息估算、线条检测、法线贴图、动作检测、涂鸦、语义分割。

ControlNet大大加强了stable-diffusion生成图片的可控性和稳定性，使其生成图能更好的满足美术的要求，进而在产业中落地。

一些模型的概要：

Canny边缘检测：通过从原始图片中边缘检测, 提取线稿, 来生成同样构图的画面

MiDaS/LeReS深度信息估算：通过提取原始图片中的深度信息，可以生成具有同样深度结构的图。

HED边缘检测(保留细节)：类似canny，但是边缘处理更细致. 相对于使用普通的 img2img ，细节上更加还原。

M-LSD线条检测(M-LSD line detection)：线段识别，对直线识别较好，适用于建筑场景。

法线贴图(Normal map)：用于3d模型中法线贴图生成，可以得到normal图一致的模型

OpenPose姿态检测：人物动作pose检测, 用于人物动作生成. 对人物设计和动画十分有利

PiDiNet边家检测(像素差分网络，可尝试配合HED模型)

涂鸦/伪涂鸦(scribble)：AI自由度更大

语义分割(Semantic segmentation)：对图像进行语义分割识别, ai能更好的理解每个部分是什么，适用于精准控制空间构图

Problem2 LoRA能做什么

风格融合/替换

三.热门应用场景 + 用例

1.高可控图像生成

2. 图生图 / 视频to视频

3.三渲二

4.人物设计（辅助生成三视图）

四.可行性分析

（一些商业数据&思路在此就不表了）

1.几个落地场景可能存在的问题

资源调度方面，多用户使用的场景，存在资源挤占的问题。在产品形态上需要考虑限制模型的使用、生成图片请求的并发量。

版权问题，目前有版权意识较强的真人、画师、coser已经对AI学习自己的作品产生了严重的抵触。在一些敏感领域，尤其是真人图像生成上，要注意侵犯肖像权的问题。

技术上仍然存在众多未实现的功能。如上下文相关的movie2moive，甚至是text2moive，这部分需要解决现有的movie2moive存在的问题，即逐帧画面之间上下文无关。两种解决思路：大批量生成单帧图片然后进行挑选，或者改进现有的模型。

来自有关部门的监管政策。

2.成本可行性

根据第三方的性能基准测试（见下图），RTX4090在512*512画幅下，每秒内sampling迭代次数最高为28.9。

社区常见的sampling step为20，可以理解为RTX4090的小画幅图片的出图时间是小于1s的。

3.成本估算

a.硬件&对应功耗：（略估一下，编错了轻喷）

假设单卡4090满载运行，则

电费：RTX 4090的功耗在游戏时大约为450-500瓦，在FurMark测试时大约为470-496瓦。

如果假设满载运行一年的时间为8760小时，那么RTX 4090一年的电量消耗为：500瓦 x 8760小时 = 4380千瓦时

RTX 4090一年的电费消耗为：4380千瓦时 x 1.232元 = 5394.6元

显卡损耗：（以ROG RTX4090 TUF 4090作为标准，首发价15000）

假设显卡一直满载运行，则估算显卡寿命为2年按照使用一年折算，RTX4090最小残值为 首发价*（1-5%故障率）*（首发价*剩余寿命/设计寿命）= 7125

b.开源授权：

stable-diffusion-webui使用AGPL-3.0 开源协议，在不进行二次分发的情况下无需授权或开源。

五、个人实践

个人实验机配置：

CPU：13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700KF

GPU：NVIDIA GeForce RTX 3070

Memory：32G DDR5

软件配置：Stable Diffusion Webui

xformers: 0.0.14.dev

生成参数：AOM3大模型 + ControlNet + Lora，输出画幅512*512，耗时均值为4s。

六、魔导书指路

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