Stable Diffusion（SD）模型是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。
文生图任务是将文本输入到 SD 模型，经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂，巨大的，海滩”，模型生成美丽沙滩图片。
图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述，如在沙滩图片上添加“海盗船”。
输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块，将输入文本编码生成 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。
目前 SD 模型使用的是[CLIP ViT-L/14]中的 Text Encoder 模型，其只包含 Transformer 结构，由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成，模型参数大小为 123M，输出 Text Embeddings 的维度为 77x768。
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Stable Diffusion（SD）模型是由Stability AI和LAION等公司共同开发的生成式模型，总共有1B左右的参数量，可以用于文生图，图生图，图像inpainting，ControlNet控制生成，图像超分等丰富的任务，本节中我们以文生图（txt2img）和图生图（img2img）任务展开对Stable Diffusion模型的工作流程进行通俗的讲解。文生图任务是指将一段文本输入到SD模型中，经过一定的迭代次数，SD模型输出一张符合输入文本描述的图片。比如下图中输入了“天堂，巨大的，海滩”，于是SD模型生成了一个美丽沙滩的图片。SD模型的文生图（txt2img）过程而图生图任务在输入本文的基础上，再输入一张图片，SD模型将根据文本的提示，将输入图片进行重绘以更加符合文本的描述。比如下图中，SD模型将“海盗船”添加在之前生成的那个美丽的沙滩图片上。SD模型的图生图（img2img）过程那么输入的文本信息如何成为SD模型能够理解的机器数学信息呢？很简单，我们需要给SD模型一个文本信息与机器数据信息之间互相转换的“桥梁”——CLIP Text Encoder模型。如下图所示，我们使用CLIP Text Encoder模型作为SD模型中的前置模块，将输入的文本信息进行编码，生成与文本信息对应的Text Embeddings特征矩阵，再将Text Embeddings用于SD模型中来控制图像的生成：蓝色框就是CLIP Text Encoder模型，能够将输入文本信息进行编码，输出SD能够理解的特征矩阵
上面我们讲到CLIP模型主要包含Text Encoder和Image Encoder两个模型，在Stable Diffusion中主要使用了Text Encoder模型。CLIP Text Encoder模型将输入的文本Prompt进行编码，转换成Text Embeddings（文本的语义信息），通过前面一章节提到的U-Net网络中的CrossAttention模块嵌入Stable Diffusion中作为Condition，对生成图像的内容进行一定程度上的控制与引导，目前SD模型使用的的是[CLIP ViT-L/14](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14)中的Text Encoder模型。CLIP ViT-L/14中的Text Encoder是只包含Transformer结构的模型，一共由12个CLIPEncoderLayer模块组成，模型参数大小是123M，具体CLIP Text Encoder模型结构如下图所示。其中特征维度为768，token数量是77，所以输出的Text Embeddings的维度为77x768。下图是Rocky梳理的Stable Diffusion CLIP Encoder的完整结构图，大家可以感受一下其魅力，看着这个完整结构图学习Stable Diffusion CLIP Encoder部分，相信大家脑海中的思路也会更加清晰：下面Rocky将使用transofmers库演示调用CLIP Text Encoder，给大家一个更加直观的SD模型的文本编码全过程：
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