文件更小，质量更高，大火的Stable Diffusion还能压缩图像？

选自pub.towardsai.net

作者： Matthias Bühlmann

机器之心编译

机器之心编辑部

或许 Stable Diffusion 这个宝藏模型还有一些潜力待挖掘。

近来，Stable Diffusion 成为一个新兴的研究方向。一位名为 Matthias Bühlmann 的博主尝试实验探究这种模型的强大功能，结果发现 Stable Diffusion 是一个非常强大的有损图像压缩编解码器。他撰写了一篇博客描述了这个实验分析过程，以下是博客原文。

首先 Matthias Bühlmann 给出在高压缩因子条件下，Stable Diffusion 方法与 JPG、WebP 的压缩结果，所有结果都是 512x512 像素的分辨率：

旧金山风景图，从左至右：JPG (6.16kB), WebP (6.80kB), Stable Diffusion: (4.96kB)。

糖果店，从左至右：JPG (5.68kB), WebP (5.71kB), Stable Diffusion (4.98kB)。

动物照片，从左至右：JPG (5.66kB), WebP (6.74kB), Stable Diffusion (4.97kB)。

这些例子明显表明，与 JPG 和 WebP 相比，使用 Stable Diffusion 压缩图像可以在更小的文件大小下保留更出色的图像质量。

探究实验

Matthias Bühlmann 分析了一下其中的工作原理，Stable Diffusion 使用三个串联的训练好的人工神经网络：

• 变分自编码器（Variational Auto Encoder，VAE）

• U-Net

• 文本编码器（Text Encoder）

VAE 将图像空间中的图像编码和解码为某种潜在的空间表征。源图像（512 x 512，3x8 或 4x8 bit）的潜在空间表征会分辨率更低（64 x 64）、精度更高（4x32 bit）。

VAE 在训练过程中自行学习，随着模型的逐步训练，不同版本模型的潜在空间表征看起来可能会有所不同，例如 Stable Diffusion v1.4 的潜在空间表征如下（重映射为 4-channel 彩色图像）：

当重新扩展和将潜在特征解释为颜色值（使用 alpha channel）时，图像的主要特征仍然可见，并且 VAE 还将更高分辨率的特征编码到像素值中。

例如，通过一次 VAE 编码 / 解码 roundtrip 得到如下结果：

值得注意的是，这种 roundtrip 不是无损的。例如，图中蓝色带子上白色的字在解码后可读性稍差了一些。Stable Diffusion v1.4 模型的 VAE 一般不太擅长表征小型文本和人脸。

我们知道，Stable Diffusion 的主要用途是根据文本描述生成图像，这就要求该模型要对图像的潜在空间表征进行操作。该模型使用经过训练的 U-Net 迭代地对潜在空间图像进行去噪，输出它在噪声中「看到」（预测）的内容，类似于我们有时把云看成某种形状或面孔。在迭代去噪步骤中，第三个 ML 模型（文本编码器）指导 U-Net 来尝试看到不同的信息。

Matthias Bühlmann 分析了 VAE 生成的潜在表征（latent representation）是如何进行有效压缩的。他发现对 VAE 中的潜在表征进行采样或对潜在表征应用已有的有损图像压缩方法，都会极大地降低重构图像的质量，而 VAE 解码过程似乎对潜在表征的质量鲁棒性较高。

Matthias Bühlmann 将潜在表征从浮点数量化为 8-bit 无符号整数，结果发现只有非常小的重构误差。如下图所示，左：32-bit 浮点潜在表征；中：ground truth；右：8-bit 整数潜在表征。

他还发现通过 palette 和抖动算法进一步量化，得到的结果会出乎意料的好。然而，当直接使用 VAE 解码时，palettized 表征会导致一些可见的伪影：

左：32-bit 潜在表征；中：8-bit 量化潜在表征；右：带有 Floyd-Steinberg 抖动的 palettized 8-bit 潜在表征

带有 Floyd-Steinberg 抖动的 palettized 表征引入了噪声，使解码结果失真。于是 Matthias Bühlmann 使用 U-Net 来去除抖动带来的噪声。经过 4 次迭代，重构结果在视觉上非常接近未量化的版本：

重构结果（左：带有 Floyd-Steinberg 抖动的 palettized 表征；中：经过四次迭代去噪；右：Ground Truth）。

虽然结果非常好，但还是会引入一些伪影，例如上图中心形符号上的光泽阴影。

虽然从主观上看，Stable Diffusion 压缩图像的结果比 JPG 和 WebP 好很多，但从 PSNR、SSIM 等指标看，Stable Diffusion 并没有明显的优势。

如下图所示，虽然作为编解码器的 Stable Diffusion 在保留图像粒度方面比其他方法要好得多，但受压缩伪影的影响，图像中物体形状等特征可能会发生变化。

左：JPG 压缩；中：Ground Truth；右：Stable Diffusion 压缩。

值得注意的是，当前的 Stable Diffusion v1.4 模型在压缩过程中无法很好地保留字体很小的文本信息和人脸特征，但 Stable Diffusion v1.5 模型在人脸生成方面有所改进。

左：Ground Truth；中：经过 VAE roundtrip (32-bit 潜在特征) ；右：从 palettized 去噪 8-bit 潜在特征解码的结果。

博客发布后，Matthias Bühlmann 的实验分析引起了大家的讨论。

Matthias Bühlmann 自己认为 Stable Diffusion 的图像压缩效果比预期好，U-Net 似乎能够有效消除抖动引入的噪声。不过，Stable Diffusion 模型未来的版本可能不会再有这种图像压缩特性。

然而有网友质疑道：「VAE 本身就被用于图像压缩」，例如基于 Transformer 的图像压缩方法 TIC 就用到了 VAE 架构，所以 Matthias Bühlmann 的实验似乎是大材小用了。

对此，你有什么看法？

参考链接：https://matthias-buehlmann.medium.com/stable-diffusion-based-image-compresssion-6f1f0a399202

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