Stable Diffusion 3论文终于发布，架构细节大揭秘，对复现Sora有帮助？附中英文报告

转载机器之心报道 编辑：张倩

在众多前沿成果都不再透露技术细节之际，Stable Diffusion 3 论文的发布显得相当珍贵。

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。

与之前的版本相比，Stable Diffusion 3 生成的图在质量上实现了很大改进，支持多主题提示，文字书写效果也更好了（明显不再乱码）。

Stability AI 表示，Stable Diffusion 3 是一个模型系列，参数量从 800M 到 8B 不等。这个参数量意味着，它可以在很多便携式设备上直接跑，大大降低了 AI 大模型的使用门槛。

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。

通过 re-weighting 改进 Rectified Flow

Stable Diffusion 3 采用 Rectified Flow（RF）公式，在训练过程中，数据和噪声以线性轨迹相连。这使得推理路径更加平直，从而减少了采样步骤。此外，作者还在训练过程中引入了一种新的轨迹采样计划。他们假设，轨迹的中间部分会带来更具挑战性的预测任务，因此该计划给予轨迹中间部分更多权重。他们使用多种数据集、指标和采样器设置进行比较，并将自己提出的方法与 LDM、EDM 和 ADM 等 60 种其他扩散轨迹进行了测试。结果表明，虽然以前的 RF 公式在少步采样情况下性能有所提高，但随着步数的增加，其相对性能会下降。相比之下，作者提出的重新加权 RF 变体能持续提高性能。

扩展 Rectified Flow Transformer 模型

作者利用重新加权的 Rectified Flow 公式和 MMDiT 骨干对文本到图像的合成进行了扩展（scaling）研究。他们训练的模型从带有 450M 个参数的 15 个块到带有 8B 个参数的 38 个块不等，并观察到验证损失随着模型大小和训练步骤的增加而平稳降低（上图的第一行）。为了检验这是否转化为对模型输出的有意义改进，作者还评估了自动图像对齐指标（GenEval）和人类偏好分数（ELO）（上图第二行）。结果表明，这些指标与验证损失之间存在很强的相关性，这表明后者可以很好地预测模型的整体性能。此外，scaling 趋势没有显示出饱和的迹象，这让作者对未来继续提高模型性能持乐观态度。

灵活的文本编码器

通过移除用于推理的内存密集型 4.7B 参数 T5 文本编码器，SD3 的内存需求可显著降低，而性能损失却很小。如图所示，移除该文本编码器不会影响视觉美感（不使用 T5 时的胜率为 50%），只会略微降低文本一致性（胜率为 46%）。不过，作者建议在生成书面文本时加入 T5，以充分发挥 SD3 的性能，因为他们观察到，如果不加入 T5，生成排版的性能下降幅度更大（胜率为 38%），如下图所示：

只有在呈现涉及许多细节或大量书面文本的非常复杂的提示时，移除 T5 进行推理才会导致性能显著下降。上图显示了每个示例的三个随机样本。

模型性能

作者将 Stable Diffusion 3 的输出图像与其他各种开源模型（包括 SDXL、SDXL Turbo、Stable Cascade、Playground v2.5 和 Pixart-α）以及闭源模型（如 DALL-E 3、Midjourney v6 和 Ideogram v1）进行了比较，以便根据人类反馈来评估性能。在这些测试中，人类评估员从每个模型中获得输出示例，并根据模型输出在多大程度上遵循所给提示的上下文（prompt following）、在多大程度上根据提示渲染文本（typography）以及哪幅图像具有更高的美学质量（visual aesthetics）来选择最佳结果。