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14 Feb 2022 — It could be one of two things. You either have a failing temperature and pressure valve or a bad aqua stat.

介绍 Stable Diffusion 3 (SD3) 的文章标题为 Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis。与其说它是一篇技术报告，更不如说它是一篇论文，因为它确实是按照撰写学术论文的一般思路，将正文的叙述重点放到了方法的核心创新点上，而没有过多叙述工程细节。正如其标题所示，这篇文章的内容很简明，就是用整流 (rectified flow) 生成模型、Transformer 神经网络做了模型参数扩增实验，以实现高质量文生图大模型。

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接下来我们来看这几个较为重要的子模块。PatchEmbed 类的实现写在 diffusers/models/embeddings.py 里。这个类的实现写得非常清晰。PatchEmbed 类本身用于维护位置编码宽高、特征长度这些信息，计算位置编码的关键代码在 get_2d_sincos_pos_embed 中。get_2d_sincos_pos_embed 会生成 (0, 0), (1, 0), ... 这样的二维坐标网格，再调用 get_2d_sincos_pos_embed_from_grid 生成二维位置编码。get_2d_sincos_pos_embed_from_grid 会调用两次一维位置编码函数 get_1d_sincos_pos_embed_from_grid，也就是 Transformer 里那种标准位置编码生成函数，来分别生成两个方向的编码，最后拼接成二维位置编码。

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之后，我们要注册 HuggingFace 账号，再在 SD3 的模型网站 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium 里确认同意某些使用协议。之后，我们要设置 Access Token。具体操作如下所示，先点右上角的 “settings”，再点左边的 “Access Tokens”，创建一个新 token。将这个 token 复制保存在本地后，点击 token 右上角选项里的 “Edit Permission”，在权限里开启 “… public gated repos …”。

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我们先简单看一下构造函数里初始化了哪些模块。代码中，norm1, ff, norm2 等模块都是普通 Transformer 块中的模块。而加了 _context 的模块则表示处理文本分支 $c$ 的模块，如 norm1_context, ff_context。context_pre_only 表示做完了注意力计算后，还要不要给文本分支加上 LayerNorm 和 FeedForward。如前文所述，具体的注意力计算由 JointAttnProcessor2_0 负责。

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SD3 的 DiT 的子模块结构图如下所示。我们可以分几部分来看它。先看时刻编码 $y$ 的那些分支。和标准 DiT 子模块一样，$y$ 通过修改 LayerNorm 后数据的均值、方差及部分层后的数据大小来实现约束。再看输入的图像编码 $x$ 和文本编码 $c$。二者以相同的方式做了 DiT 里的 LayerNorm, FF 等操作。不过，相比此前多数基于 DiT 的模型，此模块用了一种特殊的融合注意力层。具体来说，在过注意力层之前，$x$ 和 $c$ 对应的 $Q, K, V$ 会分别拼接到一起，而不是像之前的模型一样，$Q$ 来自图像，$K, V$ 来自文本。过完注意力层，输出的数据会再次拆开，回到原本的独立分支里。由于 Transformer 同时处理了文本、图像的多模态信息，所以作者将模型取名为 MM-DiT (Multimodal DiT)。

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近期，最受开源社区欢迎的文生图模型 Stable Diffusion 的最新版本 Stable Diffusion 3 开放了源码和模型参数。开发者宣称，Stable Diffusion 3 使用了全新的模型结构和文本编码方法，能够生成更符合文本描述且高质量的图片。得知 Stable Diffusion 3 开源后，社区用户们纷纷上手测试，在网上分享了许多测试结果。而在本文中，我将面向之前已经熟悉 Stable Diffusion 的科研人员，快速讲解 Stable Diffusion 3 论文的主要内容及其在 Diffusers 中的源码。对于 Stable Diffusion 3 中的一些新技术，我并不会介绍其细节，而是会讲清其设计动机并指明进一步学习的参考文献。

23 June 2023 — The pressure in the system increases due to changes in temperature and demand for hot water. The expansion tank contains a bladder that absorbs ...

SD3 的去噪模型是一个 Diffusion Transformer (DiT)。如果去噪模型只有带噪图像这一种输入的话，DiT 则会是一个结构非常简单的模型，和标准 ViT 一样：图像过图块化层 (Patching) 并与位置编码相加，得到序列化的数据。这些数据会像标准 Transformer 一样，经过若干个子模块，再过反图块层得到模型输出。DiT 的每个子模块 DiT-Block 和标准 Transformer 块一样，由 LayerNorm, Self-Attention, 一对一线性层 (Pointwise Feedforward, FF) 等模块构成。

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