摘要：instructPix2Pix文字编辑图片是一种纯文本编辑图像的方法，用户提供一张图片和文本编辑指令，告诉模型要做什么，模型根据编辑指令编辑输入的图像，最终输出用户想要的图像。
本文分享自华为云社区《【云驻共创】Stable Diffusion AIGC限时0元！3步成为P图大师》，作者：香菜聊游戏 。
instructPix2Pix文字编辑图片是一种纯文本编辑图像的方法，用户提供一张图片和文本编辑指令，告诉模型要做什么，模型根据编辑指令编辑输入的图像，最终输出用户想要的图像。
它可以让你通过简单的语言描述来生成符合要求的图片，而不需要手动编写代码或进行复杂的操作，这使得图像生成更加高效和便捷。例如，如果你想将一张天空照片转换为夜晚照片，你只需要输入指令：“将天空替换为黑暗的夜晚”，然后模型就会自动将天空替换为星星和月亮，并将颜色和光线调整为夜晚的感觉。
视频地址：https ://bbs.huaweicloud.com/live/cloud_live/20230413.html
整个框架是使用现有大模型的能力，实现了自己的任务，整个技术栈都是现有技术的整合，但是依然做出了一个很好玩的应用
框架总体分为2个部分：模型训练（Traning）和推理(Inference)。
模型训练分为数据工程和模型训练。
整个pipeline的目标是通过使用GPT-3生成编辑指令和描述，以及使用Stable Diffusion生成图像对，来训练Instruct-Pix2Pix模型，使其能够根据编辑指令生成高质量的编辑后的图像。然后，使用训练好的Instruct-Pix2Pix模型进行推理，以提供给用户或实际应用场景所需的编辑后的图像。
这部分完全是文字工作，借助了GPT-3 的能力，给定一个输入的描述，然后由GPT-3 输出编辑后的指令和生成的描述
比如图中输入：The dog looks at the Camera
GPT3 会输出：编辑指令 wearing a hat 和最终的描述指令 The dog wearing a hat looks at the camera
作者使用了700条人工标注的指令，并对GPT-3进行了微调，以便在生成编辑指令和编辑后的指令时能够更好地满足要求。
输入GPT-3的指令格式包括两部分：prompt和completion。其中，prompt是输入指令，用于指导GPT-3生成相应的文本输出；completion是编辑指令和编辑后的指令，用于在GPT-3生成的结果上进行进一步的修改和调整。这样输入的好处是编辑指令也是由GPT-3生成的，这样保证生成的多样哈。最终GPT会生成超过45万的编辑指令，上图高亮的部分都是GPT-3生成，这些指令被用于训练Instruct-Pix2Pix模型，最终为实际应用场景提供高质量的图像编辑服务。
将上一步骤生成的超过45万的编辑指令和描述指令，输入通过Stable Diffusion 生成图像对。
在这个过程中存在一个挑战，做过文生图的同学都知道，即使你固定随机数，差距很小的prompt通过Stable Diffusion也有可能生成内容完全不同的图像，这是因为Stable Diffusion在生成图像时受到许多因素的影响，例如随机数生成、模型参数、输入文本的微小变化等等。因此，即使两个prompt看起来非常相似，Stable Diffusion也可能生成截然不同的图像。
解决办法：
在文生图中，使用了Cross Attention机制来建立文本和图片之间的关联。Cross Attention是一种注意力机制，其本质是通过筛选来实现信息的融合。在文生图中，这种机制被用于找到文本提示（prompt）与图片之间的关系。
具体而言，当给定一个文本提示时，Cross Attention会对文本中的不同单词进行激活，并通过注意力的机制，选择与激活单词相关联的图片区域。通过这种方式，可以根据文本提示中的不同单词来激活不同的图像区域，从而实现文本与图像的关联。
以文生图中的例子为例，如果文本提示中包含单词"bear"，则Cross Attention机制会根据该单词的激活程度，选择与之相关联的图片区域。在上图中可以看到，与"bear"相关联的图片区域被激活得最多。这意味着该区域与"bear"这个单词有最强的关联。
通过Cross Attention机制，文生图能够将文本提示和图片进行有效地融合，从而产生与文本提示相对应的图像生成结果。这种机制能够帮助生成更准确和相关的图像，使文本与图像之间的关联更加紧密和有意义。
这个替换可以可以发生在任意一步，替换的越多则图像更多样。
instructPix2Pix 是通过有监督的方法实现文本编辑图像，使用条件扩散模型。
输入的数据为：一张原图和编辑指令，输出编辑之后的图
整个任务是输入prompt，根据prompt输出一张图。
1.对输入的文字进行tokenlization和embedings获得词向量。
2.词向量会在Diffusion中通过Cross Attention的过程中参与到图像生成的过程中
3.模型还会有一个随机的噪声图向量输入，在扩散的过程中恢复到原图的生成像素向量
4.最后通过解码器将像素向量解码
1.instructPix2Pix会多出一个图像输入，在输入的时候将原图拼接到噪声图，会需要额外的channel，这些额外的channel会被初始化为0，其他的权重会使用预训练的Stable Diffusion初始化。
2.在训练中增加了随机的条件Dropout来平衡模型的生成的样本的多样性。
3.推理的过程中加入了参数可以调节原始图像所占的比例。
编辑命令支持中文，系统将中文翻译为prompt，如果遇到生成的图不好，可能是翻译的不好，也可以直接输入英文。同时系统支持生成海报，方便使用。
教程中有完成的介绍，这里就不赘述了
注意：
1.切换资源使会有提示，要等资源切换完成后再做操作，不要着急。
2.点击生成海报后，会在notebook同级目录下生成poster.png，右键下载即可。
3.如果没有得到预期结果，可能的原因及方法：
• 如果图片改变程度不够，可能是"图片引导强度"参数过高，这个参数代表输出与输入的相似程度，可以调整该参数多次尝试；
• 如果是对人像进行编辑，而生成图像面部较为奇怪，是因为文生图模型对较小的面部处理结果并不好，可以尝试裁剪图像聚焦到主体；
• 运行采用随机seed，同样的描述语多次编辑会产生不同结果，可尝试反复编辑；
• 使用同义但不同表述的描述语可能对结果有较大的影响，如"turn him into a dog" vs. "make him a dog" vs. "as a dog".
• 如需生成高分辨率图，请切换更高显存的资源，同时修改应用cell中的max_size参数。
整个案例的教程还是很清楚，也是免费的资源，开放的代码，very good
1. 在整个视频讲解中，首先详细介绍了Instruct-Pix2Pix的技术架构，并与目前非常火热的Stable Diffusion技术方案进行了比较。通过这些讲解，我们可以深入了解这些技术的底层原理以及整个应用的实现细节。
2. 视频中还演示了Model Art的使用，这是一个用于实践这些技术的工具。在案例讲解中，我们可以看到针对不同的情况进行了多个测试案例，以展示该工具的强大功能。同时，视频还提到了在使用过程中可能遇到的问题和挑战。
综上所述，整个视频讲解提供了对Instruct-Pix2Pix技术架构、Stable Diffusion技术方案以及Model Art工具的全面了解。通过案例讲解和对实现细节的介绍，我们可以更好地理解和应用这些技术，同时也了解了可能面临的挑战和解决方案。
在我们使用SD web UI的过程中，有很多采样器可以选择，那么什么是采样器？它们是如何工作的？它们之间有什么区别？你应该使用哪一个？这篇文章将会给你想要的答案。