多场景 PAI-Diffusion 中文模型家族大升级，12 个模型、2 个工具全部开源

概述

在过去几年中，随着 AI 生成内容（AI Generated Content，AIGC）的快速发展，Stable Diffusion 模型在该领域崭露头角。阿里云机器学习 PAI 团队为推动这一领域的发展，参考了 Stable Diffusion 的模型结构，结合中文语言的特点，通过大量对模型预训练数据的处理和过滤，以及训练过程的优化，提出了 PAI-Diffusion 中文文图生成模型，实现了图像生成质量的大幅提升和风格多样化。PAI-Diffusion 模型的 Pipeline 不仅包含了标准的 Diffusion Model，还集成了中文 CLIP 跨模态对齐模型，使得模型能够生成符合中文文本描述的各种场景下的高清大图。此外，我们也推出了 PAI 的自研 Prompt 美化器 BeautifulPrompt，赋能 Stable Diffusion 类应用一键出美图。

我们在这次的工作中，将 PAI-Diffusion 中文模型家族扩展到多种应用场景，支持文生图、文图生图、图像修复、LoRA、ControlNet 等多种常见功能。为了更好地与开源社区互动，我们将 12 个 PAI-Diffusion 中文模型（包括基础模型、LoRA、ControlNet 等）全部开源，并支持用户自由下载和使用，与开发者一起共同推动 AI 生成内容技术的发展，创造出更有创意和影响力的作品。此外，PAI-Diffusion 中文模型对应两个推理工具也在开源社区推出。其中，Chinese Diffusion WebUI 作为 Stable Diffusion WebUI 的插件与 PAI-EAS 无缝兼容，支持 5 分钟内一键在 PAI-EAS 拉起中文 AIGC 应用；Diffusers-API 也完美支持中文模型的快速部署和推理。

在下文中，我们详细介绍 PAI-Diffusion 中文模型家族及其工具 Chinese Diffusion WebUI 和 Diffuser-API 的使用。

多场景的 PAI-Diffusion 中文模型家族

我们利用海量中文图文对数据，训练了如下 12 个模型，包括基础模型、LoRA、ControlNet 等，模型列表如下：

上述所有模型都可以在我们的 Hugging Face Space 进行下载，我们的模型也可以通过 ModelScope 进行调用。模型生成的效果如下所示：

下面给出了三个 PAI-Diffusion 中文模型的应用场景：

应用场景一：输入草稿图和对应的 Prompt，生成精细的艺术图画。

应用场景二：污染破损的古诗词绘画图像的修复，即 image in-painting。 

应用场景三：为国风游戏绘制中国古代室内场景。

为了尽可能提升模型输出图像的质量，我们搜集海量开源的图文对数据集，包括大规模中文跨模态预训练数据集 WuKong、大规模多语言多模态数据集 LAION-5B 等。此外，我们也搜集了大量不同领域、不同场景的数据集，用于扩展 PAI-Diffusion 中文模型家族的应用场景。我们针对图像和文本进行了多种清洗方式，筛选掉低质量数据。具体的数据处理方式包括 NSFW（Not Safe From Work）数据过滤、水印数据去除，我们也使用 CLIP 分数和美观值分数评分，过滤 CLIP 分数和美观值分数较低的数据，保证生成图像的语义一致性和质量。为了适配中文语义场景，我们的 CLIP Text Encoder 采用 EasyNLP 自研的中文 CLIP 模型（https://github.com/alibaba/EasyNLP）进行建模，使得模型更懂中文语言。

PAI-Diffusion 中文模型部署工具

本节详细介绍 PAI-Diffusion 中文模型对应的两个开源工具。Chinese Diffusion WebUI 作为插件与 PAI-EAS 无缝兼容，支持 5 分钟内一键拉起中文 AIGC 应用；Diffusers-API 通过 API 形式支持中文模型的快速部署和推理。

Chinese Diffusion WebUI

由于 Stable Diffusion WebUI 无法原生支持中文模型，我们开发了 Chinese Diffusion WebUI，作为 Stable Diffusion WebUI 的插件提供给用户。它提供了图形划的用户界面，使用户（尤其是没有编程经验的设计师）可以使用 PAI-Diffusion 中文模型的多种功能，例如文生图、图生图、图像风格迁移、图像编辑等。Chinese Diffusion WebUI 的界面如下图所示：

为了方便用户在 PAI-EAS 上使用 Chinese Diffusion WebUI，我们的插件也支持了两种模式：单机版本和集群版本，用户可以根据需求和资源选择不同的模式。在单机版中，用户在独占的节点上使用 Chinese Diffusion WebUI，特别方便个人设计师的使用。集群版利用 PAI 的弹性推理服务，实现并行处理，高效利用和共享计算资源，从而实现了更高的资源利用率。

此外，Chinese Diffusion WebUI 也可以在非 PAI-EAS 环境下使用，用户只需要在下载 Chinese Diffusion WebUI 插件，放置在标准 Stable Diffusion WebUI 的插件目录下就可以实现本地的使用了。

Diffusers-API

Diffusers-API 是阿里云机器学习 PAI 团队开源的、基于 Diffusers 的文图生成云服务 SDK。用户可以直接基于本项目提供的镜像，在 PAI-EAS 上部署各种 Diffusion 相关服务，例如文生图、图生图、LoRA、ControlNet 等。Diffusers-API 还基于 PAI-Blade 对模型进行了推理优化，降低推理流程的端到端延迟 2.3 倍，同时可显著降低显存占用，超过 TensorRT-v8.5 等业内 SOTA 优化手段。

在 Diffusers-API 中，我们使用 StableDiffusionLongPromptWeightingPipeline 作为默认的推理接口，以支持带有权重的、无长度限制的英文 Prompt。然而，Diffusers 默认的推理接口无法无缝支持中文文本的处理。我们扩展了 StableDiffusionLongPromptWeightingPipeline，根据载入模型的 Text Encoder，自动检测语言，并且进行适配，使得无需修改 Diffusers-API 的任何接口的条件下，支持社区 Stable Diffusion 和 PAI-Diffusion 中文模型的一键部署，其 HTTP 请求体示例如下：

{ 
"task_id" : "001",  
"prompt": "一只可爱的小猫咪",  
"negative_prompt": "模糊", 
"cfg_scale": 7,
"steps": 25,
"image_num": 1,
"width": 512, 
"height": 512,
"use_base64": True
}

部署 PAI-Diffusion 中文模型的步骤详见这里。

总结

通过先前的 PAI-Diffusion 中文模型的开源，我们成功提升了图像生成质量和风格多样化，并实现了中文文本描述下各种场景的高清大图生成。此外，我们还推出了自研的 Prompt 美化器 BeautifulPrompt，为 Stable Diffusion 类应用提供了一键美图的能力。在本次的工作中，我们不仅将 PAI-Diffusion 中文模型家族扩展到多种应用场景，还全面开源了 12 个 PAI-Diffusion 中文模型，包括基础模型、LoRA、ControlNet 等。我们的工作希望为开发者们提供更多的创作可能性和创新机会，共同推动 AI 生成内容技术的发展，创造出更有创意和影响力的作品。此外，我们还推出了两个开源工具，Chinese Diffusion WebUI 和 Diffuser-API，提供便捷的使用体验。Chinese Diffusion WebUI 作为插件与 PAI-EAS 无缝兼容，支持用户在 5 分钟内快速搭建中文 AIGC 应用；而 Diffusers-API 则完美支持中文模型的快速部署和推理。我们期待与开发者们共同推动 AI 生成内容技术的前进。