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52.77MB · 2025-11-08
扩散模型是近几年生成式 AI 的中流砥柱，从学术论文走入浏览器，支撑起各式各样的 Web 端图像生成应用。本文试图以专业但不板正的口吻，带你从底层机制到工程实践，理解它如何在 Web 端“开枝散叶”。
本文避免使用数学公式，用工程师能落地的方式解释关键概念；也会在恰当处给出 JavaScript 方向的伪代码与库选型建议。若你喜欢边看边动手，建议准备一个支持 WebGPU 的浏览器。?
可以把它想成一个“多步的图像复原游戏”：每一步都不追求完美，只要向“更清晰”迈一小步，很多小步合起来就能走很远。
小图标时间：
DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）
DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）
Latent Diffusion / Stable Diffusion
小结：
推理时你会遇到采样器名字大集合：Euler, Heun, LMS, DPM-Solver, UniPC...
它们的共同目标：更少步数、更稳定收敛。
常见工程取舍：
调度器决定每一步“该减多少噪”，类似“药方的剂量曲线”。
经验值：
要在 Web 端跑扩散模型，你需要算力与显存的“现实对话”。
WebGPU（首选）
WebGL（退而求其次）
内存与模型大小：
量化（Quantization）
蒸馏（Distillation）
稀疏化与剪枝
现实建议：
文本编码器（如 CLIP、OpenCLIP、T5）把文字变为向量，供交叉注意力消费。
提示工程的小技巧：
例子（描述性强，利于模型把握方向）：
以“潜空间扩散 + 文生图”为例，用伪代码勾勒浏览器端流程（JS 方向）。注意：为清晰起见，伪代码忽略了许多细节。
// 1) 准备硬件与运行时
const device = await navigator.gpu.requestDevice(); // WebGPU
const runtime = new TensorRuntime(device); // 例如 onnxruntime-web / webgpu 后端
// 2) 加载模型部件：VAE 编码器/解码器、U-Net、文本编码器
const [textEncoder, unet, vaeDecoder] = await Promise.all([
loadModel("text_encoder.onnx", runtime),
loadModel("unet.onnx", runtime),
loadModel("vae_decoder.onnx", runtime)
]);
// 3) 文本转条件向量
const prompt = "a cozy cabin under aurora, ultra-detailed, night, 4k";
const negative = "blurry, low quality, artifacts";
const cond = await textEncoder.run({ text: tokenize(prompt) });
const uncond = await textEncoder.run({ text: tokenize(negative) });
// 4) 采样初始化：潜向量 z0 ~ N(0, I)
let z = randn([1, 4, H/8, W/8]); // 潜空间尺寸，SD 系列通常 /8
const timesteps = makeSchedule(20, "dpm-solver"); // 20 步示例
// 5) 迭代去噪（Classifier-Free Guidance 略化表示）
for (const t of timesteps) {
const eps_uncond = await unet.run({ z, t, text: uncond });
const eps_cond = await unet.run({ z, t, text: cond });
const guidance = lerp(eps_uncond, eps_cond, 7.5); // CFG scale
z = stepScheduler(z, guidance, t); // 按调度器更新
}
// 6) 解码到像素空间
const x = await vaeDecoder.run({ z });
const imageRGBA = postprocess(x); // 去标准化、合成 RGBA
// 7) 显示到 Canvas
drawToCanvas(document.querySelector("canvas"), imageRGBA);
可用库参考：
ControlNet
LoRA（低秩适配）
后处理
交互小点子：
流程分级
缓存策略
并行与流水线
量化与混合精度
自适应分辨率
内容安全
版权与溯源
测试指标（工程向）
下面是一段极简的 UI 逻辑，展示“生成 → 渲染”的控制流。推理核心用占位函数表示，你可以把它换成实际的 WebGPU 推理实现。
const $ = s => document.querySelector(s);
const canvas = $("#preview");
const ctx = canvas.getContext("2d");
async function generateImage({ prompt, negative, steps = 20, seed = 42 }) {
showStatus("加载模型…");
await ensureModelsLoaded(); // 你的加载逻辑
showStatus("编码文本…");
const cond = await encodeText(prompt);
const uncond = await encodeText(negative || "");
showStatus("扩散采样…");
const z = await sampleLatent({ cond, uncond, steps, seed }); // 调 U-Net + 调度器
showStatus("解码图像…");
const rgba = await decodeToImage(z); // VAE 解码 + 后处理
showStatus("渲染…");
drawRGBA(canvas, rgba);
showStatus("完成 ✅");
}
function drawRGBA(canvas, rgba) {
const [w, h] = [rgba.width, rgba.height];
canvas.width = w; canvas.height = h;
const imageData = new ImageData(new Uint8ClampedArray(rgba.data), w, h);
ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
}
function showStatus(text) {
$("#status").textContent = text;
}
// 事件绑定
$("#btn-generate").addEventListener("click", async () => {
const prompt = $("#prompt").value;
const negative = $("#negative").value;
const steps = Number($("#steps").value) || 20;
const seed = Number($("#seed").value) || 42;
try {
await generateImage({ prompt, negative, steps, seed });
} catch (e) {
showStatus("出错了： " + (e.message || e.toString()));
console.error(e);
}
});
配套的 HTML 你可以很容易写出来：一个输入框，一个“生成”按钮，一个 canvas。若需要，我可以提供完整响应式页面。
多模态提示
文本到视频的扩散
边端一体的推理
当你在浏览器里按下“生成”按钮，屏幕后方其实上演着一场物理与统计的精妙舞蹈。我们不需要公式就能欣赏它的美，但理解背后的工程取舍，能让你把这场舞跳得更稳、更快、更优雅。?
祝你在 Web 端的扩散旅程中，噪声少一点，灵感多一点；种子永远给你带来好兆头。?✨
