近來，Stable Diffusion 成為新興的研究方向。一位名為 Matthias Bühlmann 的部落客嘗試實驗探究這種模型的強大功能，結果發現 Stable Diffusion 是一個非常強大的有損影像壓縮編解碼器。他寫了一篇部落格描述了這個實驗分析過程，以下是部落格原文。
首先Matthias Bühlmann 給出在高壓縮因子條件下，Stable Diffusion 方法與JPG、WebP 的壓縮結果，所有結果都是512x512 像素的解析度：
#舊金山風景圖，由左至右：JPG (6.16kB), WebP (6.80kB), Stable Diffusion: (4.96kB)。
#糖果店，由左至右：JPG (5.68kB), WebP (5.71 kB), Stable Diffusion (4.98kB)。
#動物照片，由左至右：JPG (5.66 kB), WebP (6.74kB), Stable Diffusion (4.97kB)。
這些範例明顯表明，與 JPG 和 WebP 相比，使用 Stable Diffusion 壓縮映像可以在較小的檔案大小下保留更出色的影像品質。
Matthias Bühlmann 分析了一下其中的工作原理，Stable Diffusion 使用三個串聯的訓練好的人工神經網路：
VAE 將影像空間中的影像編碼和解碼為某種潛在的空間表徵。來源影像（512 x 512，3x8 或 4x8 bit）的潛在空間表徵會解析度更低（64 x 64）、精度更高（4x32 bit）。
VAE 在訓練過程中自行學習，隨著模型的逐步訓練，不同版本模型的潛在空間表徵看起來可能會有所不同，例如Stable Diffusion v1.4 的潛在空間表徵如下（重新映射為4-channel 彩色圖像）：
#當重新擴展和將潛在特徵解釋為顏色值（使用alpha channel ）時，影像的主要特徵仍然可見，並且VAE 還將更高解析度的特徵編碼到像素值中。
例如，透過一次VAE 編碼/ 解碼roundtrip 得到以下結果：
值得注意的是，這種roundtrip 並不是無損的。例如，圖中藍色帶子上白色的字在解碼後可讀性稍差了一些。 Stable Diffusion v1.4 模型的 VAE 一般較不擅長表徵小型文字和人臉。
我們知道，Stable Diffusion 的主要用途是根據文字描述產生圖像，這就要求該模型要對圖像的潛在空間表徵進行操作。該模型使用經過訓練的 U-Net 迭代地對潛在空間圖像進行去噪，輸出它在噪聲中“看到”（預測）的內容，類似於我們有時把雲看成某種形狀或面孔。在迭代去噪步驟中，第三個 ML 模型（文字編碼器）指導 U-Net 嘗試看到不同的資訊。
Matthias Bühlmann 分析了 VAE 產生的潛在表徵（latent representation）是如何進行有效壓縮的。他發現對 VAE 中的潛在表徵進行取樣或對潛在表徵應用現有的有損影像壓縮方法，都會大幅降低重構影像的質量，而 VAE 解碼過程似乎對潛在表徵的品質穩健性較高。
Matthias Bühlmann 將潛在表徵從浮點數化為 8-bit 無符號整數，結果發現只有非常小的重構誤差。如下圖所示，左：32-bit 浮點潛在表徵；中：ground truth；右：8-bit 整數潛在表徵。
他也發現透過 palette 和抖動演算法進一步量化，得到的結果會出乎意料的好。然而，當直接使用VAE 解碼時，palettized 表徵會導致一些可見的偽影：
左：32-bit 潛在表徵；中：8-bit 量化潛在表徵；右：帶有Floyd-Steinberg 抖動的palettized 8-bit 潛在表徵
帶有Floyd-Steinberg 抖動的palettized 表徵引入了噪聲，使解碼結果失真。於是 Matthias Bühlmann 使用 U-Net 來去除抖動所帶來的雜訊。經過4 次迭代，重構結果在視覺上非常接近未量化的版本：
重構結果（左：帶有Floyd-Steinberg 抖動的palettized 表徵；中：經過四次迭代去噪；右：Ground Truth）。
雖然結果非常好，但還是會引入一些偽影，例如上圖中心形符號上的光澤陰影。
雖然從主觀上看，Stable Diffusion 壓縮影像的結果比 JPG 和 WebP 好得多，但從 PSNR、SSIM 等指標看，Stable Diffusion 並沒有明顯的優勢。
如下圖所示，雖然作為編解碼器的Stable Diffusion 在保留影像粒度方面比其他方法好得多，但受壓縮偽影的影響，影像中物體形狀等特徵可能會改變。
#左：JPG 壓縮；中：Ground Truth；右：Stable Diffusion 壓縮。
值得注意的是，目前的Stable Diffusion v1.4 模型在壓縮過程中無法很好地保留字體很小的文字訊息和人臉特徵，但Stable Diffusion v1.5 模型在人臉生成方面有所改進。
#左：Ground Truth；中：經過VAE roundtrip (32-bit 潛在特徵) ；右：從palettized 去噪8-bit 潛在特徵解碼的結果。
部落格發布後，Matthias Bühlmann 的實驗分析引起了大家的討論。
Matthias Bühlmann 自己認為 Stable Diffusion 的影像壓縮效果比預期好，U-Net 似乎能夠有效消除抖動所引入的雜訊。不過，Stable Diffusion 模型未來的版本可能不會再有這種影像壓縮特性。
然而有網友質疑：「VAE 本身就被用於圖像壓縮」，例如基於Transformer 的圖像壓縮方法TIC 就用到了VAE架構，所以Matthias Bühlmann 的實驗似乎是大材小用了。
對此，你有什麼看法？
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