Czym jest Stable Diffusion?

W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi do edycji obrazów, które wymagają ręcznego wprowadzania, Stable Diffusion wykorzystuje modele dyfuzji latentnej do generowania obrazów. Stable Diffusion działa poprzez rozumienie naturalnych językowych podpowiedzi i tłumaczenie ich na wyjścia oparte na pikselach. Ta technologia jest częścią szerszej fali modeli generatywnej AI, podobnych do DALL-E czy Midjourney, ale to, co wyróżnia Stable Diffusion, to jego otwarta natura. Oznacza to, że każdy może pobrać, zmodyfikować i uruchomić model Stable Diffusion na własnym sprzęcie, co sprzyja innowacjom i poprawom napędzanym przez społeczność.

Popularność modelu wynika z jego wszechstronności i zdolności do działania z importem mimo ograniczonego wsparcia. Może tworzyć wszystko, od realistycznych fotografii po sztukę abstrakcyjną, a nawet edytować istniejące obrazy za pomocą technik takich jak inpainting czy outpainting. Na przykład, użytkownik może wprowadzić tekstową podpowiedź, taką jak "futurystyczny krajobraz miejski o zachodzie słońca z latającymi samochodami", a Stable Diffusion wygeneruje odpowiadający obraz w ciągu kilku sekund. Ta zdolność ma implikacje w różnych branżach, w tym w rozrywce, reklamie i edukacji, gdzie import i tworzenie treści wizualnych jest niezbędne.

Architektura Stable Diffusion opiera się na fundamentach procesów dyfuzji wejściowej, które polegają na stopniowym dodawaniu, a następnie usuwaniu szumów z danych. Ten proces pozwala modelowi uczyć się i importować wzorce wejściowe w ogromnych zbiorach danych obrazów i podpisów, umożliwiając mu rekonstrukcję lub wymyślanie nowych wizualizacji. Wydajność modelu Stable Diffusion jest godna uwagi; może działać na małych lub nawet konsumenckich GPU, co czyni model opłacalnym.

W istocie, Stable Diffusion to więcej niż tylko narzędzie do użycia jako wskazówka—jest to platforma, która wspiera kreatywność. W miarę jak AI nadal się rozwija, Stable Diffusion jest świadectwem tego, jak inicjatywy open-source mogą przyspieszać postęp technologiczny.

Stable Diffusion działa poprzez wyrafinowany proces oparty na modelach generacji obrazów dyfuzyjnych, rodzaju techniki generatywnej AI. Aby zrozumieć, jak działa Stable Diffusion, pomocne jest podzielenie tego na kluczowe etapy: trening, proces dyfuzji i wnioskowanie.

Najpierw model generacji importu obrazów jest trenowany na ogromnych zbiorach danych wejściowych, takich jak LAION, który zawiera miliardy par obraz-tekst zebranych z internetu. Podczas treningu AI uczy się kojarzyć opisy tekstowe z używanymi elementami wizualnymi. Osiąga się to za pomocą wariacyjnego autoenkodera (VAE), który kompresuje obrazy do przestrzeni latentnej o niższej wymiarowości. Praca w tej przestrzeni latentnej zmniejsza wymagania obliczeniowe, pozwalając modelowi generacji obrazów Stable Diffusion efektywnie obsługiwać złożone generacje.

Podstawowym mechanizmem kierowania wejściem jest proces Stable Diffusion. Modele generacji obrazów dyfuzyjnych działają poprzez symulację dodawania szumów do obrazu w wielu krokach, aż stanie się czystym szumem. Następnie model generacji obrazów uczy się odwracać ten proces szumowy - usuwając szum z obrazu krok po kroku, aby odtworzyć oryginał lub wygenerować nowy na podstawie tekstowego podpowiedzi. W Stable Diffusion jest to udoskonalane za pomocą techniki zwanej dyfuzją latentną, gdzie dyfuzja zachodzi w przestrzeni latentnej, a nie bezpośrednio na pikselach.

Gdy użytkownik dostarcza lub używa importu dla tekstowej podpowiedzi, takiej jak "czerwona róża w wazonie na drewnianym stole", model koduje ten tekst za pomocą enkodera opartego na transformatorze, takiego jak CLIP. Tworzy to wektor warunkujący, który kieruje procesem usuwania szumów. Zaczynając od losowego szumu w przestrzeni latentnej, model iteracyjnie usuwa szum w typowo 10-50 krokach, udoskonalając wynik na podstawie podpowiedzi. Na koniec VAE dekoduje reprezentację latentną z powrotem do obrazu o pełnej rozdzielczości.

Zaawansowane funkcje wejściowe zwiększają funkcjonalność Stable Diffusion. Na przykład, kierowanie bez klasyfikatora pozwala modelowi wzmocnić wpływ podpowiedzi, prowadząc do dokładniejszych generacji. Użytkownicy mogą również dostosować parametry, takie jak kroki, nasiono i skala kierowania, aby kontrolować kreatywność i wierność. Środki bezpieczeństwa, takie jak filtry zapobiegające szkodliwym treściom, są zintegrowane, chociaż wersje społecznościowe często je modyfikują.

Ten przepływ pracy sprawia, że Stable Diffusion jest nie tylko potężny, ale także dostosowywalny w użyciu. Deweloperzy mogą zintegrować go z aplikacjami za pomocą bibliotek takich jak Diffusers od Hugging Face, umożliwiając generację w czasie rzeczywistym lub przetwarzanie wsadowe. Zrozumienie tych mechanizmów ujawnia, dlaczego Stable Diffusion stał się podstawą w badaniach AI i rozwoju aplikacji, gdy jest trenowany.

Korzystanie ze Stable Diffusion jest proste, zwłaszcza z przyjaznymi dla użytkownika interfejsami importu i narzędziami dostępnymi dzisiaj. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym programistą, oto krok po kroku przewodnik, jak zacząć.

Najpierw skonfiguruj swoje bezpłatne środowisko zgodnie z instrukcjami. Najłatwiejszym sposobem jest korzystanie z platform internetowych, takich jak AI Endpoints, które oferują stable diffusion XL (SDXL), interfejs tekstowy do zabawy za darmo. Wystarczy wpisać tekstowy prompt i generować obrazy. Aby uzyskać większą kontrolę, możesz postępować zgodnie z dokumentacją z przykładami kodu w pythonie.

Korzystając z AI Deploy, możesz bardzo łatwo wnioskować model Stable Diffusion i korzystać z przystępnych GPU od OVHcloud.

Z czasem Stable Diffusion staje się potężnym narzędziem do twórczego wprowadzania, dostępnym dla projektów osobistych lub profesjonalnych procesów roboczych.

Przykłady zastosowań i aplikacji generatywnej AI

Generatywna AI, exemplifikowana przez modele wejściowe takie jak Stable Diffusion, przekształciła liczne branże dzięki swojej zdolności do tworzenia nowej treści na podstawie wzorców danych, na których była trenowana, w tym z dostrajaniem. Jej zastosowania obejmują obszary kreatywne, dostrajanie, praktyczne i innowacyjne.

• W sztuce i projektowaniu generatywna AI umożliwia szybkie prototypowanie, gdy jest dobrze trenowana. Artyści korzystają ze Stable Diffusion, aby generować koncepcje ilustracji, logo lub animacji, szybko iterując bez ręcznego rysowania. Na przykład projektanci mody tworzą wirtualne prototypy odzieży do dostrajania, redukując marnotrawstwo materiałów.
   
• Rozrywka korzysta z tego w ogromnym stopniu. Studia filmowe wykorzystują Stable Diffusion i inne modele do storyboardów, efektów wizualnych, a nawet generowania całych scen i obrazów. Twórcy gier używają go do tworzenia dynamicznych środowisk, postaci i tekstur, zwiększając immersję w tytułach takich jak RPG z otwartym światem.
   
• Marketing i reklama wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do dostosowywania spersonalizowanej treści opartej na dużych zbiorach danych. Marki generują dostosowane obrazy lub filmy na podstawie danych użytkowników i wskazówek, poprawiając zaangażowanie w kampaniach. Strony e-commerce wykorzystują to do wizualizacji produktów, pokazując przedmioty w różnych ustawieniach, aby zwiększyć sprzedaż.
   
• Edukacja widzi zastosowania w generowaniu obrazów do interaktywnego uczenia się. Nauczyciele tworzą niestandardowe opcje obrazów do lekcji, takie jak oryginalne rekonstrukcje historyczne lub diagramy naukowe, co ułatwia zrozumienie złożonych tematów.
   
• Służba zdrowia wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do odkrywania leków, symulując struktury molekularne lub generując opcje obrazów medycznych do szkolenia diagnostycznego. Pomaga w tworzeniu syntetycznych danych do badań, gdzie prawdziwe dane są rzadkie.
   
• W architekturze i inżynierii pomaga w projektowaniu budynków lub produktów, generując warianty na podstawie ograniczeń, takich jak zrównoważony rozwój czy koszty.

Nowe przypadki użycia obejmują moderację treści, gdzie sztuczna inteligencja generuje przykłady do szkolenia systemów detekcji oraz narzędzia dostępności, które opisują obrazy w wysokiej rozdzielczości dla osób niewidomych.

Ogólnie rzecz biorąc, wszechstronność generatywnej sztucznej inteligencji, takiej jak generowanie obrazów przez Stable Diffusion, zwiększa efektywność, kreatywność i innowacyjność w różnych sektorach, chociaż rodzi pytania o utratę miejsc pracy oraz wysoką jakość i autentyczność – bardziej niż w przypadku uczenia maszynowego.