В процессе развития нейросетей наступил момент, когда стала возможна генерация изображений на основе текстового описания. И проект на первое место здесь я бы поставил Stable Diffusion. Эта технология открыла новые возможности для художников, дизайнеров и разработчиков. Давайте посмотрим, как создавалась модель, какие этапы прошла и как произвела революцию в генерации изображений.
История создания Stable Diffusion
Проект был запущен группой компаний CompVis в 2022 году с целью открыть свободный доступ к инструментам генерации изображений. Команда CompVis выбрала разработку открытой платформы, способной конкурировать с коммерческими продуктами вроде DALL-E от OpenAI. Думаю, быстрый рост проекта объясняется именно вкладом сообщества разработчиков.
Когда я узнал о Stable Diffusion, стал с интересом следить за развитием проекта. Его быстрый прогресс меня впечатлил. Генерация изображений высокого качества при небольших вычислительных затратах стала принципиальной инновацией проекта. Для этого разработчики использовали диффузионные модели, адаптированные для работы на обычных видеокартах. Я объясню это дальше.
Этапы разработки
Выделю несколько этапов развития проекта Stable Diffusion:
1. Подготовка данных. Разработчики собрали огромные датасеты изображений и их текстовых описаний для начального обучения модели.
2. Обучение модели. Сначала пришлось использовать мощные серверы, где модель училась создавать изображения по заданному описанию. На слабом оборудовании этот этап продолжался бы гораздо дольше.
3. Оптимизация. Одной из целей проекта было снижение требований к ресурсам, чтобы Stable Diffusion могла работать на устройствах с небольшой мощностью.
4. Тестирование и релиз. Бета-версия была испытана в закрытом доступе. После получения обратной связи разработчики усовершенствовали пользовательский интерфейс и алгоритмы.
Первая версия Stable Diffusion вышла в августе 2022 года. Тогда эта новость активно обсуждалась в профессиональных кругах. В тот момент я как раз занимался вопросами оптимизации при внедрении ИИ и понимал, что доступность технологии — не только в ее цене, но и о возможности работать на стандартных устройствах. Stable Diffusion удалось этого достичь.
У модели было много релизов. Самые значимые из них:
- Stable Diffusion 1.4 — первый публичный релиз,
- Stable Diffusion 1.5 — улучшенное качество изображений,
- Stable Diffusion 2.0 — новая архитектура и более реалистичные результаты,
- Stable Diffusion XL — существенный прогресс в качестве генерации.
Технологические решения
Stable Diffusion использует алгоритм диффузии — процесс, который постепенно улучшает изображение начиная с шума. Это оригинальное и элегантное решение. Вместо работы с полноразмерными изображениями модель обрабатывает их сжатые копии. Это снижает требования к вычислительным ресурсам. Технология основана на следующих этапах:
- Преобразование текстового запроса в векторное представление.
- Генерация начального шума. Диффузионное добавление шума, чтобы добиться реалистичности и плавности изображения.
- Постепенное преобразование шума в изображение. Алгоритм реконструирует изображение, убирает шум, ориентируясь на текстовое описание.
- Финальная обработка и улучшение деталей.
Я смог оценить практичность такого решения, когда сам стал использовать Stable Diffusion для генерации картинок. Но ситуации бывают разные, так что выбирайте нейросеть в зависимости от ваших потребностей — в этом вам поможет обзор, который сделала моя коллега.
Проблемы и вызовы
В процесс работы над моделью разработчики сталкивались с рядом сложностей:
- Этические вопросы. Модель могли использовать для создания неприемлемого контента. Для решения этой проблемы добавлены фильтры, блокирующие определенные запросы.
- Конфиденциальность и авторские права. Из обучающих датасетов исключили запрещенные наборы данных.
- Необходимость оптимизации. Архитектуру модели изменили, чтобы добиться высокой скорости работы без потери качества изображения.
Применение Stable Diffusion
Области, в которых можно использовать Stable Diffusion:
- Искусство и дизайн: создание концепт-артов, плакатов и иллюстраций.
- Разработка игр: генерация текстур и моделей.
- Образование: преподаватели и студенты используют модель для визуализации.
- Бизнес: маркетинговые компании могут получать уникальные графические материалы.
Как-то раз я показал в одном рекламном агентстве, как пользоваться Stable Diffusion. Реакция у сотрудников была неоднозначной. С одной стороны, рабочий процесс у них стал значительно проще. С другой — появился страх попасть под сокращение. Хотя, по моему мнению, с навыком владения ИИ их ценность как специалистов только растет.
Познакомьтесь с ИИ уже сегодня
Stable Diffusion — пример того, как искусственный интеллект может стать мощным инструментом для творчества и бизнеса. Если вы хотите узнать больше и попробовать различные нейросети на практике, загляните в агрегатор JDAI Hub. Здесь собраны лучшие инструменты для решения ваших творческих задач. Сравните Stable Diffusion с DALL-E и Midjourney.
