stable diffusion

НАЧАЛО

Раздел предназначен для плавного введения вашего сознания в мир искусственного интеллекта и понимания того, где берет свое начало
Stable Diffusion

В последние годы технологии генерации изображений с помощью искусственного интеллекта (ИИ) претерпели революционные изменения. Одним из ключевых достижений в этой области стала модель Stable Diffusion, которая открыла новые возможности для создания визуального контента. В данной статье мы подробно рассмотрим историю развития Stable Diffusion, начиная от про-родителей генеративной модели GAN и 1.5 после перейдём к более продвинутой версии SDXL, а также обсудим роль платформы FLUX в интеграции и популяризации этих технологий. Мы проанализируем технические аспекты, примеры применения, влияние на различные индустрии и перспективы дальнейшего развития.

Stable Diffusion

1. Основы Stable Diffusion: что это и как работает

1.1 Исторический контекст развития генеративных моделей

Краткий обзор эволюции генеративных моделей: от GAN (Generative Adversarial Networks) до диффузионных моделей.

GAN (Generative Adversarial Networks) — 2014 год

Созданы Иэном Гудфеллоу и его коллегами, GAN представляют собой состязательную архитектуру, состоящую из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор учится создавать реалистичные образцы, а дискриминатор — отличать реальные данные от сгенерированных. Эта идея позволила добиться высокого качества синтезируемых изображений и других данных.

Вариационные автокодировщики (VAE) — середина 2010-х
Потенциальные модели и улучшения GAN — 2010–2020 годы
Трансформеры и модели на их основе — 2020-е годы
Диффузионные модели — 2021 год и далее.

Эволюция генеративных моделей прошла путь от состязательных подходов (GAN), через вероятностные автокодировщики (VAE), до современных трансформеров и диффузионных моделей — каждая новая технология расширяет возможности по качеству, стабильности и разнообразию создаваемых данных.

Проблемы и ограничения GAN, которые побудили исследователей искать новые подходы.

Сложность тренировки
Чувствительность к гиперпараметрам
Режим коллапса (Mode Collapse)
Недостаток разнообразия
Трудности в оценке качества
Медленная сходимость
Проблемы масштабируемости

Эти ограничения стимулировали исследователей к разработке новых архитектурных решений и методов обучения, таких как вариационные автокодировщики (VAE), модели на основе трансформеров, а также диффузионные модели, которые стремятся преодолеть недостатки GAN и обеспечить более стабильную и качественную генерацию данных.

Введение диффузионных моделей — принцип работы, преимущества и вызовы.

Принцип работы диффузионных моделей - диффузионные модели основаны на процессе постепенного добавления шума к данным и последующем их обратном восстановлении:

Обучение (порождающий процесс): модель учится постепенно «размазывать» реальные данные, добавляя к ним шум на множестве шагов, пока они не превратятся в почти чистый шум. Этот процесс моделируется как цепочка Маркова, где каждый шаг добавляет небольшое количество шума.
Генерация (обратный процесс): после обучения модель способна выполнять обратный процесс — начиная с шума, она последовательно «очищает» его, восстанавливая структуру данных на каждом шаге. В результате получается новый образец, похожий на исходные данные.

Преимущества диффузионных моделей

Высокое качество генерации
Стабильность обучения
Легкость в настройке
Гибкость
Вызовы и ограничения

Недостатки диффузионных моделей

Высокая вычислительная сложность
Медленная генерация
Требовательность к ресурсам
Необходимость балансировать между качеством и скоростью — уменьшение числа шагов может снизить качество, а увеличение — увеличить время.

Диффузионные модели представляют собой мощный подход к генерации данных с высокой стабильностью и качеством. Однако их практическое применение сталкивается с вызовами скорости и ресурсов, что стимулирует дальнейшие исследования для оптимизации процессов генерации.

Generative Adversarial Nets (GAN)

1.2 Процесс диффузии: переход изображения в шум и наоборот.

Переход в шум

Представьте, что у вас есть чёткое изображение. Чтобы его «испорить», к нему постепенно добавляют случайный шум — как будто вы накладываете на картинку всё больше и больше помех. В конце этого процесса изображение превращается в почти полностью случайный шум, из которого трудно что-то распознать.

Обратный переход — от шума к изображению:

Теперь, если у вас есть обученная модель, она умеет делать обратное: начиная с этого шума, она поэтапно «очищает» его. На каждом шаге модель предсказывает, как из текущего зашумлённого состояния можно получить чуть более чёткое изображение. Постепенно, шаг за шагом, из шума восстанавливается структурированное и реалистичное изображение.

Процесс диффузии — это постепенное добавление шума к изображению (чтобы сделать его полностью случайным), а затем — с помощью обученной модели (checkpoint)— постепенное удаление этого шума для восстановления исходного или нового изображения.

Процесс диффузии: Добавление шума в фотографию

Вывод из шума

После того, как изображение было «зашумлено» до состояния практически полного шума (на финальном шаге прямого процесса), начинается обратный процесс — то есть восстановление изображения из шума.
Этот процесс — это последовательность шагов, в которых модель поэтапно «удаляет» шум, приближаясь к исходному изображению или создавая новое.

Он работает следующим образом:

На вход подается случайный вектор, похожий на шум (обычно из нормального распределения).
На каждом шаге: модель предсказывает, как из текущего зашумлённого состояния можно получить чуть менее зашумлённое изображение. Это делается с помощью обученной нейросети, которая знает, как «открутить» добавленный ранее шум.
Постепенно: шум убывает, и изображение становится всё более структурированным и похожим на реальное.
В конце: получается финальное изображение — либо восстановленное исходное, либо полностью сгенерированное новое.

Обратный процесс диффузии — это последовательность шагов по удалению шума из случайного сигнала для получения реалистичного изображения. Обученная модель учится делать эти шаги максимально точно, что позволяет ей генерировать новые изображения или восстанавливать существующие с высокой качеством.

Процесс диффузии: Добавление шума в фотографию

1.3 Особенности Stable Diffusion
Отличия от других диффузионных моделей

Использование латентного пространства для ускорения генерации

В отличие от классических диффузионных моделей, которые работают напрямую с изображениями (высокой размерности), Stable Diffusion использует латентное пространство — более компактное представление изображений. Это значительно ускоряет процесс генерации и снижает требования к вычислительным ресурсам.

В классических диффузионных моделях процесс восстановления изображения происходит прямо в пространстве пикселей — что очень ресурсоемко.
В Stable Diffusion изображение сначала преобразуется в латентное пространство с помощью обученного энкодера.
Генерация происходит именно в этом меньшем по размеру пространстве: модель постепенно «шумит» или «очищает» латентные представления.
После этого полученное латентное представление декодируется обратно в изображение.

Это позволяет значительно сократить время генерации и снизить требования к памяти без существенной потери качества.

Эффективность и скорость

Благодаря работе в латентном пространстве, модель требует меньших вычислительных затрат и может генерировать изображения быстрее, чем модели, работающие напрямую с изображениями.
Благодаря работе в латентном пространстве и оптимизациям, Stable Diffusion достигает хорошего баланса:

Высокое качество создаваемых изображений
Быстрая генерация (в сравнении с классическими диффузионными моделями)
Возможность настройки уровня детализации или скорости через параметры (например, число шагов диффузии

Такой подход делает модель пригодной для широкого круга приложений — от художественной генерации до интеграции в коммерческие продукты.

Гибкость и контроль:

Stable Diffusion позволяет легко управлять стилем, содержанием и детализацией создаваемых изображений через текстовые подсказки (prompting), что делает её более удобной для практического использования.

Open source: исходный код Stable Diffusion был опубликован публично, что позволило сообществу исследователей, разработчиков и художников свободно использовать, модифицировать и улучшать модель.

Значение:

Стимулировало развитие новых методов и улучшений в области генеративных моделей.
Обеспечило доступность мощных инструментов широкому кругу пользователей.
Способствовало развитию этических дискуссий о возможных рисках и ответственности при использовании таких технологий.

Экосистема:

Благодаря открытому коду появилось множество пользовательских интерфейсов, расширений и кастомных моделей на базе Stable Diffusion.

Stable Diffusion — это современная диффузионная модель, которая отличается эффективностью благодаря работе в латентном пространстве, обеспечивает хороший баланс между качеством изображений и скоростью их генерации, а также активно развивается благодаря открытому исходному коду. Всё это делает её одной из самых популярных и доступных моделей для генерации изображений сегодня.

2. Stable Diffusion версия 1.5: прорыв в качестве и доступности

2.1 Технические улучшения по сравнению с предыдущими версиями

Процесс диффузии: Добавление шума в фотографию