Language
Country/Area
No result found
السر التكنولوجي وراء الانتشار المطرد: كيف يحول الكلمات إلى صور مذهلة؟
منذ عام 2022، برز Stable Diffusion بسرعة كنموذج للتعلم العميق لتحويل النص إلى صورة يعتمد على تقنية النشر. أصبحت تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي التي أطلقتها شركة Stability AI منتجًا نجميًا في طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية. لا يمكن للنشر المستقر أن ينشئ صورًا تفصيلية بناءً على أوصاف النص فحسب، بل يمكن تطبيقه أيضًا لإصلاح الصور وتوسيعها وتحويلها من وإلى بعضها البعض مسترشدًا بالمطالبات النصية. ويشارك في تطويره فرق بحثية من مجموعة CompVis في جامعة Ludwig Maximilian في ميونيخ وRunway، ويتم دعمه من خلال التبرعات الحسابية من بيانات الاستقرار والتدريب من المنظمات غير الربحية.
الانتشار المستقر هو نموذج انتشار كامن، وهو نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة التوليدية.
إن البنية التقنية للانتشار المستقر معقدة للغاية، وتتكون بشكل أساسي من أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAE)، وU-Net وأجهزة تشفير النص الاختيارية. VAE مسؤول عن ضغط الصورة من مساحة البكسل إلى مساحة كامنة أصغر لالتقاط المعنى الدلالي الأساسي للصورة. تم تدريب النموذج على عملية انتشار للأمام عن طريق إضافة ضوضاء غاوسية تدريجيًا. تقوم U-Net بإزالة هذه الضوضاء من الانتشار الأمامي واستعادة التمثيل الكامن.
تطور هندسة التكنولوجيا
استخدمت النسخة الأصلية من الانتشار المستقر نموذج انتشار يسمى نموذج الانتشار الكامن (LDM)، الذي طورته مجموعة CompVis في عام 2015. الهدف التدريبي لهذه النماذج هو إزالة التشويش الغاوسي على صور التدريب حتى تتمكن من توليد صور أكثر وضوحًا. مع تكرار الإصدارات، يتم أيضًا تحديث البنية المستقرة والمنتشرة في الوقت المناسب. على سبيل المثال، قام الإصدار الثالث من SD 3.0 بتغيير البنية الأساسية بالكامل واستخدم بنية جديدة تسمى Rectified Flow Transformer، مما أدى إلى تحسين كفاءة النموذج بشكل كبير في معالجة ترميز النص والصور.
"لا يركز تصميم الانتشار المستقر على جودة الصور المولدة فحسب، بل يؤكد أيضًا على الكفاءة الحسابية."
نموذج عملية التدريب ومصادر البيانات
يعتمد التدريب على النشر المستقر على مجموعة بيانات LAION-5B، وهي مجموعة بيانات متاحة للعامة تحتوي على 5 مليارات زوج من الصور والتسميات التوضيحية. يتضمن إنشاء مجموعة البيانات استخراج البيانات العامة من الإنترنت وتصفيتها بناءً على اللغة والدقة. الهدف النهائي للتدريب هو إنشاء صور يحبها المستخدمون، ويتم استخدام مجموعة متنوعة من الأساليب المعتمدة على البيانات في العملية لتحسين دقة وتنوع الإنتاج. وهذا يجعل الانتشار المستقر يحتل مكانًا مهمًا في مجال توليد الصور.
"توضح عملية التدريب على الانتشار المستقر كيفية استخدام مجموعة البيانات لتحسين احتمالية توليد النتائج."
نطاق التطبيق والآفاق المستقبلية
يحتوي الانتشار المستقر على مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من إنشاء فن الفيديو وحتى إنشاء الصور الطبية والموسيقى، وتسمح مرونة التكنولوجيا بتكييفها بسهولة مع العديد من المواقف المبتكرة. على الرغم من أن الإصدار الحالي به قيود مثل ضعف إنتاج الأطراف البشرية في مواقف معينة، إلا أنه مع تقدم التكنولوجيا وتحديثات الإصدار، من المتوقع أن يتم حل هذه المشكلات في المستقبل. قام الإصدار الأخير من Stable Diffusion XL بإصلاح بعض مشكلات الجودة وقدم دقة أعلى وقدرات إنشاء.
"يمكن للمستخدمين التغلب على القيود الأولية للنموذج من خلال المزيد من الضبط لتحقيق نتائج أكثر تخصيصًا."
الاعتبارات الأخلاقية واعتبارات الاستخدام
على الرغم من الإنجازات التقنية المذهلة للانتشار المستقر، إلا أن استخدام هذه التكنولوجيا لا يزال يتطلب دراسة متأنية. قد تحتوي الصور التي تم إنشاؤها عن غير قصد على بعض المعلومات غير الملائمة أو الحساسة، مما يثير سلسلة من القضايا الأخلاقية. نظرًا لأن النماذج تفتح كود المصدر تدريجيًا وتسمح للمستخدمين باستخدام الصور المولدة، فقد أصبحت كيفية تنظيم تطبيق هذه التقنيات والتأثير الاجتماعي الذي تجلبه مشكلة ملحة تحتاج إلى حل.
إن الانتشار المستقر لا يشكل ابتكارًا تكنولوجيًا عميقًا فحسب، بل إنه أيضًا مرآة تعكس الثقافة الاجتماعية. مع التطور التكنولوجي المتزايد، كم عدد التطبيقات المدهشة التي ستظهر في المستقبل؟
