Language
Country/Area
No result found
Rahasia teknologi di balik penyebaran yang stabil: Bagaimana ia mengubah kata-kata menjadi gambar yang menakjubkan?
Sejak 2022, Stable Diffusion telah berkembang pesat sebagai model pembelajaran mendalam teks-ke-gambar berdasarkan teknologi difusi. Teknologi kecerdasan buatan generatif yang diluncurkan oleh Stability AI ini telah menjadi produk unggulan dalam tren kecerdasan buatan saat ini. Difusi stabil tidak hanya dapat menghasilkan gambar terperinci berdasarkan deskripsi teks, tetapi juga dapat diterapkan pada inpainting, perluasan, dan konversi timbal balik gambar di bawah bimbingan perintah teks. Pengembangannya melibatkan tim peneliti dari grup CompVis di Universitas Ludwig Maximilian Munich dan Runway, dan didukung melalui sumbangan komputasi dari Stability dan data pelatihan dari organisasi nirlaba.
Difusi stabil adalah model difusi laten, yang merupakan jenis jaringan saraf buatan generatif yang dalam.
Arsitektur teknis Difusi Stabil sangat canggih, terutama terdiri dari autoencoder variasional (VAE), U-Net, dan encoder teks opsional. VAE bertanggung jawab untuk mengompresi gambar dari ruang piksel ke ruang laten yang lebih kecil untuk menangkap makna semantik dasar dari gambar tersebut. Model tersebut dilatih dalam proses difusi maju dengan menambahkan derau Gaussian secara bertahap. U-Net menghilangkan derau ini dari perambatan maju dan memulihkan representasi laten.
Evolusi arsitektur teknologi
Versi asli difusi stabil menggunakan model difusi yang disebut model difusi laten (LDM), yang dikembangkan oleh grup CompVis pada tahun 2015. Tujuan pelatihan model ini adalah untuk menghilangkan derau Gaussian pada gambar pelatihan sehingga dapat menghasilkan gambar yang lebih jelas. Dengan iterasi versi, arsitektur yang stabil dan difusi juga diperbarui secara tepat waktu. Misalnya, versi ketiga SD 3.0 sepenuhnya mengubah arsitektur yang mendasarinya dan menggunakan arsitektur baru yang disebut Rectified Flow Transformer, yang sangat meningkatkan efisiensi model saat memproses teks dan penyandian gambar.
“Desain difusi stabil tidak hanya berfokus pada kualitas gambar yang dihasilkan, tetapi juga menekankan efisiensi komputasi.”
Proses pelatihan model dan sumber data
Pelatihan StableDiffusion bergantung pada kumpulan data LAION-5B, kumpulan data yang tersedia untuk umum yang berisi 5 miliar pasang gambar dan teks. Proses pembuatan kumpulan data melibatkan pengambilan data publik dari internet dan penyaringannya berdasarkan bahasa dan resolusi. Tujuan akhir dari pelatihan adalah untuk menghasilkan gambar yang disukai oleh pengguna, dan berbagai metode berbasis data digunakan dalam proses tersebut untuk meningkatkan akurasi dan keragaman pembuatan. Hal ini membuat difusi stabil menempati tempat penting dalam bidang pembuatan gambar.
“Proses pelatihan difusi stabil menunjukkan cara menggunakan kumpulan data untuk mengoptimalkan kemungkinan menghasilkan hasil.”
Ruang lingkup aplikasi dan prospek masa depan
Aplikasi difusi stabil sangat luas, mulai dari pembuatan seni video hingga pembuatan gambar medis dan musik, dan fleksibilitas teknologi membuatnya mudah diadaptasi ke banyak situasi kreatif. Meskipun versi saat ini memiliki keterbatasan seperti pembuatan anggota tubuh manusia yang buruk dalam situasi tertentu, masalah ini diharapkan dapat dipecahkan di masa mendatang dengan kemajuan teknologi dan pembaruan versi. Versi Difusi XL stabil terbaru telah memperbaiki beberapa masalah kualitas dan memperkenalkan resolusi dan kemampuan pembuatan yang lebih tinggi.
"Pengguna dapat mengatasi keterbatasan awal model melalui penyempurnaan lebih lanjut dan mencapai keluaran yang lebih personal."
Pertimbangan Etika dan Penggunaan
Meskipun difusi stabil merupakan pencapaian teknologi yang menakjubkan, penggunaannya masih memerlukan pertimbangan yang cermat. Gambar yang dihasilkan mungkin secara tidak sengaja mengandung beberapa informasi yang tidak pantas atau sensitif, yang menimbulkan serangkaian masalah etika. Karena model secara bertahap dibuka untuk umum dan pengguna diizinkan untuk menggunakan gambar yang dihasilkan, bagaimana mengatur penerapan teknologi ini dan dampak sosial yang ditimbulkannya telah menjadi masalah mendesak yang perlu ditangani.
Difusi stabil bukan hanya inovasi ilmiah dan teknologi yang mendalam, tetapi juga cermin yang mencerminkan budaya sosial. Seiring dengan terus berkembangnya teknologi, berapa banyak lagi aplikasi yang mengejutkan yang akan muncul di masa mendatang?
