Language
Country/Area
No result found
Постоянно распространяющаяся магия глубокого обучения: почему она работает на домашнем оборудовании?
С учетом быстрого развития генеративного искусственного интеллекта Stable Diffusion, несомненно, является привлекательным звездным продуктом. С момента своего запуска в 2022 году эта модель глубокого обучения, преобразующая текст в изображение, основанная на технологии диффузии, не только поразила пользователей своими возможностями создания подробных изображений, но и сломала подход облачных сервисов, позволив обычным потребителям использовать домашнее оборудование. Запустить на. Как достигаются такие технологические инновации?
Техническая информация
Стабильная диффузия — это глубокая генеративная искусственная нейронная сеть, называемая моделью скрытой диффузии. Ее процесс разработки требует большого количества вычислительных ресурсов, но ее открытый код и веса моделей облегчают доступ к этой технологии для все большего числа людей. По сравнению с фирменными моделями преобразования текста в изображение, такими как DALL-E и Midjourney, которые ранее были доступны только через облачные сервисы, появление стабильной диффузии позволяет пользователям с обычными графическими процессорами пользоваться новейшими технологиями искусственного интеллекта.Стабильная диффузия была разработана исследователями из группы CompVis в Мюнхенском университете Людвига-Максимилиана и Runway.
Архитектура и производительность
Архитектура Stable Diffusion состоит из трех основных компонентов: вариационного автокодировщика (VAE), U-Net и дополнительного текстового кодировщика. Благодаря мощной платформе U-Net модель способна восстанавливать четкие изображения из закодированных представлений, содержащих гауссовский шум, — этот процесс известен как шумоподавление. Для многих пользователей U-Net и кодировщик с большим количеством параметров слишком сложны в работе, но относительная легкость Stable Diffusion делает его подходящим выбором для личного использования.Стабильная диффузия достигает 8,6 миллионов оптимизаций параметров на сгенерированных шаблонах изображений и может работать на графических процессорах потребительского уровня.
Источник данных и процесс обучения
Обучающие данные для Stable Diffusion взяты из набора данных LAION-5B, который содержит 500 миллионов пар аннотированных изображений и описаний и был проверен для обеспечения качества и разнообразия данных. Разработчики выборочно использовали эти данные в процессе обучения и провели несколько раундов глубокого обучения для улучшения возможностей генерации модели.Удобные функции
Стабильная диффузия может не только генерировать изображения, но и поддерживать модификацию изображений, включая завершение и расширение. Пользователи могут руководить процессом генерации изображений с помощью текстовых подсказок, что позволяет им относительно легко реализовывать собственные идеи.Многие дружественные интерфейсы с открытым исходным кодом, такие как DreamStudio и AUTOMATIC1111, предоставляют богатый функционал, позволяющий пользователям, независимо от их технического образования, легко использовать эту технологию.
Проблемы корректируемости и предвзятости
Хотя стабильная диффузия демонстрирует превосходные показатели во всех аспектах, в ее работе все еще существуют некоторые проблемы. Например, поскольку модель в основном обучается на данных с аннотациями на английском языке, сгенерированные изображения часто имеют западные культурные предубеждения и не являются репрезентативными для других культур.Заключение Короче говоря, возникновение стабильной диффузии открывает новые перспективы для технологии глубокого обучения. Она не только популяризирует передовые технологии, но и стимулирует столкновение креативности. Поскольку технология глубокого обучения может работать на обычном потребительском оборудовании, возможно, в будущем появятся и другие инновации и приложения. Как эта технология повлияет на наш способ творчества и какие новые возможности она откроет?Создатели признают, что модель может иметь алгоритмическую предвзятость, что является одной из проблем, которую необходимо преодолеть в будущем.
