Language
Country/Area
No result found
隐藏在稳定扩散背后的科技秘密：它如何将文字变成惊艳图像？
自2022年以来，稳定扩散（Stable Diffusion）作为一种基于扩散技术的深度学习文本到图像模型迅速崛起。这项由Stability AI推出的生成式人工智慧技术，已成为当前人工智慧热潮中的明星产品。稳定扩散不仅可以生成基于文字描述的详细图像，还可以应用于修补、扩展以及在文本提示引导下进行图像的相互转换。它的发展涉及来自慕尼黑路德维希玛克西米连大学CompVis小组和Runway的研究团队，并透过Stability的计算捐赠和非营利机构的训练数据支持。
稳定扩散是一种潜在扩散模型，这是一种类型的深度生成人工神经网络。
稳定扩散的技术架构十分精密，主要由变分自编码器（VAE）、U-Net和可选的文本编码器组成。 VAE负责将图像从像素空间压缩到较小的潜在空间，以捕获图像的基本语义意义。通过逐步添加高斯噪音，模型在前向扩散过程中进行训练。 U-Net则将这些噪音从前向扩散中去除，恢复潜在表示。
科技架构的演变
稳定扩散的原始版本使用了一种扩散模型，称为潜在扩散模型（LDM），由CompVis小组于2015年开发。这些模型的训练目标是去除训练图像上的高斯噪音，使其能够生成更加清晰的图像。随着版本的迭代，稳定扩散的架构也适时更新。例如，第三版SD 3.0完全改变了底层架构，使用了一种名为矫正流变压器（Rectified Flow Transformer）的新架构，这使得模型在处理文本和图像编码时的效率大大提升。
「稳定扩散的设计不仅注重生成图像的质量，还强调了计算效率。」
模型的训练过程及数据源
稳定扩散的训练依赖于LAION-5B数据集，这是一个包含50亿对图像和标题的公开数据集。数据集的创建过程涉及从互联网上抓取公共数据，并根据语言和解析度进行过滤。训练的终极目标是生成被用户喜爱的图像，而过程中采用了多种数据驱动的方法来提高生成的准确性和多样性。这使得稳定扩散在图像生成领域中占据了重要的一席之地。
「稳定扩散的训练过程展示了如何使用数据集来优化生成结果的可能性。」
应用范围及未来展望
稳定扩散的应用范围极为广泛，从影像艺术创作到医疗图像和音乐生成，该技术的灵活性使其能够轻松适应许多创新场合。尽管目前的版本存在着对某些特定情境的人体肢体生成效果不佳等限制，但随着技术的进步和版本更新，这些问题有望在未来得到解决。最新的稳定扩散XL版本已经修复了部分质量问题，并引入了更高的解析度和生成能力。
「用户可透过进一步的微调来克服模型的初始限制，实现更加个性化的生成输出。」
道德与使用考量
尽管稳定扩散在技术上取得了惊人成就，使用这项技术仍需谨慎考量。生成的图像可能无意中包含一些不当或敏感的信息，这引发了一系列的道德问题。随着模型逐步开放源代码并允许用户使用生成的图像，如何规范这些技术的应用及其所带来的社会影响，成为了一个亟需解决的问题。
稳定扩散不仅是一项深奥的科技创新，更是一面反映社会文化的镜子。随着科技的进一步发展，未来还会有多少令人惊讶的应用会出现？
