Stable Diffusion: Išsamus atvirojo kodo revoliucijos vadovas dirbtinio intelekto vaizdų generavime

Kas yra Stable Diffusion ir kodėl jis pakeitė DI vaizdų generavimo pasaulį

Stable Diffusion žymi revoliucinį etapą dirbtinio intelekto vaizdų generavimo srityje. Skirtingai nuo daugelio nuosavybinių sprendimų, tokių kaip DALL-E 3 ar Midjourney, tai yra atvirojo kodo projektas, kuris iš esmės demokratizavo prieigą prie pažangių DI technologijų. Dėl savo atviros licencijos jis leidžia visiems – nuo entuziastų iki profesionalių studijų – eksperimentuoti su vizualinio turinio kūrimu be apribojimų, būdingų komercinėms platformoms. Išsamesnį palyginimą su kitais DI generatoriais rasite mūsų išsamioje apžvalgoje.

Šis įrankis veikia latentinių difuzijos modelių principu, kurie išmoko kurti vaizdus remdamiesi milijonais pavyzdžių. Vartotojas tiesiog įveda tekstinį aprašymą (vadinamąjį raginimą, angl. prompt) ir algoritmas pagal jį sugeneruoja atitinkamą vizualizaciją. Tačiau tai, kas daro Stable Diffusion tikrai novatorišku, yra našumo, palyginamo su nuosavybiniais sprendimais, ir atvirojo kodo projekto lankstumo derinys.

Stable Diffusion istorija ir plėtra

Projektas Stable Diffusion dienos šviesą išvydo dėka įmonės Stability AI, bendradarbiaujant su LMU Miunchenu ir LAION. Pirmoji versija buvo pristatyta 2022 m. rugpjūtį ir nedelsiant patraukė technologijų bendruomenės dėmesį. Skirtingai nuo uždarų sistemų, modelio išeitinis kodas buvo viešai prieinamas, kas leido programuotojams visame pasaulyje prisidėti prie jo tobulinimo.

Nuo pat pristatymo modelis sulaukė kelių reikšmingų atnaujinimų, kurie palaipsniui gerino generuojamų vaizdų kokybę, apdorojimo greitį ir pridėjo naujų funkcijų. Chronologiškai galime stebėti plėtrą nuo 1.x versijos per 2.x iki naujausių iteracijų, kurių kiekviena atnešė žymių patobulinimų skiriamosios gebos, detalumo ir bendro generuojamų vaizdų tikslumo srityse.

Techniniai pagrindai ir kaip veikia Stable Diffusion

Stable Diffusion priklauso latentinių difuzijos modelių šeimai. Skirtingai nuo GAN (Generative Adversarial Networks), naudotų ankstesnės kartos generatoriuose, difuzijos modeliai veikia principu palaipsniui šalinant triukšmą iš atsitiktinių duomenų. Šį procesą galime palyginti su atvirkštiniu tirpinimo procesu – pradedame nuo „ištirpusio“ (triukšmingo) vaizdo ir palaipsniui iš jo „kristalizuojame“ galutinį vaizdą.

Modelio architektūrą sudaro keli pagrindiniai komponentai:

Teksto koduotuvas (Text encoder)

Konvertuoja tekstinį raginimą (prompt) į skaitmeninį vaizdą, kurį modelis gali apdoroti. Čia naudojama pažangi CLIP technologija, sukurta OpenAI, kuri gali efektyviai suprasti žodžių ir frazių reikšmę.

U-Net

Modelio branduolys, atsakingas už patį triukšmo šalinimo procesą. Šis neuroninis tinklas palaipsniui transformuoja atsitiktinį triukšmą į nuoseklų vaizdą pagal pateiktą raginimą.

VAE dekoderis

Variacinis autokoduotuvas (Variational Autoencoder), kuris konvertuoja latentinę reprezentaciją (tam tikrą „tarpinį žingsnį“ generavimo procese) į galutinį pikselių vaizdą.

Ši sudėtinga sistema leidžia kurti 512x512 arba 768x768 pikselių raiškos vaizdus su stebėtinu detalumo lygiu ir atitikimu pateiktam raginimui.

Vietinio Stable Diffusion naudojimo privalumai

Vienas reikšmingiausių Stable Diffusion privalumų yra galimybė jį paleisti savo aparatinėje įrangoje. Ši iš pažiūros paprasta savybė suteikia vartotojams daug esminių pranašumų:

Neribotas generavimas be papildomų mokesčių

Skirtingai nuo debesijos paslaugų su prenumerata ar kreditais, galite generuoti neribotą kiekį vaizdų be jokių papildomų išlaidų. Vienintelis apribojimas yra jūsų aparatinės įrangos našumas ir laikas, kurį esate pasirengę investuoti.

Absoliuti proceso kontrolė

Vietinis naudojimas suteikia tiesioginę prieigą prie visų generavimo parametrų. Galite eksperimentuoti su nustatymais, tokiais kaip „sampling steps“, „guidance scale“, „seed“ reikšmės ir daugeliu kitų kintamųjų, kurie daro įtaką galutiniam vaizdui.

Duomenų ir raginimų privatumas

Visi duomenys lieka jūsų įrenginyje, o tai ypač svarbu profesionalams, dirbantiems su jautriu turiniu ar intelektine nuosavybe. Jūsų raginimai, nuorodos ar sugeneruoti vaizdai nėra siunčiami į išorinius serverius.

Galimybė pritaikyti specifiniams poreikiams

Vietinė instaliacija leidžia modifikuoti kodą, įgyvendinti nuosavas darbo eigas ir integruoti į esamas sistemas, ką ypač vertina programuotojai ir studijos.

Praktinis Stable Diffusion panaudojimas

Stable Diffusion pritaikomas įvairiose pramonės šakose ir kūrybiniuose procesuose:

Koncepcinis menas ir iliustracijos

Menininkai naudoja Stable Diffusion greitai vizualizuoti koncepcijas, generuoti įkvėpimą ar kurti pagrindus tolesniam skaitmeniniam apdorojimui. Per kelias minutes galima sukurti dešimtis idėjų variantų, kuriems tradiciniais metodais prireiktų valandų darbo.

Produktų dizainas ir prototipų kūrimas

Dizaineriai gali greitai vizualizuoti naujus produktus įvairiais variantais ir stiliais. Nuo mados aksesuarų koncepcijų, baldų iki elektronikos – Stable Diffusion gali generuoti fotorealistines vizualizacijas pagal tekstinį aprašymą.

Rinkodaros medžiaga ir socialiniai tinklai

Rinkodaros specialistai vertina galimybę greitai kurti unikalų vizualinį turinį kampanijoms, įrašams socialiniuose tinkluose ar reklaminiams skydeliams. Stable Diffusion leidžia išlaikyti nuoseklų vizualinį stilių visuose rezultatuose.

Filmų ir žaidimų gamyba

Kūrėjai naudoja Stable Diffusion scenų previzualizacijai, personažų koncepcijų kūrimui ar tekstūrų ir aplinkų generavimui. Ypač nepriklausomi kūrėjai ir mažesnės studijos gauna prieigą prie įrankių, kurie anksčiau buvo prieinami tik didelėms produkcijoms su dideliais biudžetais.

Pažangios technikos ir funkcijos

Stable Diffusion išsiskiria pritaikymo galimybėmis ir pagrindinės funkcijos išplėtimu. Tarp populiariausių pažangių technikų yra:

Inpainting (selektyvus regeneravimas)

Ši technika leidžia pasirinkti konkrečią esamo vaizdo sritį ir ją pergeneruoti. Ji idealiai tinka nepageidaujamiems elementams pašalinti, specifinėms detalėms pakeisti ar probleminėms generuoto vaizdo dalims pataisyti. Pavyzdžiui, galite išsaugoti kompoziciją ir pagrindinius elementus, bet pakeisti personažo drabužių stilių ar aplinkos pobūdį.

Outpainting (vaizdo išplėtimas)

Outpainting leidžia išplėsti esamą vaizdą už jo pradinių ribų. Tai tinka kraštinių santykiui keisti, kadrui praplėsti ar kontekstui aplink centrinį elementą papildyti. Stable Diffusion šiame procese protingai tęsia esamą turinį ir išlaiko vizualinį tęstinumą.

ControlNet ir kompozicijos valdymas

ControlNet žymi revoliuciją tiksliame generuojamo turinio valdyme. Šis plėtinys leidžia apibrėžti tikslią kompoziciją, personažų pozas, perspektyvą ar galutinio vaizdo gylio žemėlapį. Pavyzdžiui, galite nurodyti konkrečią žmogaus pozą, kompozicijos eskizą ar gylio žemėlapį, ir Stable Diffusion pagal šias instrukcijas sukurs detalų vaizdą, atitinkantį nurodytus apribojimus.

Img2img transformacijos

Ši funkcija leidžia naudoti esamą vaizdą kaip pagrindą ir transformuoti jį pagal tekstinį raginimą. Ji išlaiko pagrindinę kompoziciją ir struktūrą, bet pritaiko naują stilių, keičia medžiagas ar koreguoja detales. Tai galingas įrankis iteratyviam darbui su vizualiniu turiniu.

Nuosavų modelių mokymas ir tikslinimas (fine-tuning)

Pažengę vartotojai gali mokyti nuosavus modelius arba tikslinti esamus naudodami nuosavus duomenų rinkinius. Tai leidžia kurti specializuotus modelius, orientuotus į konkretų vizualinį stilių, temą ar prekės ženklą. Taip studijos gali paruošti modelį, kuris nuosekliai generuoja turinį, atitinkantį jų vizualinį identitetą.

Ekosistema ir bendruomenė aplink Stable Diffusion

Vienas iš įspūdingiausių Stable Diffusion aspektų yra tvirta įrankių, plėtinių ir vartotojo sąsajų ekosistema, kuri susiformavo aplink jį. Dėl atvirojo kodo pobūdžio atsirado daugybė sprendimų, kurie šią technologiją daro prieinamą įvairioms vartotojų grupėms:

Vartotojo sąsajos

Mažiau techniškai patyrusiems vartotojams yra daugybė grafinių sąsajų, kurios žymiai supaprastina darbą su Stable Diffusion. Populiariausia yra AUTOMATIC1111 WebUI, kuri siūlo intuityvų valdymą ir prieigą prie daugumos pažangių funkcijų be būtinybės rašyti kodą. Kitos alternatyvos apima ComfyUI, orientuotą į vizualinį programavimą, arba InvokeAI su draugiška vartotojo sąsaja.

Modeliai ir kontroliniai taškai (checkpoints)

Bendruomenė sukūrė tūkstančius specializuotų modelių (kontrolinių taškų), pagrįstų pagrindiniu Stable Diffusion. Šie modeliai dažnai yra mokomi specifiniais meniniais stiliais, temomis ar vizualinėmis savybėmis. Taip vartotojai gali generuoti vaizdus, įkvėptus konkrečių menininkų, filmų žanrų ar istorinių epochų.

Lora adapteriai

Low-Rank Adaptation (LoRA) yra efektyvus būdas subtiliai suderinti modelį be būtinybės jį visiškai permokyti. Šie maži adapteriai (dažnai tik keli MB) gali dramatiškai paveikti generavimo stilių arba pridėti specifinių gebėjimų. Egzistuoja tūkstančiai LoRA adapterių, skirtų specifiniams personažams, stiliams, objektams ar vizualiniams efektams.

Įterpimai (Embeddings) ir tekstinės inversijos (textual inversions)

Šie įrankiai leidžia „išmokyti“ modelį naujų koncepcijų ar stilių naudojant kelis pavyzdinius paveikslėlius. Rezultatas yra naujas „žodis“ ar frazė, kurią galite naudoti raginime norėdami iškviesti tam tikrą vizualinį elementą. Tai idealus būdas personalizuoti generavimą be plataus masto mokymo.

Techniniai reikalavimai Stable Diffusion naudojimui

Norint visapusiškai naudoti Stable Diffusion savo įrenginyje, reikia atsižvelgti į tam tikrus aparatinės įrangos reikalavimus:

GPU su pakankamai VRAM

Svarbiausias komponentas yra vaizdo plokštė su pakankama vaizdo atmintimi (VRAM). Minimaliai reikia 4 GB VRAM pagrindinėms funkcijoms, tačiau norint patogiai dirbti su didesne raiška ir pažangiomis funkcijomis, rekomenduojama 8 GB ar daugiau. Optimalų našumą užtikrina NVIDIA RTX serijos vaizdo plokštės, kurios siūlo specializuotus tenzorinius branduolius (tensor cores) DI skaičiavimams pagreitinti.

CPU ir RAM

Nors pagrindinė apkrova tenka GPU, pakankamai galingas procesorius ir operatyvioji atmintis (RAM) yra svarbūs sklandžiam sistemos veikimui. Rekomenduojama turėti bent 16 GB RAM ir vidutinės klasės daugiabranduolinį procesorių.

Saugykla

Pagrindiniai Stable Diffusion modeliai paprastai užima 2–7 GB, tačiau augant modelių, kontrolinių taškų ir sugeneruotų vaizdų kolekcijai, greitai didėja poreikis saugyklos vietai. Mažiausiai 50 GB laisvos vietos yra protingas pagrindas, tačiau rimti vartotojai dažnai skiria Stable Diffusion šimtus gigabaitų.

Alternatyvos mažiau galingai aparatinei įrangai

Vartotojams, neturintiems prieigos prie galingo GPU, yra optimizuotų modelių versijų, kurios gali veikti ir su silpnesne aparatine įranga (įskaitant senesnes vaizdo plokštes ar net CPU), nors ir mažesniu greičiu bei prastesne kokybe. Kai kurios implementacijos yra optimizuotos ir Mac kompiuteriams su Apple Silicon.

Patarimai efektyviems raginimams ir geresniems rezultatams

Gautų vaizdų kokybė iš Stable Diffusion labai priklauso nuo įvesties raginimų (prompts) kokybės. Štai keletas patikrintų praktikų geresniems rezultatams pasiekti:

Būkite konkretūs ir detalūs

Kuo detalesnis jūsų aprašymas, tuo tikslesnis bus rezultatas. Vietoj bendro „moters portretas“ pabandykite „jaunos moters portretas su mėlynomis akimis ir rausvais plaukais, švelnūs bruožai, minkštas natūralus apšvietimas, profesionali fotografija, detali, realistinė“.

Naudokite menines nuorodas

Stable Diffusion žino daugelio menininkų ir medijų stilius. Pridėjus nuorodą, pvz., „Alfonso Mucha stiliumi“ arba „kaip akvarelės tapyba“, galite žymiai paveikti rezultato estetiką.

Neigiami raginimai (Negative prompts)

Lygiai taip pat svarbu, kaip apibrėžti, ką norite matyti, yra nurodyti, ko reikėtų vengti. Neigiami raginimai padeda pašalinti įprastas problemas, tokias kaip deformuotos rankos, nerealistiškos proporcijos ar nepageidaujami artefaktai.

Eksperimentuokite su raktinių žodžių svoriu

Daugelyje sąsajų atskiriems žodžiams ar frazėms galima priskirti svorį, kuris lemia jų svarbą. Naudodami skliaustus ar specialią sintaksę galite pabrėžti pagrindinius elementus: „(raudona suknelė:1.3)“ suteiks didesnę svarbą raudonai suknelės spalvai.

Palyginimas su alternatyviais sprendimais

Stable Diffusion nėra vienintelis žaidėjas DI vaizdų generavimo srityje. Kaip jis atrodo lyginant su alternatyvomis?

Privalumai lyginant su nuosavybiniais sprendimais

Lyginant su uždaromis sistemomis, Stable Diffusion siūlo keletą pagrindinių privalumų: neribotą naudojimą be mokesčių už generavimą, visišką proceso kontrolę, duomenų privatumą ir modifikavimo galimybę. Profesionalams taip pat svarbi galimybė integruoti į nuosavas darbo eigas ir sistemas.

Trūkumai ir apribojimai

Pagrindiniai trūkumai yra didesnis techninis sudėtingumas diegimo procese, galingos aparatinės įrangos poreikis ir kartais žemesnė specifinių tipų turinio kokybė (ypač realistiškų žmonių veidų ir rankų), lyginant su kai kuriais nuosavybiniais modeliais. Tačiau šie skirtumai su kiekviena nauja versija mažėja.

Praktinė darbo eiga pradedantiesiems

Tiems, kas nori pradėti dirbti su Stable Diffusion, bet nėra tikri, kaip tai padaryti, siūlome supaprastintą procedūrą:

1. Instaliacija ir nustatymai

Paprasčiausias būdas yra įdiegti vieną iš paruoštų paketų su grafine sąsaja. Windows vartotojams tinkamas sprendimas yra AUTOMATIC1111 WebUI, kuris siūlo paprastą diegimo programą. Atsisiuntę ir paleidę diegimo programą, sekite vedlį, kuris jus ves per visą procesą.

2. Pagrindinio modelio pasirinkimas

Po instaliacijos reikia atsisiųsti bent vieną pagrindinį modelį. Pradžiai rekomenduojame oficialų naujausios versijos Stable Diffusion, kuris suteikia gerą kokybės ir universalumo kompromisą.

3. Pirmasis generavimas

Paleiskite žiniatinklio sąsają, įveskite savo pirmąjį raginimą (pvz., „peizažas su kalnais ir ežeru auštant, realistinė fotografija“) ir spustelėkite mygtuką „Generate“. Pirmasis generavimas gali užtrukti ilgiau, nes modelis įkeliamas į VRAM.

4. Eksperimentavimas su parametrais

Dabar galite pradėti eksperimentuoti su įvairiais parametrais, tokiais kaip „Sampling Steps“ (įtakoja detalumą, paprastai 20–30 žingsnių), „CFG Scale“ (raginimo laikymosi stiprumas, paprastai 7–12) ar „Seed“ (unikalus generavimo identifikatorius, kurį galite išsaugoti rezultatams atkurti).

5. Pažangesnės funkcijos

Įgiję daugiau patirties, galite palaipsniui atrasti pažangesnes funkcijas, tokias kaip img2img, inpainting ar ControlNet.

Išvada

Stable Diffusion yra žavus meninės kūrybos ir šiuolaikinių technologijų derinys. Dėl savo atvirojo kodo pobūdžio ir aktyvios bendruomenės jis nuolat tobulėja ir plečia kūrybinės išraiškos galimybes. Nuo hobio eksperimentų iki profesionalaus naudojimo komercinėse studijose – šis įrankis keičia mūsų požiūrį į vizualinę kūrybą.

Nesvarbu, ar esate profesionalus dizaineris, ieškantis būdų, kaip optimizuoti savo darbo eigą, menininkas, tyrinėjantis naujas išraiškos formas, ar tiesiog smalsus entuziastas – Stable Diffusion siūlo prieinamą kelią į DI generuojamo meno pasaulį. Su kiekviena nauja versija jis tampa galingesniu, intuityvesniu ir universalesniu įrankiu, kuris plečia ribas to, ką galima sukurti vien tik tekstu.