DI vaizdų generatorius: Technologija vizualiniam turiniui kurti

Kaip veikia šiuolaikiniai DI vaizdų generatoriai

Šiuolaikiniai DI vaizdų generatoriai naudoja sudėtingus neuroninius tinklus, apmokytus naudojant milijonus esamų vaizdų ir jų aprašymų. Dėl šio plataus masto mokymo jie išmoko atpažinti modelius, stilius ir sąsajas tarp teksto ir vaizdinių elementų. Šių DI vaizdų generavimo sistemų pagrindą sudaro vadinamieji difuzijos modeliai – pažangi technologija, kuri palaipsniui paverčia atsitiktinį triukšmą struktūrizuotu vaizdu, atitinkančiu pateiktą aprašymą.

Įsivaizduokite tai kaip skaitmeninę alchemiją – iš atsitiktinių pikselių chaoso laipsniška transformacija sukuriamas prasmingas vaizdas. Kai į DI vaizdų generatorių įvedate užklausą „futuristinis miestas rūke su neoninėmis šviesomis“, sistema pirmiausia identifikuoja pagrindinius elementus (futuristinis miestas, rūkas, neoninės šviesos), tada pradeda nuo drobės, pilnos triukšmo, ir kelių žingsnių serijoje (paprastai 25–50) palaipsniui „išvalo“ triukšmą ir pakeičia jį konkrečiais vaizdiniais elementais, atitinkančiais jūsų užduotį.

Šis procesas šiuolaikinėse sistemose trunka vos kelias sekundes, o gautų DI nuotraukų kokybė nuolat gerėja su kiekviena nauja modelių karta. Nors pirmieji DI vaizdų generatoriai kūrė gana abstrakčius ir dažnai iškraipytus rezultatus, šiandieninės sistemos gali sukurti fotorealistiškus DI vaizdus, kurie kai kuriais atvejais beveik nesiskiria nuo tikrų nuotraukų.

Panagrinėkime tris pagrindinius technologinius aspektus, lemiančius įspūdingas šiuolaikinių DI vaizdų generatorių galimybes.

Difuzijos modelių technologija: Kaip DI vaizdų generatoriai kuria vizualinį turinį

Difuzijos modeliai yra kiekvieno šiuolaikinio DI vaizdų generatoriaus šerdis. Ši novatoriška technologija siūlo visiškai naują požiūrį į DI nuotraukų ir DI grafikos generavimą. Skirtingai nuo senesnių metodų, difuzijos modeliai pradeda nuo gryno triukšmo (panašaus į televizoriaus ekraną be signalo) ir palaipsniui jį transformuoja į prasmingą DI vaizdą – procesą, kuris apverčia natūralius difuzijos dėsnius.

Gamtoje stebime, kaip medžiagos savaime sklinda – rašalo lašas ištirpsta vandenyje, kvepalai pasklinda po kambarį. Tačiau DI vaizdų generatoriai veikia priešinga kryptimi – iš chaoso kuria tvarką. Šios sistemos išmoko palaipsniui šalinti triukšmą iš vaizdo ir pakeisti jį prasmingais vaizdiniais elementais, atitinkančiais pateiktą tekstinį aprašymą, taip sukuriant vis tobulesnes DI iliustracijas.

Pažangiausi DI vaizdų generatoriai, tokie kaip Stable Diffusion, naudoja vadinamuosius latentinius difuzijos modelius, kurie nedirba tiesiogiai su pikseliais, bet su suspaustomis vaizdų reprezentacijomis vadinamojoje latentinėje erdvėje. Šis požiūris leidžia daug efektyviau ir greičiau generuoti aukštos kokybės DI vaizdus net naudojant įprastą aparatinę įrangą, o tai demokratizuoja prieigą prie šios revoliucinės technologijos. Panašų principą su įvairiomis optimizacijomis naudoja ir komerciniai generatoriai, tokie kaip DALL-E 3 ir Midjourney.

Praktinis šios technologijos poveikis yra stulbinantis – nors tradiciniai generatyviniai metodai dažnai kūrė keistus ir iškraipytus vaizdus, difuzijos modeliai sukuria daug nuoseklesnius ir realistiškesnius DI vaizdus. Be to, jie leidžia tiksliau kontroliuoti įvairius generuojamo vaizdo aspektus, o tai yra labai svarbu praktiniam naudojimui kūrybinėse industrijose.

Sužinokite išsamiau, kaip difuzijos modeliai paverčia triukšmą į įspūdingus DI vaizdus →

DI vaizdų generatorių raida: Nuo pirmųjų bandymų iki šiuolaikinių pažangių įrankių

DI vaizdų generatorių istorija yra žavinga technologinės pažangos kelionė. Pirmieji bandymai kurti kompiuteriu generuojamus vaizdus siekia stebėtinai tolimą praeitį, tačiau tikroji DI vaizdų generavimo revoliucija įvyko tik atsiradus giluminiam mokymuisi ir pažangiems neuroniniams tinklams.

Pradžia (1960–2014): Pirmieji eksperimentai su kompiuterine grafika

Vaizdų generavimo kompiuteriais pradžia siekia XX amžiaus 6-ąjį dešimtmetį, kai pionieriai, tokie kaip Frieder Nake ir A. Michael Noll, eksperimentavo su algoritmiškai generuojamu menu. Šios ankstyvosios sistemos naudojo deterministinius algoritmus geometriniams raštams ir abstrakcijoms kurti, tačiau negalėjo generuoti sudėtingesnių vaizdų ar reaguoti į tekstinę užduotį.

XX amžiaus 9-ajame dešimtmetyje atsirado pirmieji bandymai naudoti neuroninius tinklus vaizdams generuoti, tačiau juos ribojo tuometinė skaičiavimo galia ir turimi duomenų rinkiniai. Gauti DI vaizdai dažniausiai buvo prastos kokybės ir labai abstraktūs.

GAN era (2014–2020): Konkuruojantys neuroniniai tinklai

Lūžio taškas DI nuotraukų kūrimo įrankių kūrime buvo 2014 m., kai tyrėjas Ian Goodfellow pristatė generatyvinių priešiškų tinklų (GAN) koncepciją. Ši sistema, įkvėpta „padirbinėtojo prieš detektyvą“ principo, turėjo du konkuruojančius neuroninius tinklus: generatorių, kuris stengėsi sukurti įtikinamus DI vaizdus, ir diskriminatorių, kuris vertino jų kokybę. Jų tarpusavio „konkurencija“ lėmė dramatišką generuojamos DI grafikos kokybės pagerėjimą.

Vėlesniais metais buvo reikšmingai patobulinta GAN architektūra – nuo DCGAN (2015) iki StyleGAN2 (2019), kuris galėjo generuoti fotorealistiškus portretus, iš pirmo žvilgsnio atrodančius kaip tikri žmonės. Vis dėlto GAN modeliai turėjo keletą esminių apribojimų – ypač sudėtingą susiejimą su tekstiniais aprašymais ir tendenciją į „režimo kolapsą“ (labai panašių vaizdų generavimą).

Difuzijos modelių era (2020–dabar): Tikrasis proveržis

Tikroji DI vaizdų generatorių revoliucija prasidėjo 2020 m., kai OpenAI pristatė DALL-E. Šis novatoriškas įrankis galėjo kurti DI iliustracijas iš tekstinių aprašymų su stebinančiu kūrybiškumu ir tikslumu. 2021 m. pasirodė pirmieji difuzijos modeliai vaizdams generuoti, kurie dar labiau pagerino kokybę.

2022 metai buvo lūžio metai – palaipsniui buvo išleisti DALL-E 2, Midjourney ir Stable Diffusion, kuris kaip atvirojo kodo projektas padarė kokybiškų DI vaizdų kūrimą prieinamą plačiajai visuomenei. Generuojamų DI vaizdų kokybė dramatiškai pagerėjo, ir šie įrankiai pradėti naudoti komercinėse programose.

Naujausios kartos DI vaizdų generatoriai, tokie kaip DALL-E 3 ir Midjourney V5 (2023), dar labiau pagerina sudėtingų užklausų supratimą, anatomijos nuoseklumą ir bendrą generuojamų DI nuotraukų kokybę.

Išnagrinėkite visą DI vaizdų generatorių raidos istoriją nuo pradžios iki šių dienų →

Kaip DI vaizdų generatorius interpretuoja tekstines užklausas: Nuo žodžių iki vaizdų

Viena įspūdingiausių šiuolaikinių DI vaizdų generatorių savybių yra jų gebėjimas suprasti sudėtingus tekstinius aprašymus ir paversti juos atitinkamomis vaizdinėmis reprezentacijomis. Kai į DI grafikos generatorių įvedate užklausą, pvz., „siurrealistinis peizažas su skraidančiais banginiais ir krištoliniais bokštais prieblandoje“, sistema turi suprasti atskiras sąvokas, jų tarpusavio ryšius ir numatomą estetiką.

Teksto analizė ir sąvokų išskyrimas

DI vaizdų kūrimo procesas prasideda nuo išsamios teksto analizės naudojant sudėtingus kalbos modelius, kurie atpažįsta objektus, atributus, veiksmus ir ryšius pateiktame aprašyme. DI vaizdų generatorius gali identifikuoti pagrindinius subjektus („banginiai“, „bokštai“), jų savybes („skraidantys“, „krištoliniai“), aplinką („peizažas“, „prieblanda“) ir bendrą stilių („siurrealistinis“).

Kalbos modeliai, naudojami šiuolaikiniuose DI vaizdų generatoriuose, pavyzdžiui, OpenAI CLIP, buvo apmokyti naudojant milijonus teksto ir vaizdo porų, o tai leido jiems sukurti turtingą ryšį tarp kalbinių sąvokų ir jų vaizdinių reprezentacijų. Dėl to jie supranta net abstrakčias sąvokas, tokias kaip „nostalgija“, „futuristinis“ ar „dramatiškas“.

Teksto atvaizdavimas latentinėje erdvėje

DI vaizdų generatorius vėliau paverčia tekstines sąvokas abstrakčiomis vektorinėmis reprezentacijomis – savotiškais „reikšmių žemėlapiais“ daugiamatėje matematinėje erdvėje. Ši latentinė erdvė yra bendra tarp tekstinių ir vaizdinių reprezentacijų, o tai leidžia sistemai rasti vaizdinius elementus, atitinkančius pateiktus tekstinius aprašymus.

Kiekvienas žodis ar frazė jūsų užklausoje yra reprezentuojama kaip taškas šioje abstrakčioje erdvėje, o semantiškai panašios sąvokos yra išdėstytos arti viena kitos. Pavyzdžiui, „saulėlydis“ ir „prieblanda“ šioje erdvėje bus arti, o „saulėlydis“ ir „pūga“ bus toliau.

Kryžminio dėmesio (cross-attention) mechanizmai ir vizualinis generavimas

Šios tekstinės reprezentacijos vėliau sujungiamos su vizualiniu generavimo procesu naudojant vadinamuosius kryžminio dėmesio (cross-attention) mechanizmus, kurie užtikrina, kad kiekviena generuojamo DI vaizdo dalis atitiktų atitinkamas tekstinės užklausos dalis. Paprastai tariant, šie mechanizmai leidžia modeliui „skirti dėmesį“ konkretiems žodžiams jūsų užklausoje generuojant skirtingas vaizdo dalis.

Pavyzdžiui, generuojant DI nuotrauką „moters portretas raudonais plaukais ir mėlynomis akimis“, kryžminio dėmesio mechanizmai užtikrina, kad plaukų sritį paveiks žodis „raudoni“, o akių sritį – žodis „mėlynos“. Ši sudėtinga teksto ir vaizdo susiejimo sistema yra raktas į šiuolaikinių DI vaizdų generatorių tikslumą ir nuoseklumą.

Atskleiskite visą procesą, kaip DI vaizdų generatorius verčia jūsų žodžius į vaizdinius elementus →

Pagrindinių DI vaizdų generatorių techninis palyginimas

Nors visi populiarūs DI vaizdų generatoriai naudoja panašius pagrindinius principus, jų konkretūs įgyvendinimai, mokymo duomenų rinkiniai ir optimizacijos gerokai skiriasi. Šie techniniai skirtumai lemia jų stipriąsias ir silpnąsias puses bei tinkamumą įvairių tipų projektams.

DALL-E 3: Meistriškumas interpretuojant sudėtingas užklausas

DALL-E 3 iš OpenAI yra vienas technologiškai pažangiausių DI vaizdų generatorių, prieinamų 2023 m. Ši sistema integruoja didelį kalbos modelį GPT-4 užklausoms interpretuoti, o tai leidžia jai itin tiksliai suprasti net labai sudėtingus ir niuansuotus aprašymus.

Techniniu požiūriu DALL-E 3 naudoja pažangų difuzijos modelį su keliais pagrindiniais patobulinimais:

• Kaskadinė architektūra laipsniškam raiškos didinimui
• Sudėtingas mechanizmas natūralios kalbos komandoms apdoroti
• Specialios optimizacijos teisingam teksto ir skaitmenų atvaizdavimui
• Saugumo filtrai, integruoti tiesiai į generavimo procesą

DALL-E 3 pasižymi tiksliu užklausų vykdymu ir nuoseklių scenų su loginiais ryšiais tarp objektų kūrimu. Jo rezultatai paprastai yra fotorealistiški ir labai detalūs.

Midjourney: Meninė estetika ir unikalus vizualinis stilius

Midjourney yra unikalus tarp DI vaizdų generatorių dėl savo būdingo estetinio požiūrio. Techniniu požiūriu jis naudoja nuosavą difuzijos modelių įgyvendinimą, optimizuotą vizualiai įspūdingiems rezultatams, o ne pažodinei užklausų interpretacijai.

Pagrindiniai Midjourney techniniai aspektai apima:

• Nuosavas modelis, apmokytas pabrėžiant meninę kokybę
• Sudėtinga sistema stiliaus nuorodoms apdoroti
• Optimizavimas dramatiškam apšvietimui ir kompozicijai
• Unikalūs parametrai, tokie kaip „stylize“, kūrybiškumo ir tikslumo pusiausvyrai kontroliuoti

Midjourney paprastai kuria DI vaizdus su labai stipriu meniniu pojūčiu – išraiškingomis kompozicijomis, dramatišku apšvietimu ir sodriomis tekstūromis. Skirtingai nuo kai kurių konkurentų, jis pirmiausia orientuotas ne į fotorealizmą, bet į estetinę kokybę.

Stable Diffusion: Atvirojo kodo lankstumas ir modifikavimo galimybės

Stable Diffusion, sukurtas Stability AI, skiriasi nuo kitų pagrindinių DI vaizdų generatorių savo atvirojo kodo pobūdžiu. Tai leidžia kūrėjų bendruomenei modifikuoti, plėsti ir pritaikyti pagrindinį modelį specifiniams poreikiams.

Techniniu požiūriu Stable Diffusion yra pagrįstas:

• Latentiniais difuzijos modeliais, kurie veikia suspaustoje erdvėje
• Architektūra, optimizuota efektyviam veikimui standartinėje GPU aparatinėje įrangoje
• Lanksčia sistema, leidžiančia integruoti su įvairiomis vartotojo sąsajomis
• Moduline struktūra, palaikančia plėtinius, tokius kaip ControlNet, LoRA ir tekstinės inversijos

Dėl savo atvirumo Stable Diffusion turi turtingiausią priedų ir modifikacijų ekosistemą, kuri leidžia pažengusiems vartotojams pasiekti labai specifinių rezultatų, įskaitant modelio tikslinimą konkretiems vizualiniams stiliams ar motyvams.

Ateities DI vaizdų generatorių technologijos plėtros kryptys

Dabartiniai DI vaizdų generatorių tyrimai krypsta į keletą įdomių tikslų: didesnę DI nuotraukų raišką ir detalių kokybę, nuoseklesnę anatomiją ir struktūrą (ypač sudėtingų elementų, tokių kaip žmogaus rankos), geresnį erdvinį ir kontekstinį supratimą bei efektyvesnį skaičiavimo išteklių naudojimą kuriant DI grafiką.

Svarbi tendencija yra perėjimas prie multimodalių DI sistemų, kurios integruoja teksto, DI vaizdų, garso ir kitų medijų generavimą. Modeliai, tokie kaip OpenAI Sora (2024), rodo ateitį, kai bus galima generuoti ne tik statinius vaizdus, bet ir dinamiškus vaizdo įrašus bei interaktyvias 3D aplinkas iš tekstinių aprašymų.

Kita daug žadanti kryptis yra modelių su geresniu priežastiniu supratimu kūrimas – DI vaizdų generatorių, kurie iš tikrųjų supranta fizikinius dėsnius ir rodomų objektų bei scenų funkcionalumą, o ne tik jų vizualinius aspektus.

Dažniausiai užduodami techniniai klausimai apie DI vaizdų generatorius

Kaip DI vaizdų generatoriai iš tikrųjų „supranta“, ką turi nupiešti?

DI vaizdų generatoriai iš tikrųjų nesupranta žodžių reikšmės taip, kaip žmonės. Vietoj to, mokymo metu jie išmoko statistinius modelius tarp teksto ir vaizdų. Analizuodama užklausą, pvz., „katė ant sofos“, sistema identifikuoja pagrindines sąvokas („katė“, „sofa“) ir ieško jų vaizdinių reprezentacijų latentinėje erdvėje, kur saugomi mokymo metu gauti modeliai.

Šis „supratimas“ pagrįstas distribucine semantika – DI išmoko, kad tam tikri žodžiai paprastai pasitaiko tam tikrų vaizdinių elementų kontekste. Todėl DI vaizdų generatorius gali sukurti „mėlynos katės“ vaizdą, net jei mokymo duomenyse tikriausiai nebuvo daug mėlynų kačių – jis derina žinomus vizualinius „katės“ modelius su vizualiniais modeliais, susijusiais su „mėlyna spalva“.

Kodėl DI sugeneruoti personažai dažnai turi neteisingą pirštų skaičių ar keistas rankas?

Ši dažna DI vaizdų generatorių problema susijusi su žmogaus anatomijos sudėtingumu ir būdu, kaip difuzijos modeliai generuoja vaizdus. Žmogaus rankos yra itin sudėtingos struktūros su daugybe sąnarių ir galimų padėčių, be to, mokymo duomenyse jos dažnai pasitaiko įvairiose pozose, iš dalies uždengtos ar neryškios.

Difuzijos modeliai generuoja vaizdą palaipsniui nuo grubių detalių iki smulkesnių. Generuodamas personažą, modelis pirmiausia sukuria bendrą siluetą ir pagrindinius bruožus, ir tik vėliau prideda detales, tokias kaip pirštai. Šiame procese gali įvykti „netobula koordinacija“ tarp skirtingų vaizdo dalių, o tai lemia anatominius netikslumus.

Naujausios kartos DI vaizdų generatoriai šią problemą palaipsniui gerina dėl specialių mokymo technikų ir didesnio dėmesio struktūriniam nuoseklumui.

Kokios raiškos vaizdus gali sukurti DI vaizdų generatoriai?

Maksimali natūrali raiška skiriasi priklausomai nuo konkretaus DI vaizdų generatoriaus:

• DALL-E 3: Standartiškai generuoja DI vaizdus 1024x1024 pikselių raiška
• Midjourney V5: Palaiko generavimą iki 1792x1024 pikselių
• Stable Diffusion XL: Pagrindinė raiška 1024x1024 pikselių, tačiau naudojant įvairias technikas galima pasiekti ir didesnę raišką

Svarbu pažymėti, kad egzistuoja technikos DI vaizdų raiškai padidinti po jų sugeneravimo, pavyzdžiui, specializuoti raiškos didinimo (upscaling) algoritmai arba detalių pakartotinis generavimas naudojant tokias technikas kaip „img2img“. Šie metodai leidžia kurti galutinius vaizdus 4K ar net 8K raiška, net jei pradinė sugeneruota raiška yra mažesnė.

Tendencija krypsta link laipsniško DI grafikos generatorių natūralios raiškos didinimo, o tai suteikia daugiau detalių ir geresnę galutinių DI vaizdų kokybę.

Ar galiu apmokyti nuosavą DI vaizdų generatorių specifiniams tikslams?

Taip, galima sukurti arba patikslinti DI vaizdų generatorių specifiniams tikslams, nors tam reikia tam tikrų techninių žinių ir skaičiavimo išteklių. Egzistuoja trys pagrindiniai metodai:

1. Tikslinimas (Fine-tuning) – esamo modelio tobulinimas naudojant naujus duomenis. Šiam metodui reikia šimtų ar tūkstančių specifinio stiliaus ar motyvo vaizdų ir didelės skaičiavimo galios. Dažniausiai naudojamas kuriant modelius, orientuotus į konkretų vizualinį stilių.
2. LoRA (Low-Rank Adaptation) – efektyvesnis metodas, kuris modifikuoja tik nedidelę modelio parametrų dalį. Reikia mažiau mokymo duomenų (dešimtys vaizdų) ir mažesnės skaičiavimo galios. Populiarus metodas pritaikant Stable Diffusion specifiniams stiliams, personažams ar objektams.
3. Tekstinė inversija / Įterpimas (Embedding) – paprasčiausias metodas, kuris „moko“ modelį naujos sąvokos ar stiliaus naudojant kelis pavyzdinius vaizdus. Sukuria specialų tekstinį žetoną (token), kurį vėliau galima naudoti užklausose.

Paprastiems vartotojams prieinamiausias yra trečiasis metodas, o pirmiesiems dviem reikia pažangesnių techninių žinių ir tinkamesnės aparatinės įrangos.