Розуміння генерації зображень та відео за допомогою дифузійних підходів.
Дифузійні моделі — це домінуючий підхід для генерації зображень та відео з ШІ. Вони працюють через навчання оберненню процесу додавання шуму: маючи зображення, поступово зіпсоване до випадкового шуму, модель вчиться розшумлювати його крок за кроком. Під час генерації модель починає з чистого шуму та ітеративно уточнює його у зв'язне зображення, кероване текстовим промптом.
Цей підхід виявився надзвичайно потужним. Моделі як Stable Diffusion, DALL-E 3, Midjourney та Flux можуть генерувати фотореалістичні зображення, художні ілюстрації і навіть відео з текстових описів. Екосистема включає інструменти кастомізації як LoRA адаптери та ControlNet, що дозволяють тонко налаштовувати генерацію для конкретних стилів або структурних обмежень.
Як працює дифузія
Прямий процес поступово додає шум до зображення, поки воно не стає випадковою статикою. Модель вчиться обертати це — починаючи з шуму та ітеративно розшумлюючи в зв'язне зображення.
Текстове кондиціонування
CLIP або T5 текстові енкодери перетворюють ваш промпт у сигнал керування. Цей сигнал спрямовує процес розшумлення для створення зображень відповідно до вашого опису.
Ключові моделі
Stable Diffusion 3 (відкритий), DALL-E 3 (OpenAI), Midjourney v6 (підписка), Flux (Black Forest Labs), Ideogram (рендеринг тексту). Кожен має свої переваги в стилі, якості та контролі.
Латентна дифузія
Робота у стиснутому латентному просторі (у 64 рази менше за сирі пікселі) робить генерацію швидкою та ефективною за пам'яттю. VAE encoder/decoder зв'язує піксельний та латентний простори.
ControlNet
Додавання структурного керування через карти країв, глибини, оцінку пози або маски сегментації. Дозволяє контролювати композицію, поки дифузійна модель працює з деталями та стилем.
LoRA адаптери
Легке файн-тюнінг (зазвичай 10-100МБ), що вчить модель новим стилям, персонажам або концепціям без повного перенавчання. Спільнота ділиться тисячами LoRA на CivitAI та HuggingFace.
Генерація відео
Sora (OpenAI), Runway Gen-3, Kling (Kuaishou), Pika розширюють дифузію на часові послідовності. Відеогенерація додає виклики часової когерентності та консистентності руху.
Інпейнтинг та аутпейнтинг
Редагування конкретних областей згенерованих або реальних зображень. Інпейнтинг замінює замасковану область, аутпейнтинг розширює зображення за його межі.
Дифузія vs GAN
GAN (генеративні змагальні мережі) швидші, але складніші в навчанні та менш різноманітні. Дифузійні моделі дають вищу якість та більш різноманітні результати за рахунок повільнішої генерації.
Локальні інструменти
ComfyUI (вузловий, гнучкий) та Automatic1111 (веб UI, зручний) — популярні відкриті інтерфейси для локального запуску Stable Diffusion на власному GPU.
ДифузіяПроцес генерації зображень, що починається з випадкового шуму та ітеративно уточнює його у зв'язний результат.
Латентний простірСтиснуте математичне представлення зображень, в якому моделі працюють для ефективності.
LoRALow-Rank Adaptation — легкий метод кастомізації моделей без повного перенавчання.
ControlNetРозширення, що додає структурне керування (краї, пози, глибина) до дифузійної генерації.