Generatyvusis DI: praktinis „Stable Diffusion“ diegimo vadovas

Generatyvusis dirbtinis intelektas (DI) sparčiai keičia įvairias pramonės šakas – nuo meno ir dizaino iki rinkodaros ir tyrimų. Vienas iš įdomiausių pasiekimų šioje srityje yra „Stable Diffusion“ – galingas difuzijos modelis, galintis generuoti realistiškus ir įvairius vaizdus pagal tekstines užklausas. Šiame vadove pateikiama išsami „Stable Diffusion“ diegimo apžvalga, apimanti teorinius pagrindus, praktinius veiksmus ir pagrindinius pasaulinio diegimo aspektus.

Kas yra „Stable Diffusion“?

„Stable Diffusion“ yra latentinės difuzijos modelis (LDM), kurį sukūrė „Stability AI“. Skirtingai nuo tradicinių generatyviųjų modelių, kurie veikia tiesiogiai pikselių erdvėje, „Stable Diffusion“ veikia mažesnių matmenų latentinėje erdvėje, todėl yra efektyvesnis ir lengviau plečiamas. Tai leidžia generuoti didelės skiriamosios gebos vaizdus su santykinai nedideliais skaičiavimo ištekliais.

Pagrindinė difuzijos modelių idėja yra palaipsniui pridėti triukšmo prie vaizdo, kol jis tampa grynu triukšmu. Tada modelis išmoksta apgręžti šį procesą, palaipsniui pašalindamas triukšmą iš vaizdo ir sukuriantis realistišką rezultatą pagal pateiktą tekstinę užklausą. „Stable Diffusion“ latentinės erdvės optimizavimas žymiai pagreitina tiek tiesioginį (triukšmo pridėjimo), tiek atvirkštinį (triukšmo šalinimo) procesus.

Pagrindiniai „Stable Diffusion“ komponentai

Norint sėkmingai įdiegti „Stable Diffusion“, labai svarbu suprasti pagrindinius jo komponentus:

Variacinis autoenkoderis (VAE): VAE yra atsakingas už įvesties vaizdo kodavimą į latentinės erdvės reprezentaciją ir jo dekodavimą atgal į pikselių erdvę. Tai leidžia modeliui veikti mažesnių matmenų erdvėje, sumažinant skaičiavimo reikalavimus.
U-Net: U-Net yra pagrindinis triukšmo šalinimo tinklas „Stable Diffusion“ modelyje. Jis priima triukšmingą latentinę reprezentaciją kaip įvestį ir numato triukšmą, kurį reikia pašalinti, kad būtų sukurtas švaresnis vaizdas.
Teksto koduotuvas (CLIP): Teksto koduotuvas, paprastai CLIP („Contrastive Language-Image Pre-training“), paverčia įvesties tekstinę užklausą į skaitinę reprezentaciją, kuri valdo vaizdo generavimo procesą.
Planuoklis (Scheduler): Planuoklis kontroliuoja triukšmo šalinimo procesą, nustatydamas, kiek triukšmo pridėti ar pašalinti kiekviename žingsnyje. Skirtingi planuokliai gali ženkliai paveikti vaizdo generavimo kokybę ir greitį.

Aplinkos paruošimas

Prieš pradedant diegimą, turite paruošti savo kūrimo aplinką. Paprastai tai apima „Python“ ir reikiamų bibliotekų, tokių kaip „PyTorch“, „Transformers“ ir „Diffusers“, diegimą.

Būtinos sąlygos:

Python 3.7+
Pip („Python“ paketų diegimo programa)
GPU su CUDA palaikymu (rekomenduojama greitesniam veikimui)

Diegimo žingsniai:

Sukurkite virtualią aplinką: python -m venv venv source venv/bin/activate (Linux/macOS) venv\Scripts\activate (Windows)
Įdiekite reikiamas bibliotekas: pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 (pritaikykite cu116 pagal savo CUDA versiją) pip install diffusers transformers accelerate

„Stable Diffusion“ diegimas su „Diffusers“

„Hugging Face“ biblioteka „Diffusers“ suteikia patogią sąsają darbui su „Stable Diffusion“. Ji supaprastina diegimo procesą ir siūlo įvairius iš anksto apmokytus modelius bei planuoklius.

Pagrindinis vaizdų generavimas

Štai pagrindinis pavyzdys, kaip sugeneruoti vaizdą iš tekstinės užklausos naudojant „Diffusers“:

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16)
pipeline = pipeline.to("cuda")

prompt = "Futuristinis miesto peizažas saulei leidžiantis, kiberpanko stiliaus"

image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("futuristinis_miestas.png")

Šis kodo fragmentas atsisiunčia „Stable Diffusion v1.5“ modelį, perkelia jį į GPU, apibrėžia tekstinę užklausą ir generuoja vaizdą. Gautas vaizdas išsaugomas kaip „futuristinis_miestas.png“.

Proceso pritaikymas

„Diffusers“ leidžia pritaikyti įvairius proceso aspektus, tokius kaip planuoklis, išvadų darymo žingsnių skaičius ir nurodymų skalė (guidance scale). Šie parametrai gali ženkliai paveikti generuojamų vaizdų kokybę ir stilių.

from diffusers import StableDiffusionPipeline, DDIMScheduler
import torch

scheduler = DDIMScheduler.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="scheduler")
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16)
pipeline = pipeline.to("cuda")

prompt = "Fotorealistiškas išmintingos senos moters portretas, detalios raukšlės, švelnus apšvietimas"

image = pipeline(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0]
image.save("ismintinga_moteris.png")

Šiame pavyzdyje naudojame DDIM planuoklį, kuris dažnai gali sukurti ryškesnius ir detalesnius vaizdus. Taip pat koreguojame `num_inference_steps` ir `guidance_scale` parametrus, kad patobulintume vaizdo generavimo procesą. Didesnis `num_inference_steps` paprastai lemia geresnę kokybę, bet lėtesnį generavimą. `guidance_scale` kontroliuoja, kaip glaudžiai sugeneruotas vaizdas atitinka tekstinę užklausą.

Generavimas iš vaizdo į vaizdą

„Stable Diffusion“ taip pat gali būti naudojamas generavimui iš vaizdo į vaizdą, kai pateikiate pradinį vaizdą kaip atspirties tašką ir nurodote modeliui jį modifikuoti pagal tekstinę užklausą.

from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline
from PIL import Image
import torch

pipeline = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16)
pipeline = pipeline.to("cuda")

init_image = Image.open("ivesties_vaizdas.jpg").convert("RGB")
prompt = "To paties subjekto paveikslas Van Gogo stiliumi"

image = pipeline(prompt=prompt, image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5).images[0]
image.save("van_gogo_vaizdas.png")

Šis kodo fragmentas įkelia pradinį vaizdą („ivesties_vaizdas.jpg“) ir paverčia jį Van Gogo stiliaus paveikslu pagal tekstinę užklausą. `strength` parametras kontroliuoja, kiek sugeneruotas vaizdas skiriasi nuo pradinio vaizdo. Didesnė `strength` reikšmė lems didesnę transformaciją.

Pažangios technikos ir aspektai

Be pagrindinio diegimo, yra keletas pažangių technikų ir aspektų, kurie gali dar labiau pagerinti „Stable Diffusion“ našumą ir galimybes.

Tekstinė inversija (angl. Textual Inversion / Embedding Learning)

Tekstinė inversija leidžia apmokyti naujus „žodžius“ arba įterpinius (embeddings), kurie reprezentuoja specifines sąvokas ar stilius. Tai leidžia generuoti vaizdus su labai pritaikytais ir unikaliais bruožais. Pavyzdžiui, galite apmokyti įterpinį konkrečiam meno stiliui ar objektui.

ControlNet

„ControlNet“ suteikia tikslesnę vaizdo generavimo proceso kontrolę, leisdamas valdyti modelį naudojant įvairius kontrolės signalus, tokius kaip kraštų, segmentacijos ar gylio žemėlapiai. Tai leidžia kurti vaizdus, kurie atitinka konkrečius struktūrinius apribojimus.

LoRA (angl. Low-Rank Adaptation)

LoRA yra technika, skirta iš anksto apmokytų modelių derinimui su nedideliu skaičiumi apmokomų parametrų. Dėl to efektyviau ir lengviau apmokyti pasirinktinius modelius konkrečioms užduotims ar stiliams. LoRA ypač naudinga pritaikant „Stable Diffusion“ generuoti konkrečių subjektų ar meno stilių vaizdus, nereikalaujant didelių skaičiavimo išteklių.

Etiniai aspektai

Kaip ir su bet kuria generatyviojo DI technologija, labai svarbu atsižvelgti į etines „Stable Diffusion“ pasekmes. Tai apima tokias problemas kaip šališkumas, dezinformacija ir autorių teisių pažeidimai. Kūrėjai ir vartotojai turėtų žinoti apie šias rizikas ir imtis priemonių joms sumažinti. Pavyzdžiui, atidžiai rinkti mokymo duomenis, kad būtų išvengta šališkumo įtvirtinimo, ir skaidriai informuoti apie DI sukurto turinio naudojimą.

Pasaulinio diegimo aspektai

Diegiant „Stable Diffusion“ aplikacijas visame pasaulyje, reikia atsižvelgti į kelis veiksnius, siekiant užtikrinti prieinamumą, našumą ir kultūrinį jautrumą.

Prieinamumas

Užtikrinkite, kad jūsų programa būtų prieinama vartotojams su negalia, laikydamiesi prieinamumo gairių, tokių kaip WCAG (Web Content Accessibility Guidelines). Tai apima alternatyvaus teksto pateikimą paveikslėliams, tinkamo spalvų kontrasto naudojimą ir naršymo klaviatūra užtikrinimą.

Našumas

Optimizuokite savo programos našumą vartotojams skirtinguose regionuose, naudodami turinio pristatymo tinklus (CDN) ir diegdami programą serveriuose, esančiuose arčiau jūsų tikslinės auditorijos. Apsvarstykite galimybę naudoti tokias technikas kaip modelio kvantavimas ir podėliavimas (caching), kad sumažintumėte delsą ir pagerintumėte reakcijos laiką.

Kultūrinis jautrumas

Generuodami vaizdus būkite atidūs kultūriniams skirtumams ir jautrumui. Venkite kurti turinį, kuris gali būti įžeidžiantis ar diskriminuojantis tam tikras grupes. Apsvarstykite galimybę naudoti skirtingus modelius ar užklausas skirtingiems regionams, kad užtikrintumėte, jog sugeneruotas turinys yra kultūriškai tinkamas.

Pavyzdys: Generuodami vaizdus rinkodaros kampanijai Japonijoje, galbūt norėsite naudoti modelį, kuris yra specialiai apmokytas pagal japonų meno stilius ir kultūrines temas. Panašiai, generuodami vaizdus kampanijai Artimuosiuose Rytuose, turėtumėte atsižvelgti į islamo kultūros normas ir vengti kurti turinį, kuris gali būti laikomas haram.

Kalbos palaikymas

Pateikite palaikymą kelioms kalboms, kad prisitaikytumėte prie pasaulinės auditorijos. Tai apima vartotojo sąsajos vertimą ir užklausų teikimą skirtingomis kalbomis. Apsvarstykite galimybę naudoti daugiakalbius modelius, kurie gali generuoti vaizdus pagal užklausas keliomis kalbomis.

Pavyzdys: Galite naudoti mašininio vertimo paslaugas, kad išverstumėte tekstines užklausas į skirtingas kalbas prieš pateikdami jas „Stable Diffusion“ modeliui. Tačiau atminkite, kad mašininis vertimas ne visada gali būti tobulas, ir gali tekti rankiniu būdu peržiūrėti ir pataisyti vertimus, siekiant užtikrinti tikslumą ir kultūrinį tinkamumą.

Teisinis ir reguliavimo atitikimas

Žinokite teisinius ir reguliavimo reikalavimus skirtingose šalyse ir regionuose. Tai apima duomenų privatumo įstatymus, tokius kaip GDPR (Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas) Europoje, ir autorių teisių įstatymus. Užtikrinkite, kad jūsų programa atitiktų visus taikomus įstatymus ir reglamentus.

Praktiniai „Stable Diffusion“ taikymo pavyzdžiai

„Stable Diffusion“ turi platų potencialių taikymų spektrą įvairiose pramonės šakose:

Menas ir dizainas: Unikalių ir originalių meno kūrinių generavimas, koncepcinio meno kūrimas žaidimams ir filmams, rinkodaros medžiagos kūrimas.
Elektroninė prekyba: Produktų vaizdų generavimas internetinėms parduotuvėms, suasmenintų produktų rekomendacijų kūrimas, elektroninės prekybos svetainių vizualinio patrauklumo didinimas.
Švietimas: Mokomosios medžiagos kūrimas, sudėtingų koncepcijų vizualizacijų generavimas, suasmenintų mokymosi patirčių teikimas.
Sveikatos apsauga: Medicininių vaizdų generavimas mokymui ir diagnostikai, suasmenintų gydymo planų kūrimas, vaistų atradimo paspartinimas.
Pramogos: Įtraukiančių žaidimų patirčių kūrimas, specialiųjų efektų generavimas filmams ir TV laidoms, interaktyvių pasakojimo programų kūrimas.

Pavyzdys: Elektroninės prekybos įmonė galėtų naudoti „Stable Diffusion“ generuodama drabužių nuotraukas, kuriose juos dėvi įvairūs modeliai skirtingose aplinkose. Tai padėtų klientams įsivaizduoti, kaip drabužiai atrodytų ant jų, ir padidintų pardavimus. Muziejus galėtų naudoti „Stable Diffusion“ atkurti istorinius artefaktus ar scenas, padarydamas juos prieinamesnius ir įdomesnius lankytojams. Švietimo įstaiga galėtų jį naudoti kurdama individualias iliustracijas vadovėliams ar internetiniams kursams.

Išvados

„Stable Diffusion“ yra galingas ir universalus generatyvusis DI modelis, turintis potencialą pakeisti įvairias pramonės šakas. Suprasdami teorinius pagrindus, diegdami modelį naudodami tokius įrankius kaip „Diffusers“ ir atsižvelgdami į etinius bei pasaulinio diegimo aspektus, galite panaudoti „Stable Diffusion“ galią kurti novatoriškas ir paveikias programas. Generatyviojo DI sričiai toliau tobulėjant, svarbu būti informuotiems apie naujausius pasiekimus ir geriausias praktikas, siekiant maksimaliai išnaudoti šios transformuojančios technologijos potencialą.