Stable Diffusion предоставляет пользователям прекрасную возможность бесплатно воплотить в жизнь свои идеи визуализации. Используя передовую модель искусственного интеллекта, платформа может генерировать интересные картинки на основе текстовых описаний или входных изображений.
Немного о разработчиках
Создатель генеративного ИИ Stability AI выпустила версию 2.0 своего мощного генератора ИИ с открытым исходным кодом Stable Diffusion . Программное обеспечение основано на невероятно успешной первой версии, которая стала одним из самых популярных проектов с открытым исходным кодом в мире.
Stable Diffusion распахнул двери в мир генеративного искусственного интеллекта, выпустив его в формате открытого исходного кода. Предыдущие художественные платформы искусственного интеллекта от таких компаний, как OpenAI и Google, не предоставляли таких данных.
Однако как только появилась бесплатная и открытая версия, разработчики и энтузиасты по всему миру начали создавать новые интересные приложения.
Генеративный ИИ использует предварительно обученные «модели» для сбора огромного количества данных, касающихся создания произведений искусства, стилей и форматов. Все эти данные взяты из общедоступной информации, которую можно найти в галереях, энциклопедиях и форумах в Интернете.
После сбора данных программное обеспечение использует сложную систему машинного обучения для создания новых произведений искусства по запросу.
Ключевым моментом является то, что искусство создается пользователем, вводящим простые текстовые «подсказки». Так, например, пользователь может ввести «белая собака, сидящая на диване», и код Stable Diffusion возьмет текст и создаст изображение, соответствующее запросу.
Что делает Stable Diffusion особенным и отличает его от других форм художественных систем искусственного интеллекта, так это скорость, с которой он разрабатывается.
Чем Stable Diffusion отличается от аналогов?
В отличие от других систем, таких как DALL-e и Midjourney, Stable Diffusion не нужно запускать на огромных компьютерных системах или в облаке. Его копии можно загрузить и использовать на локальном компьютере, что делает его идеальным для любителей и малого бизнеса.
Команда разработчиков технологии, в которую входят Мюнхенский университет Людвига-Максимилиана и компания Stability AI, привлекла 101 миллион долларов для ускорения разработки платформы.
Версии для подключения к Photoshop, Blender и другим традиционным службам обработки изображений и изображений уже доступны.
Одним из наиболее близких продуктов является бесплатное приложение ArtRoom только для Windows . Этот молодой проект предлагает как онлайн-версию, так и загружаемую версию Stable Diffusion, которую может установить и использовать любой человек с минимальными компьютерными навыками и скромным компьютером.
Как пользоваться?
Если вы хотите протестировать его, у вас есть несколько вариантов. Вы можете зайти на сайты Hugging Face, Dreamstudio.ai или Google Colab, которые в настоящее время предлагают бесплатные веб-интерфейс. Кроме того, вы можете просто следовать пошаговому руководству, которое находится в самой платформе. Независимо от того, какой путь вы выберете, попробовать свои силы можно всего за несколько кликов.
Как работает Stable Diffusion?
Одним из методов, широко используемых в последнее время при развитии искусственного интеллекта (ИИ), является скрытая диффузия. Этот подход предполагает обучение модели распознаванию знакомых форм среди моря случайного шума. После того как модель определила эти формы, она постепенно концентрируется на них, если они соответствуют словам в заданной подсказке. Применяя этот метод, системы ИИ могут научиться распознавать и интерпретировать сложные данные с высокой степенью точности.
Процесс обучения модели ИИ начинается со сбора изображений вместе с сопутствующими метаданными для создания большого набора данных. В случае с популярной моделью ИИ Stable Diffusion Stability используется подмножество набора изображений LAION-5B. Эта огромная коллекция из 5 миллиардов общедоступных изображений, найденных в Интернете, предоставляет широкий спектр визуальных данных для обучения модели.
При анализе набора данных было обнаружено, что значительная часть изображений взята с таких популярных сайтов, как Pinterest, DeviantArt и Getty Images. В результате Stable Diffusion впитала в себя художественные стили многих современных творцов.
В процессе обучения модели ИИ используется банк из сотен высокопроизводительных графических процессоров, таких как Nvidia A100. Это обеспечивает эффективную и действенную способность к обучению.
Выпуск Stable Diffusion, продвинутой модели искусственного интеллекта, способной генерировать высококачественные изображения, вызвал этические и правовые опасения среди тех, кто обеспокоен ее влиянием на культуру и экономику. В отличие от своего предшественника DALL-E 2, обучающие данные Stable Diffusion доступны любому пользователю без каких-либо существенных ограничений.
Юридические и этические проблемы
Хотя Stable Diffusion включает автоматические фильтры «NSFW» и невидимые отслеживающие водяные знаки, встроенные в изображения, эти ограничения можно легко обойти через каналы с открытым исходным кодом. Эта лазейка позволяет использовать программу для создания изображений, которые OpenAI в настоящее время блокирует, включая пропаганду, изображения насилия, порнографию, нарушения авторских прав и подделки.
Хотя лицензия Stable Diffusion запрещает многие из этих видов использования, на практике трудно обеспечить соблюдение таких правил. Когда его спросили об этих опасениях, Мостак, создатель Stable Diffusion, заявил, что, по его мнению, преимущества программы перевешивают потенциальные недостатки. Тем не менее, споры вокруг влияния модели ИИ на общество и мир искусства остаются важной темой дебатов.
Более того, в процессе обучения Stable Diffusion использует миллионы произведений искусства, собранных у живых художников без их согласия. Затем модель ИИ генерирует изображения, удивительно похожие на эти произведения, что поднимает критические вопросы об авторстве и авторских правах. Этические последствия использования защищенных авторским правом материалов без разрешения весьма значительны, и этот вопрос вызвал дебаты о роли ИИ в мире искусства.
Еще одна важная проблема, с которой сталкиваются технологии ИИ, — это культурная предубежденность. Когда нейронные сети ищут в Интернете изображения и метаданные, они неизбежно сталкиваются с социальными и культурными стереотипами, присутствующими в наборе данных. Во время раннего бета-тестирования Stable Diffusion на сервере Discord тестеры обнаружили, что почти каждый запрос «красивая женщина» приводил к изображениям обнаженных женщин. Этот вывод отражает то, как западное общество часто изображает женщин в Интернете, и подчеркивает наличие культурной предвзятости в моделях ИИ.
Несмотря на этические проблемы, связанные с использованием метаданных в моделях ИИ, интернет остается самым обширным источником бесплатных изображений с приложенными метаданными. Попытка вручную создать описательные подписи к миллиардам изображений для создания совершенно нового набора этических данных была бы финансово невыполнимой. В результате многие компании и исследователи продолжают полагаться на существующие наборы данных, признавая, что учет культурных предубеждений и этических проблем является серьезной проблемой, стоящей на пути развития технологий ИИ.
Пути развития
С быстрым развитием вычислительной мощности весьма вероятно, что нейронные сети в конечном итоге будут доступны со смартфонов. Более того, новые технологии позволят обучать эти модели на менее дорогом оборудовании, что приведет к взрыву творческих результатов, подпитываемых искусственным интеллектом.
Stable Diffusion уже включает в свои возможности динамическое создание и обработку видео, что указывает на возможность создания фотореалистичного видео с текстовыми подсказками в ближайшем будущем. Разумно ожидать, что эти возможности будут распространяться на аудио и музыку, видеоигры в реальном времени и 3D виртуальную реальность.
По мере дальнейшего развития технологий ИИ будет способен выполнять большую часть творческой работы, используя всего несколько предложений. Представьте себе неограниченный доступ к развлечениям в реальном времени, созданным по запросу продвинутой системой ИИ. Возможности безграничны, и влияние ИИ на творческий мир, несомненно, будет значительным.
В Stable Diffusion используется впечатляющая техника, которая берет сотни миллионов изображений и сжимает их информацию в файл размером 4,2 ГБ. Эта технология способна в будущем революционизировать способ сжатия данных, позволяя, скажем, художественный фильм размером 8 КБ сжать в несколько мегабайт текста. Этот прорыв прокладывает путь к тому, чтобы любой человек смог создавать свои собственные художественные фильмы подобным образом. Последствия такой технологии только начинают изучаться, и они могут привести нас к совершенно новым направлениям, которые мы пока не можем предвидеть.
Хотя разработка реалистичных моделей синтеза изображений является революционной, она также представляет значительные риски в таких областях, как пропаганда, дезинформация и искажение истории. Потенциал этой технологии для подрыва юридической ценности фото- и видеодоказательств также вызывает серьезную озабоченность. Пока неясно, сможем ли мы отличить реальные фотографии от тех, которые были созданы моделями ИИ.
Поскольку человечество продолжает адаптироваться к этим технологическим достижениям, вполне вероятно, что наши культурные рамки также претерпят значительные изменения. Однако со временем мы найдем способы преодолеть эти изменения и продолжать развиваться как общество.
В конечном итоге Stable Diffusion и подобные модели ИИ станут еще одним инструментом для более быстрого и эффективного выражения идей. Хотя изображения, создаваемые Stable Diffusion, не всегда подходят в качестве конечных ресурсов, их можно использовать для создания текстур в прототипах игр или даже логотипов для проектов с открытым исходным кодом. Эта технология открывает новые возможности для творческих людей, предлагая возможности для рационализации и ускорения творческого процесса. Хотя этические проблемы, связанные с этими моделями, должны быть рассмотрены, очевидно, что потенциал для инноваций значителен.
