Aplicaciones del mundo real de la generación de imágenes utilizando modelos de difusión latente
Las aplicaciones del mundo real de la generación de imágenes utilizando modelos de difusión latente, la arquitectura detrás de la difusión estable
Contenido
¿Qué es la difusión estable?
Stable Diffusion es un modelo de texto a imagen que permite a cualquier persona crear bellas artes en segundos. Es un modelo innovador que puede ejecutarse en GPU de consumo y produce resultados sorprendentes sin necesidad de procesamiento previo o posterior. También se puede utilizar para generar imágenes con fines educativos o de entretenimiento. Stability AI, una startup de IA con sede en Londres, desarrolló este modelo en colaboración con investigadores académicos de IA y lanzó el modelo de código abierto en 2022.
Síntesis de imagen
El proceso de generación de imágenes mediante inteligencia artificial se conoce como síntesis de imágenes. Esto se puede hacer utilizando técnicas de aprendizaje profundo, incluidos los métodos de codificador automático variacional, red antagónica generativa y difusión. La síntesis de imágenes tiene varias aplicaciones comerciales potenciales. Por ejemplo, puede crear imágenes realistas para el diseño de productos, marketing y educación. También se puede usar para generar imágenes que sean consistentes con un estilo específico, como una pintura o una fotografía. Un diseñador de productos puede usar la síntesis de imágenes para crear imágenes realistas de productos que aún no están en el mercado, lo que ayuda a las empresas a probar sus nuevos productos y obtener comentarios de clientes potenciales.
¿Cómo funciona la difusión estable?
¿Tiene curiosidad por saber cómo funciona el modelo Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad sin dejar de ser computacionalmente eficiente? La arquitectura que impulsa la difusión estable es el modelo de difusión latente (LDM). LDM funciona comenzando con una imagen aleatoria y luego agregando gradualmente detalles a la imagen hasta que alcanza el resultado deseado. El modelo se entrena minimizando la diferencia entre la imagen generada y una imagen real. La difusión estable es un modelo generativo construido sobre LDM y utiliza varias técnicas para hacer que el modelo de difusión latente sea más estable y eficiente. Estas técnicas permiten que Stable Diffusion genere imágenes de alta calidad con LDM y son más eficientes computacionalmente y más fáciles de entrenar.
Pros y contras de los modelos de generación de imágenes
Los modelos de generación de imágenes tienen ventajas y desventajas en el ámbito de los medios. Por un lado, tienen el potencial de permitir aplicaciones creativas y hacer que esta tecnología sea más accesible a través de costos reducidos de capacitación e inferencia. Sin embargo, también es más fácil difundir datos manipulados o información errónea a través de estos modelos, creando problemas como falsificaciones profundas. Otra preocupación es que los modelos generativos pueden revelar datos confidenciales o personales en sus datos de entrenamiento, lo que puede ser preocupante si los datos no se recopilaron con un consentimiento explícito. Además, los módulos de aprendizaje profundo tienden a reproducir o incluso aumentar los sesgos dentro de los datos. Al utilizar potentes herramientas de IA, es importante tener en cuenta la ética y las posibles implicaciones sociales.
El futuro de la difusión estable
¿A dónde vamos desde aquí? Stable AI lanzó recientemente la versión 2 de Stable Diffusion con muchas mejoras y características importantes en comparación con la versión V1 original. El cambio clave introducido por Stable Diffusion 2 es la sustitución del codificador de texto. En la versión 1 de Stable Diffusion, se utiliza CLIP de OpenAI, que se entrenó con algunos conjuntos de datos que no son accesibles al público. Stable Diffusion 2 reemplaza el codificador de texto con OpenCLIP, creado por LAION con el respaldo de Stability AI. Esta mejora conduce a una mejora notable en la calidad de las imágenes producidas. Además, los modelos de texto a imagen de esta actualización pueden generar imágenes con resoluciones predeterminadas de 512×512 píxeles y 768×768 píxeles. A medida que los investigadores y las empresas de IA continúan con su investigación y desarrollo en esta área, podemos esperar mejores mejoras técnicas, nuevas funciones y aplicaciones de síntesis de imágenes del mundo real.
Amplíe sus habilidades de IA
¿Interesado en aprender más sobre la IA? Obtenga experiencia práctica en inteligencia artificial y aprendizaje automático con los cursos de inteligencia artificial generativa de Udacity. ¡Comienza a aprender en línea hoy!
