Что такое нейросети и как они используются в генерации картинок

Нейросети - это алгоритмы машинного обучения, которые используются для анализа и обработки больших объемов данных. Они состоят из множества связанных между собой искусственных нейронов, которые обрабатывают входные данные и выдают результат в виде выходного сигнала.

В генерации картинок нейросети используются для создания новых изображений, на основе обучающего набора данных. Обучающий набор данных может состоять из тысячи изображений, которые алгоритм использует для определения общих признаков и стилей. Затем, когда нейросеть готова, ей можно дать некоторый входной сигнал, который она будет преобразовывать в изображение.

Существует несколько типов нейросетей, которые могут использоваться в генерации картинок. Например, генеративно-состязательные сети (GAN) используют две нейронные сети: генератор и дискриминатор. Генератор создает изображения на основе входного сигнала, а дискриминатор определяет, насколько реалистичны эти изображения. Обе сети обучаются в процессе взаимодействия друг с другом, что позволяет генератору создавать все более реалистичные изображения.

Еще один тип нейросетей, используемых в генерации картинок, это автокодировщики. Они работают по принципу кодирования и декодирования, позволяя создавать изображения на основе своего внутреннего представления об изображении.

В целом, нейросети используются в генерации картинок для создания уникальных и креативных изображений, которые могут быть использованы в различных областях, например, в искусстве, дизайне, рекламе и т.д.

Но это все старые модели, которые разрабатывались в 2014 году.

Мы поговорим про диффузионные модели.

Диффузионные модели являются одним типом генеративных моделей, которые используются для создания изображений. В отличие от других генеративных моделей, таких как GAN или VAE, которые генерируют изображения из шума или скрытых переменных, диффузионные модели работают напрямую с изображениями.

Диффузионная модель представляет изображение как коллекцию пикселей, каждый из которых может быть рассмотрен как точка в многомерном пространстве. В процессе генерации изображения диффузионная модель изменяет значения пикселей на каждом шаге времени, используя процесс диффузии, подобный распространению тепла.

В начале процесса значения пикселей устанавливаются на исходные значения, а затем происходит итеративный процесс, в котором каждый пиксель перемещается в направлении градиента функции правдоподобия изображения. При каждой итерации модель уменьшает разницу между текущим изображением и исходным изображением.

В результате такого процесса генерации, диффузионная модель может создавать изображения с высоким качеством и детализацией. Эта модель используется в таких задачах, как генерация изображений, восстановление изображений с помощью неполных данных, а также в других приложениях, где требуется обработка изображений.

Что такое диффузия?

Диффузия - это процесс распространения частиц, молекул или ионов от зоны с более высокой концентрацией к зоне с более низкой концентрацией. Это явление происходит в жидкостях, газах и твердых телах, когда частицы совершают случайные перемещения, сталкиваются друг с другом и передают свою энергию, что приводит к равномерному распределению частиц в пространстве. Диффузия имеет широкое применение в науке, технологии и инженерии, включая области, такие как химия, физика, биология, материаловедение и многие другие.

Процесс диффузии обусловлен случайным движением частиц или молекул, описываемым законами термодинамики и статистической механики.

Все это сложно понимать, если вы не инженер, понимаю :)

Как происходит генерация картинки?

примерно так

Рассмотрим две основные нейросети - MidJourney и Stable Diffusion на базе таблицы со сравнением основных характеристик, сильных и слабых сторон.

MidJourney. Плюсы и Минусы

Stable Diffusion. Плюсы и Минусы

Хочешь подробнее изучить нейросети - переходи на сайт и посмотри, что еще можно делать с их помощью.