اكتشف Stable Diffusion، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متطور لتوليد صور واقعية من المطالبات النصية، مما يُحدث ثورة في الإبداع والكفاءة.
الانتشار المستقر هو نموذج تعلُّم عميق يشتهر بقدرته على توليد صور مفصّلة من الأوصاف النصية. كنوع من نماذج الانتشار، يعمل هذا النموذج من خلال عملية تنقيح متكررة للصورة من الضوضاء العشوائية، مسترشداً بمطالبة النص المدخل. تسمح هذه التقنية بإنشاء صور واقعية وخيالية للغاية، مما يجعلها أداة مهمة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يستفيد برنامج Stable Diffusion في جوهره من مبادئ نماذج الانتشار، والتي يتم تدريبها على عكس عملية إضافة الضوضاء تدريجياً إلى الصورة. أثناء توليد الصورة، يتم عكس هذه العملية: بدءًا من الضوضاء الخالصة، يزيل النموذج الضوضاء بشكل متكرر، خطوة بخطوة، للكشف عن صورة متماسكة تتماشى مع المطالبة النصية المعطاة. تتطلّب عملية إزالة التشويش التكرارية هذه عملية مكثفة من الناحية الحسابية ولكنها تؤدي إلى مخرجات صور عالية الجودة ومتنوعة.
يتمثل أحد الابتكارات الرئيسية في تقنية الانتشار المستقر في تشغيلها في الفضاء الكامن، وهو تمثيل مضغوط لبيانات الصورة. هذا يقلل بشكل كبير من المتطلبات الحسابية واستخدام الذاكرة، مما يتيح توليد الصور بشكل أسرع ويجعل التكنولوجيا أكثر سهولة. على عكس بعض النماذج السابقة، تسمح كفاءة Stable Diffusion بتشغيلها على وحدات معالجة الرسومات من فئة المستهلك، مما يوسع إمكانية الوصول إليها لمجموعة واسعة من المستخدمين والتطبيقات.
أصبح الانتشار المستقر سريعًا أداة محورية في مختلف المجالات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لا سيما في المجالات التي تستفيد من تركيب الصور عالية الجودة. تطبيقاتها متنوعة ومؤثرة:
على الرغم من أن الانتشار المستقر هو نوع من نماذج الانتشار، فمن المهم تمييزه عن النماذج التوليدية الأخرى مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) والشبكات التلقائية. على الرغم من قدرة شبكات GAN أيضًا على توليد الصور، إلا أنها غالبًا ما تنطوي على عملية تدريب أكثر تعقيدًا ويمكن أن تعاني أحيانًا من مشكلات مثل انهيار الوضع. تم تصميم برامج الترميز التلقائي في المقام الأول لضغط البيانات وتعلم التمثيل، على الرغم من أنه يمكن تكييفها للمهام التوليدية. تشتهر نماذج الانتشار، والانتشار المستقر على وجه الخصوص، بثباتها في التدريب والدقة العالية للصور التي تنتجها، وغالبًا ما تكون ذات تنوع وتحكم أفضل مقارنةً بشبكات GAN.
علاوة على ذلك، في سياق النظام البيئي Ultralytics ، بينما يركز Ultralytics HUB على تدريب ونشر نماذج لمهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة الصور باستخدام نماذج مثل Ultralytics YOLO ، فإن الانتشار المستقر يعالج حاجة مختلفة: توليد الصور. يمكن اعتبار هذه التقنيات مكملة لبعضها البعض؛ على سبيل المثال، يمكن استخدام الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الانتشار المستقر كبيانات تدريب لنماذج Ultralytics YOLO ، أو العكس، يمكن استخدام نماذج اكتشاف الكائنات لتحليل وفهم الصور التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج الانتشار.
في الختام، تمثل تقنية Stable Diffusion تقدماً كبيراً في مجال توليد الصور المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، حيث توفر جودة وكفاءة عاليتين، وتفتح إمكانيات جديدة في العديد من المجالات الإبداعية والتقنية. ويعد تطورها المستمر بإضفاء المزيد من الديمقراطية على الوصول إلى إمكانات توليف الصور القوية.
