Stable Diffusion

Benvenuti alla guida di Stable Diffusion: un modello di deep learning che rivoluzionerà la vostra esperienza artistica. In questa guida, esploreremo a fondo il funzionamento di Stable Diffusion.

Perché è importante saperne di più? Oltre ad essere un argomento affascinante, la comprensione dei meccanismi interni vi permetterà di diventare artisti migliori. Imparerete ad utilizzare correttamente questo strumento per ottenere risultati più precisi e sorprendenti.

Siete pronti? È il momento di immergersi in questa entusiasmante scoperta. Preparatevi ad esplorare Stable Diffusion nel dettaglio!

Cosa è nella pratica Stable Diffusion?

Nella sua forma più semplice, Stable Diffusion è un modello di trasformazione da testo a immagine. Basta fornire un prompt testuale e il modello restituirà un’immagine corrispondente al testo.

Ecco un esempio di prompt di Stable Diffusion e le immagini generate.

Stable Diffusion fa parte di una classe di modelli di deep learning chiamati modelli di diffusione. Sono modelli generativi, il che significa che sono progettati per generare nuovi dati simili a quelli che hanno visto durante l’addestramento. Nel caso di Stable Diffusion, i dati sono immagini.

Perché viene chiamato modello di diffusione?

Un modello di diffusione è un tipo di modello di apprendimento automatico progettato per generare nuovi dati simili a quelli presenti nel set di addestramento attraverso un processo di diffusione del rumore.

Questi modelli sono basati sul concetto di diffusione, che è ispirato al processo di diffusione nel campo della fisica.

Il processo di diffusione inizia con un’immagine di partenza e aggiunge gradualmente rumore ad essa, trasformandola in un’immagine di rumore non caratteristica.

Successivamente, viene eseguito un processo inverso noto come diffusione inversa, in cui il rumore viene gradualmente sottratto all’immagine di rumore per recuperare un’immagine “pulita”.

Durante la diffusione, il modello apprende come il rumore influisce sull’immagine e come può essere guidato per ottenere risultati desiderati.

Ciò avviene attraverso l’addestramento di reti neurali, come il predittore del rumore, che prendono in input l’immagine corrente e producono una stima del rumore da sottrarre per ottenere l’immagine desiderata.

I modelli di diffusione sono utilizzati in diverse applicazioni creative, come la generazione di immagini artistiche o la manipolazione delle immagini esistenti.

Essi consentono di esplorare lo spazio delle immagini e generare nuove varianti che mantengono alcune caratteristiche dell’immagine di partenza ma presentano anche elementi di novità introdotti dal rumore.

In sintesi, i modelli di diffusione sfruttano il processo di diffusione del rumore per generare nuovi dati e sono una tecnica potente per la generazione di immagini creative e l’apprendimento delle distribuzioni dei dati.

Come fanno a tradurre il testo in immagine?

Stable Diffusion è un modello che ha imparato a collegare il testo alle immagini. Questo significa che quando gli dai un testo come input, il modello sa come creare un’immagine che corrisponda a quel testo.

Il processo inizia con il testo che inserisci. Il modello utilizza il testo per capire cosa dovrebbe essere presente nell’immagine. Ad esempio, se scrivi “un gatto con gli occhi blu”, il modello sa che dovrebbe creare un’immagine di un gatto con gli occhi blu.

Il testo viene quindi trasformato in un formato speciale chiamato “embedding”. Questo è come una rappresentazione numerica del testo che il modello può comprendere meglio.

Il modello utilizza l’embedding del testo insieme ad altre informazioni, come immagini di esempio e rumore, per generare un’immagine che corrisponda al testo. Il rumore viene utilizzato per apportare delle variazioni e rendere l’immagine unica.

Quando il modello ha finito di generare l’immagine, puoi vederla come risultato finale. L’immagine prodotta sarà basata sul testo che hai fornito e avrà delle caratteristiche che corrispondono a ciò che hai descritto.

Quindi, in breve, Stable Diffusion utilizza il testo come input e lo trasforma in un’immagine utilizzando un modello che collega il testo alle immagini. Questo processo permette di creare immagini basate sulle descrizioni testuali e di esplorare la creatività nella generazione di immagini.

Come viene svolto l’addestramento?

L’addestramento di Stable Diffusion è un processo complesso che richiede l’utilizzo di un grande set di dati e una potente infrastruttura informatica. Ti darò una spiegazione di base su come funziona.

1. Raccolta dei dati: Per addestrare Stable Diffusion, è necessario raccogliere un vasto set di dati che comprende immagini e testo associato. Questi dati vengono utilizzati per insegnare al modello come collegare le immagini al testo.
2. Creazione del set di addestramento: Il set di dati raccolto viene diviso in un set di addestramento e un set di validazione. Il set di addestramento è utilizzato per insegnare al modello, mentre il set di validazione viene utilizzato per valutare le prestazioni del modello durante l’addestramento.
3. Preparazione dei dati: I dati vengono quindi elaborati e preparati per l’addestramento. Ciò può includere la normalizzazione delle immagini, la codifica del testo in un formato numerico comprensibile dal modello e la creazione di coppie di immagini e testo associate per l’addestramento.
4. Progettazione del modello: Viene quindi creato il modello Stable Diffusion, che è una rete neurale profonda complessa. Il modello è progettato per apprendere la relazione tra immagini e testo e per generare immagini coerenti con le descrizioni testuali.
5. Addestramento del modello: Durante l’addestramento, il modello viene esposto alle coppie di immagini e testo nel set di addestramento. Il modello apprende a generare immagini che corrispondono al testo fornito. Questo avviene attraverso l’ottimizzazione dei pesi e dei parametri del modello utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.
6. Valutazione delle prestazioni: Durante l’addestramento, il modello viene valutato utilizzando il set di validazione. Questo aiuta a monitorare le prestazioni del modello e a identificare eventuali problemi o aree in cui il modello può essere migliorato.
7. Ottimizzazione e iterazione: Sulla base dei risultati della valutazione delle prestazioni, il modello viene ottimizzato e iterato per migliorare le sue capacità di generazione di immagini coerenti con il testo.

Questo processo di addestramento viene ripetuto per diverse iterazioni fino a quando il modello raggiunge una buona capacità di generare immagini coerenti con il testo fornito.

Modello Stable Diffusion

Ora devo darvi una brutta notizia: ciò di cui abbiamo appena parlato NON è come funziona Stable Diffusion! Il motivo è che il processo di diffusione sopra descritto avviene nello spazio delle immagini. È computazionalmente molto, molto lento. Non potrete eseguirlo su una singola GPU, figuriamoci sulla scadente GPU del vostro portatile.

Lo spazio delle immagini è enorme. Pensateci: un’immagine di 512×512 pixel con tre canali di colore (rosso, verde e blu) è uno spazio a 786.432 dimensioni! (Dovete specificare tanti valori per UN’immagine.)

Stable Diffusion è un modello di deep learning che combina testo e immagini per generare nuove immagini basate su descrizioni testuali. Il modello è stato addestrato su un ampio set di dati che comprende coppie di immagini e testo associato.

Il funzionamento di Stable Diffusion si basa su due concetti principali: la diffusione latente e il condizionamento testuale.

La diffusione latente è un processo in cui un’immagine viene modificata gradualmente attraverso l’aggiunta di rumore e la successiva rimozione di tale rumore. Questo processo avviene in due fasi: la diffusione in avanti e la diffusione inversa. Nella diffusione in avanti, il rumore viene aggiunto all’immagine, rendendola più sfocata e meno definita. Nella diffusione inversa, il rumore viene sottratto, cercando di ripristinare l’immagine alla sua forma originale. Questo processo di diffusione latente consente al modello di creare immagini con effetti artistici e interessanti.

Il condizionamento testuale è un altro aspetto chiave di Stable Diffusion. Il modello utilizza il testo come input per guidare la generazione dell’immagine. Ad esempio, se fornisci una descrizione testuale come “un tramonto sulla spiaggia”, il modello utilizzerà quella descrizione per creare un’immagine che rappresenti un tramonto sulla spiaggia. Il testo viene convertito in un formato numerico comprensibile dal modello e utilizzato per guidare il processo di generazione dell’immagine.

Durante l’addestramento del modello, il processo di diffusione latente e il condizionamento testuale vengono combinati per insegnare al modello a generare immagini coerenti con le descrizioni testuali fornite.

Stable Diffusion vanta un’ampia gamma di applicazioni creative, come la generazione di immagini artistiche, la creazione di illustrazioni basate su testo e molto altro ancora. È un modello avanzato che sfrutta il potere delle reti neurali profonde per creare connessioni tra il testo e le immagini, aprendo nuove possibilità nel campo dell’arte e della creatività digitale.

Stable Diffusion è stato progettato per risolvere il problema della velocità. Ecco come funziona.

Stable Diffusion è un modello di diffusione latente. Invece di operare nello spazio delle immagini ad alta dimensionalità, comprime l’immagine nello spazio latente. Lo spazio latente è 48 volte più piccolo, quindi richiede meno calcoli. Ecco perché è molto più veloce.

Processo di generazione step by step

Ora facciamo un esempio conclusivo per far capire tutti gli step dietro la generazione di un’immagine

1. Testo di input: Iniziamo con una descrizione testuale che rappresenta ciò che vogliamo generare come immagine. Ad esempio, potremmo avere il testo “Un paesaggio montuoso con un lago”.
2. Tokenizzazione: Il testo viene suddiviso in singole parole o “token”. Ogni parola viene rappresentata da un numero per consentire al modello di comprenderla. Ad esempio, il testo tokenizzato potrebbe essere [1, 5, 3, 2, 4, 6, 7].
3. Embedding del testo: Ogni token viene convertito in un vettore numerico detto “embedding”. Gli embedding catturano il significato e la relazione tra le parole. Ad esempio, il token 1 potrebbe essere convertito nell’embedding [0.2, 0.4, 0.1], il token 2 nell’embedding [0.3, 0.6, 0.8] e così via.
4. Condizionamento testuale: Gli embedding del testo vengono utilizzati per condizionare il processo di generazione dell’immagine. Il modello associa gli embedding del testo a specifiche caratteristiche dell’immagine da generare.
5. Generazione dell’immagine: Il processo di generazione inizia con un’immagine casuale o rumore. Il modello applica la diffusione latente a questa immagine, aggiungendo gradualmente dettagli o modifiche sulla base del condizionamento testuale e dei passaggi di diffusione latente.
6. Iterazioni della diffusione latente: Durante una serie di iterazioni, il modello aggiunge rumore all’immagine e successivamente lo rimuove, cercando di raggiungere l’immagine finale desiderata. In ogni iterazione, i dettagli dell’immagine si sviluppano gradualmente e diventano più coerenti con il testo di input.
7. Immagine generata: Dopo un numero specifico di iterazioni di diffusione latente, viene generata l’immagine finale. L’immagine risultante rappresenta il risultato della generazione basata sul testo di input e sulla diffusione latente.

Questo è solo un esempio semplificato del processo di generazione di immagini con Stable Diffusion. In realtà, il modello è molto più complesso e richiede un addestramento intensivo per ottenere risultati accurati. Tuttavia, spero che questo esempio ti dia un’idea generale di come il testo viene convertito in immagini utilizzando Stable Diffusion.