Diffusion-модели стали стандартом в генерации изображений. Они создают картинку, начиная с полного шума и постепенно делая его всё более похожим на описание.
Короткое определение
Diffusion-модель — это нейросеть, которая генерирует изображение путем пошагового удаления шума и приближения структуры картинки к заданному описанию.
Подробное объяснение
Принцип diffuсion основан на двух этапах: — «прямой» процесс: изображение превращают в шум при обучении; — «обратный» процесс: модель учится восстанавливать картинку из хаоса.
При генерации модель начинает с полностью случайного изображения и делает десятки или сотни шагов, очищая шум и формируя структуры: форму, цвет, пропорции, детали.
Каждое исправление — это маленький шаг в сторону описанной сцены. В итоге получается изображение, соответствующее текстовому запросу или референсу.
Diffusion-модели дают высокую детализацию, хорошо работают со стилями, позволяют смешивать референсы и корректировать участки изображения.
Классические представители: Stable Diffusion, DALL·E, Midjourney (гибридная архитектура), Kandinsky. В России наиболее известна линейка Kandinsky.
Diffusion-подход используется не только в искусстве: он работает в дизайне, архитектуре, медиа, геймдеве, промышленности, и в генерации данных для обучения других моделей.
Примеры использования
- Генерация сцен и концепт-арта.
- Создание рекламных визуалов.
- Фотореалистичные рендеры продуктов и интерьеров.
- Редактирование отдельных элементов изображения.
- Создание данных для обучения VLM и других моделей.
Связанные термины
- Генерация изображений
- Stable Diffusion
- Условная генерация (Conditional Generation)
- Vision-Language Model
- Эмбеддинги