<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Matndan tasvirga AI qanday ishlaydi, masalan, barqaror diffuziya va Dalle2?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Matn-rasm AI modellari, masalan, StackGAN, DALL-E 2 va boshqalar matn tavsiflarini tasvirlarga aylantirishga qodir bo'lgan generativ modellardir. Ushbu modellar odatda matn tavsiflarini tasvirlarga aylantirishga qodir. Ushbu modellar ko'pincha tasvirlarni yaratish uchun chuqur o'rganish usullari, masalan, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va takroriy neyron tarmoqlari (RNN) kombinatsiyasidan foydalanadi. Matn-rasm AI modelining asosiy arxitekturasini odatda ikkita komponent tashkil qiladi: matn kodlagich va tasvir generator. Matn kodlagichi matn tavsiyasini qabul qiladi va uni rasmni yaratish uchun ishlatiladigan belgilangan uzunlikdagi tasvirga, ya'ni yashirin kod deb ataladi. Rasm generator matn kodini yaratish uchun ishla<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Qanaqasiga barqaror diffuziya? U qanday ishlaydi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Stable Diffusion diffusion modelining latent diffusion model deb nomlangan variantidan foydalanadi. Diffusion modellari Gauss shovqinini mashg'ulotlar uchun moslashtirilgan tasvirlarda ketma-ket qo'llanishni olib tashlash maqsadida o'qitiladi. Stable Diffusion 3 qismdan iborat: 1. Variatsiyaviy avto-koder, tasvirdan latent bo'shliq kompressoriga. 2. U-Net, denoizing algoritmi. 3. Klip modeli, oldindan o'qitilgan CLIP matn koderi. Klip modeli tomonidan prompt olinadi va matn so'rovlarini o'zgartirgan holda tokenized qilinadi. Bu U-netga o'tkaziladi. U-Net blok, ResNet tayanch ostidan iborat, matn o'rnatish bilan birga, gauss shovqinini o'zgartiradi, bu esa latent bo'sh<|eot_id|>