DreamBooth
ড্রিমবুথ একটি গভীর শিক্ষণ প্রজন্মের মডেল যা সূক্ষ্ম-সুরের মাধ্যমে বিদ্যমান পাঠ্য-থেকে-চিত্র মডেলগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত করতে ব্যবহৃত হয়। এটি 2022 সালে গুগল রিসার্চ এবং বোস্টন বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা তৈরি করেছিলেন। মূলত গুগলের নিজস্ব ইমেজেন টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল ব্যবহার করে তৈরি করা, ড্রিমবুথ বাস্তবায়নগুলি অন্যান্য টেক্সট-টু-ইমেজ মডেলগুলিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেখানে এটি একটি বিষয়ের তিন থেকে পাঁচটি চিত্রের প্রশিক্ষণের পরে মডেলটিকে আরও সূক্ষ্ম-সুরযুক্ত এবং ব্যক্তিগতকৃত আউটপুট তৈরি করার অনুমতি দিতে পারে। প্রযুক্তি প্রিট্রেইন্ড টেক্সট-টু-ইমেজ ডিফিউশন মডেল, যদিও প্রায়শই বিভিন্ন ধরণের ইমেজ আউটপুট অফার করতে সক্ষম, কম পরিচিত বিষয়গুলির চিত্র তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্টতার অভাব রয়েছে এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে পরিচিত বিষয়গুলিকে রেন্ডার করার দক্ষতায় সীমাবদ্ধ। ড্রিমবুথের বাস্তবায়ন চালানোর জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতিতে একটি নির্দিষ্ট বিষয়কে চিত্রিত করে কয়েকটি চিত্র (সাধারণত 3-5) ব্যবহার করে ডিফিউশন মডেলের সম্পূর্ণ ইউনেট উপাদানকে সূক্ষ্ম-সুর করা জড়িত। ছবিগুলি টেক্সট প্রম্পটগুলির সাথে যুক্ত করা হয় যাতে বিষয়টির অন্তর্গত শ্রেণীর নাম এবং একটি অনন্য শনাক্তকারী থাকে। উদাহরণস্বরূপ, একটি [নিসান আর34 জি. টি. আর] গাড়ির ছবি, যার মধ্যে গাড়িটি শ্রেণীভুক্ত); একটি শ্রেণী-নির্দিষ্ট পূর্ব সংরক্ষণের ক্ষতি প্রয়োগ করা হয় যাতে মডেলটি ইতিমধ্যে মূল শ্রেণীর জন্য যা প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে তার উপর ভিত্তি করে বিষয়টির বিভিন্ন দৃষ্টান্ত তৈরি করতে উত্সাহিত করা যায়। ইনপুট চিত্রের সেট থেকে নেওয়া নিম্ন-রেজোলিউশন এবং উচ্চ-রেজোলিউশন চিত্রের জোড়া সুপার-রেজোলিউশন উপাদানগুলিকে সূক্ষ্ম-সুর করতে ব্যবহৃত হয়, যার ফলে বিষয়টির মিনিটের বিবরণ বজায় রাখা যায়। ইউসেজ ড্রিমবুথকে স্থিতিশীল বিচ্ছুরণের মতো সূক্ষ্ম-সুরের মডেলগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখানে এটি স্থিতিশীল বিচ্ছুরণের একটি সাধারণ ঘাটতি দূর করতে পারে যা নির্দিষ্ট পৃথক মানুষের পর্যাপ্ত চিত্র তৈরি করতে সক্ষম নয়। এই ধরনের ব্যবহারের ক্ষেত্রে বেশ ভিআরএএম নিবিড়, এবং এইভাবে শখের ব্যবহারকারীদের জন্য ব্যয়-নিষিদ্ধ। বিশেষ করে ড্রিমবুথের স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ অভিযোজন রুইজ এট দ্বারা প্রকাশিত মূল গবেষণাপত্র দ্বারা বর্ণিত প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে একটি মুক্ত এবং মুক্ত-উৎস প্রকল্প হিসাবে প্রকাশিত হয়েছে। আল। 2022 সালে। খারাপ অভিনেতাদের বিদ্বেষপূর্ণ উদ্দেশ্যে বিভ্রান্তিকর চিত্র তৈরি করতে ড্রিমবুতকে ব্যবহার করার ক্ষমতা এবং এর মুক্ত-উৎস প্রকৃতি যে কাউকে প্রযুক্তিটি ব্যবহার বা এমনকি উন্নতি করার অনুমতি দেয় সে সম্পর্কে উদ্বেগ উত্থাপিত হয়েছে। এছাড়াও, শিল্পীরা মানব শিল্পীদের সাথে সম্পর্কিত নির্দিষ্ট শিল্প শৈলী অনুকরণ করার লক্ষ্যে মডেল চেকপয়েন্টগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ড্রিমবথ ব্যবহার করার নৈতিকতা সম্পর্কে তাদের আশঙ্কা প্রকাশ করেছেন; এরকম একজন সমালোচক হলেন হলি মেনগার্ট, যিনি ডিজনি এবং পেঙ্গুইন র্যান্ডম হাউসের একজন চিত্রকর, যিনি তার শিল্প শৈলীকে ড্রিমবথের মাধ্যমে একটি চেকপয়েন্ট মডেলে প্রশিক্ষণ দিয়েছেন এবং তার সম্মতি ছাড়াই অনলাইনে ভাগ করেছেন। রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্কগুলি GitHub.io ড্রিমবুথের উপর ড্রিমবুথ স্থিতিশীল বিস্তার 2022 সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লায়েড মেশিন লার্নিং গুগল টেক্সট-টু-ইমেজ প্রজন্ম