Stable Diffusion
স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ হল একটি গভীর শিক্ষা, টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল যা বিচ্ছুরণ কৌশলের উপর ভিত্তি করে 2022 সালে প্রকাশিত হয়। এটি প্রাথমিকভাবে পাঠ্য বর্ণনার উপর শর্তযুক্ত বিস্তারিত চিত্র তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়, যদিও এটি অন্যান্য কাজের ক্ষেত্রেও প্রয়োগ করা যেতে পারে যেমন চিত্র আঁকা, আউটপেইন্ট করা এবং টেক্সট প্রম্পট দ্বারা পরিচালিত ইমেজ-টু-ইমেজ অনুবাদ তৈরি করা। এটি মিউনিখের লুডভিগ ম্যাক্সিমিলিয়ান বিশ্ববিদ্যালয় এবং রানওয়ের কম্পভিস গ্রুপের গবেষকরা স্থিতিশীলতা এআই-এর একটি গণনামূলক অনুদান এবং অলাভজনক সংস্থাগুলির প্রশিক্ষণের তথ্য দিয়ে তৈরি করেছিলেন। স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ একটি সুপ্ত বিচ্ছুরণ মডেল, এক ধরনের গভীর উৎপাদক কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র। এর কোড এবং মডেল ওজন প্রকাশ্যে প্রকাশ করা হয়েছে এবং এটি কমপক্ষে 4 জিবি ভিআরএএম সহ একটি পরিমিত জিপিইউ দিয়ে সজ্জিত বেশিরভাগ ভোক্তা হার্ডওয়্যারে চলতে পারে। এটি পূর্ববর্তী মালিকানাধীন টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল যেমন DALL-E এবং মিডজার্নি থেকে প্রস্থানকে চিহ্নিত করে যা শুধুমাত্র ক্লাউড পরিষেবার মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য ছিল। উন্নয়ন স্থিতিশীল বিচ্ছুরণের বিকাশ স্টার্ট-আপ সংস্থা স্থিতিশীলতা এআই দ্বারা অর্থায়ন এবং আকার দেওয়া হয়েছিল। মডেলটির প্রযুক্তিগত লাইসেন্স মিউনিখের লুডভিগ ম্যাক্সিমিলিয়ান বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পভিস গ্রুপ প্রকাশ করেছে। উন্নয়নের নেতৃত্ব দিয়েছিলেন রানওয়ের প্যাট্রিক এসার এবং কম্পভিসের রবিন রম্বাক, যারা গবেষকদের মধ্যে ছিলেন যারা এর আগে স্থিতিশীল বিস্তার দ্বারা ব্যবহৃত সুপ্ত বিস্তার মডেল স্থাপত্য আবিষ্কার করেছিলেন। স্টেবিলিটি এআই এই প্রকল্পের সমর্থক হিসাবে এলিউথারএআই এবং এলএআইওএন-কে (একটি জার্মান অলাভজনক সংস্থা যা ডেটাসেটটি একত্রিত করেছিল যার উপর স্টেবল ডিফিউশনকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল) কৃতিত্ব দিয়েছে। 2022 সালের অক্টোবরে, স্থিতিশীলতা এআই লাইটস্পিড ভেঞ্চার পার্টনার্স এবং কোট ম্যানেজমেন্টের নেতৃত্বে একটি রাউন্ডে 101 মিলিয়ন মার্কিন ডলার সংগ্রহ করেছে। টেকনোলজি আর্কিটেকচার স্টেবল ডিফিউশন এক ধরনের ডিফিউশন মডেল (ডিএম) ব্যবহার করে, যাকে ল্যাটেন্ট ডিফিউশন মডেল (এলডিএম) বলা হয় যা এলএমইউ মিউনিখের কম্পভিস গ্রুপ দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। 2015 সালে প্রবর্তিত, বিচ্ছুরণ মডেলগুলি প্রশিক্ষণের চিত্রগুলিতে গাউসিয়ান শব্দের ধারাবাহিক প্রয়োগগুলি অপসারণের উদ্দেশ্যে প্রশিক্ষিত করা হয়, যা অটোএনকোডারগুলিকে অস্বীকার করার ক্রম হিসাবে মনে করা যেতে পারে। স্থিতিশীল বিচ্ছুরণে 3টি অংশ রয়েছেঃ ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার (ভি. এ. ই), ইউ-নেট এবং একটি ঐচ্ছিক টেক্সট এনকোডার। ভি. এ. ই এনকোডার চিত্রটিকে পিক্সেল স্থান থেকে একটি ছোট মাত্রিক সুপ্ত স্থানে সংকুচিত করে, যা চিত্রটির আরও মৌলিক শব্দার্থিক অর্থ ধারণ করে। সামনের দিকে ছড়িয়ে পড়ার সময় সংকুচিত সুপ্ত উপস্থাপনায় গাউসিয়ান গোলমাল পুনরাবৃত্তভাবে প্রয়োগ করা হয়। ইউ-নেট ব্লক, একটি রেসনেট ব্যাকবোন দ্বারা গঠিত, একটি সুপ্ত উপস্থাপনা পাওয়ার জন্য সামনের বিস্তার থেকে আউটপুটকে পিছনের দিকে চিহ্নিত করে। অবশেষে, ভি. এ. ই ডিকোডার উপস্থাপনাটিকে পিক্সেল স্পেসে রূপান্তর করে চূড়ান্ত চিত্র তৈরি করে। ডেনোইজিং ধাপটি পাঠ্যের একটি স্ট্রিং, একটি চিত্র বা অন্য কোনও পদ্ধতিতে নমনীয়ভাবে শর্তযুক্ত করা যেতে পারে। এনকোডেড কন্ডিশনিং ডেটা একটি ক্রস-অ্যাটেনশন পদ্ধতির মাধ্যমে ইউ-নেটগুলিকে ডিনোইজিং করার জন্য উন্মুক্ত করা হয়। টেক্সট কন্ডিশনিংয়ের জন্য, নির্দিষ্ট, পূর্ব প্রশিক্ষিত সি. এল. আই. পি ভি. আই. টি-এল/14 টেক্সট এনকোডার ব্যবহার করা হয় টেক্সট প্রম্পটগুলিকে একটি এম্বেডিং স্পেসে রূপান্তর করতে। গবেষকরা এল. ডি. এম-এর সুবিধা হিসাবে প্রশিক্ষণ এবং উৎপাদনের জন্য গণনামূলক দক্ষতা বৃদ্ধির দিকে ইঙ্গিত করেছেন। ইউ-নেট-এ 860 মিলিয়ন প্যারামিটার এবং টেক্সট এনকোডার-এ 123 মিলিয়ন প্যারামিটার সহ, স্থিতিশীল বিচ্ছুরণকে 2022 সালের মান অনুযায়ী তুলনামূলকভাবে হালকা বলে মনে করা হয় এবং অন্যান্য বিচ্ছুরণ মডেলের বিপরীতে, এটি ভোক্তা জিপিইউ-তে চলতে পারে। প্রশিক্ষণের তথ্য স্থিতিশীল বিচ্ছুরণকে এল. এ. আই. ও. এন-5বি থেকে নেওয়া ছবি এবং ক্যাপশনের জোড়া নিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, যা ওয়েব থেকে স্ক্র্যাপ করা কমন ক্রল ডেটা থেকে প্রাপ্ত একটি সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ ডেটাসেট, যেখানে 5 বিলিয়ন চিত্র-পাঠ্য জুটিকে ভাষার উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছিল এবং রেজোলিউশন দ্বারা পৃথক ডেটাসেটগুলিতে ফিল্টার করা হয়েছিল, একটি ওয়াটারমার্ক ধারণ করার পূর্বাভাস সম্ভাবনা, এবং "নান্দনিক" স্কোরের পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছিল (যেমন। বিষয়গত চাক্ষুষ গুণমান)। ডেটাসেটটি জার্মান অলাভজনক সংস্থা লায়ন তৈরি করেছে, যা স্ট্যাবিলিটি এআই থেকে অর্থায়ন পায়। স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ মডেলটি লায়ন-5বি-র তিনটি উপসেটে প্রশিক্ষিত হয়েছিলঃ লায়ন-2বি-এন, লায়ন-উচ্চ-রেজোলিউশন এবং লায়ন-নান্দনিক v2 5 +। মডেলের প্রশিক্ষণের তথ্যের একটি তৃতীয় পক্ষের বিশ্লেষণে চিহ্নিত করা হয়েছে যে, ব্যবহৃত মূল বৃহত্তর ডেটাসেট থেকে নেওয়া 12 মিলিয়ন ছবির একটি ছোট উপসেটের মধ্যে, চিত্রের নমুনা আকারের প্রায় 47 শতাংশ 100টি বিভিন্ন ডোমেন থেকে এসেছে, যার মধ্যে পিন্টারেস্ট উপসেটের 8.5 শতাংশ নিয়েছে, তারপরে ওয়ার্ডপ্রেস, ব্লগস্পট, ফ্লিকার, ডেভিয়ান্টআর্ট এবং উইকিমিডিয়া কমন্সের মতো ওয়েবসাইট রয়েছে। বায়েরিশার রুন্ডফাঙ্কের একটি তদন্তে দেখা গেছে যে হগিং ফেসে হোস্ট করা লায়ন-এর ডেটাসেটগুলিতে প্রচুর পরিমাণে ব্যক্তিগত এবং সংবেদনশীল ডেটা রয়েছে। প্রশিক্ষণ পদ্ধতি মডেলটিকে প্রাথমিকভাবে লায়ন2বি-এন এবং লায়ন-উচ্চ-রেজোলিউশনের উপসেটগুলিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, লায়ন-নান্দনিকতা ভি2 5 +-এর উপর শেষ কয়েক দফা প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, যা 60 কোটি ক্যাপশনযুক্ত চিত্রের একটি উপসেট যা লায়ন-নান্দনিকতা পূর্বাভাসকারী ভি2 ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল যে মানুষ গড়ে 10-এর মধ্যে কমপক্ষে 5 স্কোর দেবে যখন তাদের রেট দিতে বলা হয়েছিল যে তারা কতটা পছন্দ করেছে। লায়ন-নান্দনিক v2 5 + উপসেটটি নিম্ন-রেজোলিউশনের ছবি এবং চিত্রগুলিকেও বাদ দিয়েছে যা লায়ন-5বি-ওয়াটারমার্ক সনাক্তকরণ 80 শতাংশেরও বেশি সম্ভাবনার সাথে একটি জলচিহ্ন বহনকারী হিসাবে চিহ্নিত করেছে। ক্লাসফায়ার-ফ্রি ডিফিউশন গাইডেন্স উন্নত করতে প্রশিক্ষণের চূড়ান্ত পর্যায়গুলি অতিরিক্তভাবে 10 শতাংশ টেক্সট কন্ডিশনার বাদ দিয়েছে। মডেলটি আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস-এ 256টি এনভিডিয়া এ100 জিপিইউ ব্যবহার করে মোট 150,000 জিপিইউ-ঘন্টার জন্য 600,000 মার্কিন ডলার ব্যয়ে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। সীমাবদ্ধতা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে স্থিতিশীল বিস্তারের অবনতি এবং ভুলের সমস্যা রয়েছে। মডেলটির প্রাথমিক প্রকাশগুলি একটি ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল যা 512 × 512 রেজোলিউশন চিত্র নিয়ে গঠিত, যার অর্থ ব্যবহারকারীর নির্দিষ্টকরণগুলি তার "প্রত্যাশিত" 512 × 512 রেজোলিউশন থেকে বিচ্যুত হলে উত্পন্ন চিত্রগুলির গুণমান লক্ষণীয়ভাবে হ্রাস পায়; স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ মডেলের সংস্করণ 2 আপডেট পরে 768 × 768 রেজোলিউশনে স্থানীয়ভাবে চিত্র তৈরি করার ক্ষমতা চালু করে। আরেকটি চ্যালেঞ্জ হল এল. এ. আই. ও. এন ডাটাবেসে অঙ্গপ্রত্যঙ্গের নিম্নমানের তথ্যের কারণে মানুষের অঙ্গপ্রত্যঙ্গ তৈরি করা। ডাটাবেসে প্রতিনিধিত্বমূলক বৈশিষ্ট্যের অভাবের কারণে মানুষের অঙ্গ এবং মুখগুলি বোঝার জন্য মডেলটি অপর্যাপ্তভাবে প্রশিক্ষিত এবং মডেলটিকে এই ধরনের চিত্র তৈরি করতে প্ররোচিত করা মডেলটিকে বিভ্রান্ত করতে পারে। স্টেবল ডিফিউশন এক্সএল (এসডিএক্সএল) সংস্করণ 1, জুলাই 2023 সালে মুক্তি পায়, নেটিভ 1024x1024 রেজোলিউশন এবং অঙ্গ এবং পাঠ্যের জন্য উন্নত প্রজন্ম চালু করে। পৃথক বিকাশকারীদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্যতাও একটি সমস্যা হতে পারে। ডেটাসেটে অন্তর্ভুক্ত নয় এমন নতুন ব্যবহারের ক্ষেত্রে মডেলটি কাস্টমাইজ করার জন্য, যেমন এনিমে অক্ষর তৈরি করা ("ওয়াইফু ডিফিউশন"), নতুন তথ্য এবং আরও প্রশিক্ষণ প্রয়োজন। অতিরিক্ত পুনঃপ্রশিক্ষণের মাধ্যমে তৈরি স্থিতিশীল বিস্তারের সূক্ষ্ম-সুরযুক্ত অভিযোজনগুলি মেডিকেল ইমেজিং থেকে অ্যালগরিদমিকভাবে উত্পন্ন সঙ্গীত পর্যন্ত বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়েছে। যাইহোক, এই সূক্ষ্ম-সুরকরণ প্রক্রিয়াটি নতুন তথ্যের মানের প্রতি সংবেদনশীল; কম রেজোলিউশনের ছবি বা মূল তথ্য থেকে বিভিন্ন রেজোলিউশন কেবল নতুন কাজটি শিখতে ব্যর্থ হতে পারে না তবে মডেলের সামগ্রিক কার্যকারিতা হ্রাস করতে পারে। এমনকি যখন মডেলটিকে অতিরিক্তভাবে উচ্চমানের ছবিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তখনও ব্যক্তিদের পক্ষে কনজিউমার ইলেকট্রনিক্সের মডেলগুলি চালানো কঠিন। উদাহরণস্বরূপ, ওয়াইফু-বিস্তারের জন্য প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার জন্য ন্যূনতম 30 গিগাবাইট ভিআরএএম প্রয়োজন, যা এনভিডিয়ার জিফোর্স 30 সিরিজের মতো ভোক্তা জিপিইউগুলিতে প্রদত্ত স্বাভাবিক সংস্থানকে ছাড়িয়ে যায়, যার মাত্র 12 গিগাবাইট রয়েছে। স্থিতিশীল বিস্তারের নির্মাতারা অ্যালগরিদমিক পক্ষপাতের সম্ভাবনা স্বীকার করেছেন, কারণ মডেলটি প্রাথমিকভাবে ইংরেজি বর্ণনার সাথে চিত্রগুলিতে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। ফলস্বরূপ, উত্পন্ন চিত্রগুলি সামাজিক পক্ষপাতকে শক্তিশালী করে এবং পশ্চিমা দৃষ্টিকোণ থেকে হয়, কারণ নির্মাতারা লক্ষ্য করেছেন যে মডেলটিতে অন্যান্য সম্প্রদায় এবং সংস্কৃতির তথ্যের অভাব রয়েছে। মডেলটি অন্যান্য ভাষায় লেখা প্রম্পটগুলির তুলনায় ইংরেজিতে লেখা প্রম্পটগুলির জন্য আরও সঠিক ফলাফল দেয়, যেখানে পশ্চিমা বা সাদা সংস্কৃতিগুলি প্রায়শই ডিফল্ট উপস্থাপনা হয়। শেষ-ব্যবহারকারী সূক্ষ্ম-সুরকরণ মডেলের প্রাথমিক প্রশিক্ষণের সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলা করার জন্য, শেষ-ব্যবহারকারীরা আরও নির্দিষ্ট ব্যবহার-ক্ষেত্রে মেলানোর জন্য সূক্ষ্ম-সুর প্রজন্মের আউটপুটগুলিতে অতিরিক্ত প্রশিক্ষণ বাস্তবায়নের বিকল্প বেছে নিতে পারে, একটি প্রক্রিয়া যা ব্যক্তিগতকরণ হিসাবেও উল্লেখ করা হয়। তিনটি পদ্ধতি রয়েছে যার মাধ্যমে ব্যবহারকারী-অ্যাক্সেসযোগ্য সূক্ষ্ম-সুরকরণ একটি স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ মডেল চেকপয়েন্টে প্রয়োগ করা যেতে পারেঃ ব্যবহারকারী-প্রদত্ত চিত্রগুলির সংগ্রহ থেকে একটি "এম্বেডিং" প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে এবং যখনই একটি প্রজন্মের প্রম্পট-এর মধ্যে এম্বেডিংয়ের নাম ব্যবহার করা হয় তখন মডেলটিকে দৃশ্যমানভাবে অনুরূপ চিত্র তৈরি করতে দেয়। এম্বেডিংগুলি এনভিডিয়ার সহায়তায় 2022 সালে তেল আভিভ বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের দ্বারা বিকশিত "পাঠ্য বিপরীতমুখী" ধারণার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যেখানে মডেলের পাঠ্য এনকোডার দ্বারা ব্যবহৃত নির্দিষ্ট টোকেনের জন্য ভেক্টর উপস্থাপনাগুলি নতুন ছদ্ম-শব্দের সাথে যুক্ত করা হয়েছে। মূল মডেলের মধ্যে পক্ষপাতিত্ব কমাতে বা চাক্ষুষ শৈলী অনুকরণ করতে এম্বেডিং ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি "হাইপারনেটওয়ার্ক" হল একটি ছোট প্রাক-প্রশিক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা একটি বৃহত্তর নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে বিভিন্ন পয়েন্টে প্রয়োগ করা হয় এবং 2021 সালে নোভেলএআই ডেভেলপার কুরুমুজ দ্বারা তৈরি কৌশলকে বোঝায়, যা মূলত টেক্সট-জেনারেশন ট্রান্সফরমার মডেলের উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়েছিল। হাইপারনেটওয়ার্কস ফলাফলকে একটি নির্দিষ্ট দিকের দিকে চালিত করে, যা স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ-ভিত্তিক মডেলগুলিকে নির্দিষ্ট শিল্পীদের শিল্প শৈলী অনুকরণ করার অনুমতি দেয়, এমনকি যদি শিল্পী মূল মডেল দ্বারা স্বীকৃত না হন; তারা চুল এবং চোখের মতো গুরুত্বের মূল ক্ষেত্রগুলি খুঁজে বের করে চিত্রটি প্রক্রিয়া করে এবং তারপরে এই অঞ্চলগুলিকে গৌণ সুপ্ত স্থানে প্যাচ করে। ড্রিমবুথ হল 2022 সালে গুগল রিসার্চ এবং বোস্টন বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের দ্বারা বিকশিত একটি গভীর শিক্ষণ প্রজন্মের মডেল যা একটি নির্দিষ্ট বিষয়কে চিত্রিত করে এমন সুনির্দিষ্ট, ব্যক্তিগতকৃত আউটপুট তৈরি করতে মডেলটিকে সূক্ষ্ম-সুর করতে পারে, যা বিষয়টিকে চিত্রিত করে এমন চিত্রের একটি সেটের মাধ্যমে প্রশিক্ষণ অনুসরণ করে। সক্ষমতা স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ মডেল আউটপুট থেকে অন্তর্ভুক্ত বা বাদ দেওয়া উপাদানগুলি বর্ণনা করে একটি টেক্সট প্রম্পট ব্যবহারের মাধ্যমে স্ক্র্যাচ থেকে নতুন চিত্র তৈরি করার ক্ষমতাকে সমর্থন করে। বিদ্যমান চিত্রগুলি একটি টেক্সট প্রম্পট দ্বারা বর্ণিত নতুন উপাদানগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য মডেল দ্বারা পুনরায় আঁকা যেতে পারে (একটি প্রক্রিয়া যা "গাইডেড ইমেজ সিন্থেসিস" নামে পরিচিত) তার ডিফিউশন-ডিনাইজিং পদ্ধতির মাধ্যমে। উপরন্তু, মডেলটি ইনপেইন্টিং এবং আউটপেইন্টিংয়ের মাধ্যমে বিদ্যমান চিত্রগুলিকে আংশিকভাবে পরিবর্তন করার জন্য প্রম্পট ব্যবহারের অনুমতি দেয়, যখন এই ধরনের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সমর্থন করে এমন একটি উপযুক্ত ইউজার ইন্টারফেসের সাথে ব্যবহার করা হয়, যার মধ্যে অসংখ্য ভিন্ন ওপেন সোর্স বাস্তবায়ন বিদ্যমান। স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ 10 জিবি বা তার বেশি ভিআরএএম দিয়ে চালানোর পরামর্শ দেওয়া হয়, তবে কম ভিআরএএম সহ ব্যবহারকারীরা কম ভিআরএএম ব্যবহারের সাথে মডেলের কার্যকারিতা বিনিময় করতে ডিফল্ট ফ্লোট 32 এর পরিবর্তে ফ্লোট 16 নির্ভুলতায় ওজন লোড করতে পারেন। টেক্সট টু ইমেজ জেনারেশন স্থিতিশীল বিচ্ছুরণের মধ্যে টেক্সট টু ইমেজ স্যাম্পলিং স্ক্রিপ্ট, যা "টিএক্সটি2আইএমজি" নামে পরিচিত, নমুনা প্রকার, আউটপুট চিত্রের মাত্রা এবং বীজ মানগুলি অন্তর্ভুক্ত করে বিভিন্ন বিকল্প পরামিতিগুলির পাশাপাশি একটি টেক্সট প্রম্পট ব্যবহার করে। প্রম্পটটির মডেলের ব্যাখ্যার উপর ভিত্তি করে স্ক্রিপ্টটি একটি চিত্র ফাইল আউটপুট করে। উৎপাদিত ছবিগুলিকে একটি অদৃশ্য ডিজিটাল ওয়াটারমার্ক দিয়ে ট্যাগ করা হয় যাতে ব্যবহারকারীরা স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ দ্বারা উত্পন্ন একটি চিত্র সনাক্ত করতে পারে, যদিও চিত্রটির আকার পরিবর্তন বা ঘোরানো হলে এই ওয়াটারমার্কটি তার কার্যকারিতা হারায়। প্রতিটি টিএক্সটি2আইএমজি প্রজন্ম একটি নির্দিষ্ট বীজ মান জড়িত করবে যা আউটপুট চিত্রকে প্রভাবিত করে। ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন উৎপাদিত আউটপুট অন্বেষণ করার জন্য বীজকে এলোমেলোভাবে বেছে নিতে পারেন, অথবা একই বীজ ব্যবহার করে পূর্বের তৈরি চিত্রের মতো একই চিত্র আউটপুট পেতে পারেন। ব্যবহারকারীরা স্যাম্পলারের জন্য অনুমান পদক্ষেপের সংখ্যাও সামঞ্জস্য করতে সক্ষম; একটি উচ্চতর মান দীর্ঘ সময় নেয়, তবে একটি ছোট মান চাক্ষুষ ত্রুটির কারণ হতে পারে। আরেকটি কনফিগারযোগ্য বিকল্প, শ্রেণীবিভাগ-মুক্ত গাইডেন্স স্কেল মান, ব্যবহারকারীকে আউটপুট চিত্রটি প্রম্পটকে কতটা নিবিড়ভাবে মেনে চলে তা সামঞ্জস্য করতে দেয়। আরও পরীক্ষামূলক ব্যবহারের ক্ষেত্রে কম স্কেলের মান বেছে নেওয়া যেতে পারে, অন্যদিকে আরও নির্দিষ্ট আউটপুটের লক্ষ্যে ব্যবহারের ক্ষেত্রে উচ্চতর মান ব্যবহার করা যেতে পারে। অতিরিক্ত টেক্সট2আইএমজি বৈশিষ্ট্যগুলি স্থিতিশীল বিস্তারের ফ্রন্ট-এন্ড বাস্তবায়নের মাধ্যমে সরবরাহ করা হয়, যা ব্যবহারকারীদের টেক্সট প্রম্পটটির নির্দিষ্ট অংশে দেওয়া ওজন পরিবর্তন করার অনুমতি দেয়। জোর দেওয়া মার্কারগুলি ব্যবহারকারীদের বন্ধনী দিয়ে আবদ্ধ করে কীওয়ার্ডগুলিতে জোর যোগ বা হ্রাস করার অনুমতি দেয়। প্রম্পটটির কিছু অংশে ওজন সামঞ্জস্য করার একটি বিকল্প পদ্ধতি হল "নেতিবাচক প্রম্পট"। নেতিবাচক প্রম্পটগুলি কিছু ফ্রন্ট-এন্ড বাস্তবায়নের অন্তর্ভুক্ত একটি বৈশিষ্ট্য, যার মধ্যে রয়েছে স্থিতিশীলতা এআই-এর নিজস্ব ড্রিম স্টুডিও ক্লাউড পরিষেবা, এবং ব্যবহারকারীকে প্রম্পটগুলি নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয় যা চিত্র তৈরির সময় মডেলটির এড়ানো উচিত। নির্দিষ্ট প্রম্পটগুলি অবাঞ্ছিত চিত্র বৈশিষ্ট্য হতে পারে যা অন্যথায় ব্যবহারকারীর দ্বারা প্রদত্ত ইতিবাচক প্রম্পটগুলির কারণে বা মডেলটি মূলত কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়েছিল তার কারণে চিত্র আউটপুটগুলির মধ্যে উপস্থিত থাকতে পারে, মানুষের হাত একটি সাধারণ উদাহরণ। চিত্রের পরিবর্তন স্থিতিশীল বিচ্ছুরণে আরও একটি নমুনা স্ক্রিপ্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, "আইএমজি2আইএমজি", যা একটি টেক্সট প্রম্পট, একটি বিদ্যমান চিত্রের পথ এবং 0 থেকে 1-এর মধ্যে শক্তির মান ব্যবহার করে। স্ক্রিপ্টটি মূল চিত্রের উপর ভিত্তি করে একটি নতুন চিত্র আউটপুট করে যা টেক্সট প্রম্পট-এর মধ্যে প্রদত্ত উপাদানগুলিও বৈশিষ্ট্যযুক্ত করে। শক্তির মান আউটপুট ইমেজে যুক্ত শব্দের পরিমাণ নির্দেশ করে। একটি উচ্চতর শক্তির মান চিত্রের মধ্যে আরও বৈচিত্র্য তৈরি করে তবে এমন একটি চিত্র তৈরি করতে পারে যা প্রদত্ত প্রম্পটটির সাথে শব্দার্থগতভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। মূল ছবিতে শব্দ যোগ করার জন্য আইএমজি2আইএমজি-এর ক্ষমতা এটিকে ডেটা বেনামীকরণ এবং ডেটা বৃদ্ধির জন্য সম্ভাব্যভাবে কার্যকর করে তোলে, যেখানে চিত্র ডেটার চাক্ষুষ বৈশিষ্ট্যগুলি পরিবর্তন এবং বেনামী করা হয়। একই প্রক্রিয়াটি ইমেজ আপস্কেলিংয়ের জন্যও কার্যকর হতে পারে, যেখানে কোনও ছবির রেজোলিউশন বাড়ানো হয়, সম্ভাব্যভাবে ছবিতে আরও বিশদ যুক্ত করা হয়। উপরন্তু, স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ চিত্র সংকোচনের জন্য একটি সরঞ্জাম হিসাবে পরীক্ষা করা হয়েছে। জেপিইজি এবং ওয়েবপি-র তুলনায়, স্থিতিশীল বিচ্ছুরণে চিত্র সংকোচনের জন্য ব্যবহৃত সাম্প্রতিক পদ্ধতিগুলি ছোট লেখা এবং মুখ সংরক্ষণের ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হয়। আইএমজি2আইএমজি-এর মাধ্যমে চিত্র পরিবর্তনের জন্য অতিরিক্ত ব্যবহার-কেসগুলি স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ মডেলের অসংখ্য ফ্রন্ট-এন্ড বাস্তবায়ন দ্বারা দেওয়া হয়। চিত্রায়নের সাথে ব্যবহারকারী-প্রদত্ত স্তর মাস্ক দ্বারা চিত্রিত একটি বিদ্যমান চিত্রের একটি অংশ নির্বাচিতভাবে সংশোধন করা জড়িত, যা প্রদত্ত প্রম্পটটির উপর ভিত্তি করে নতুন তৈরি সামগ্রী দিয়ে মুখোশযুক্ত স্থানটি পূরণ করে। স্টেবল ডিফিউশন 2-এর মুক্তির পাশাপাশি স্টেবিলিটি এআই দ্বারা ব্যবহার-কেসগুলি আঁকার জন্য বিশেষভাবে সূক্ষ্ম-সুরযুক্ত একটি ডেডিকেটেড মডেল তৈরি করা হয়েছিল। বিপরীতভাবে, আউটপেইন্টিং একটি চিত্রকে তার মূল মাত্রার বাইরে প্রসারিত করে, প্রদত্ত প্রম্পটটির উপর ভিত্তি করে উত্পন্ন বিষয়বস্তু দিয়ে পূর্বে খালি স্থানটি পূরণ করে। "ডেপথ2আইএমজি" নামে একটি গভীর-নির্দেশিত মডেল 24শে নভেম্বর, 2022-এ স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ 2-এর প্রকাশের সাথে চালু করা হয়েছিল; এই মডেলটি প্রদত্ত ইনপুট চিত্রের গভীরতা নির্ধারণ করে এবং টেক্সট প্রম্পট এবং গভীরতার তথ্য উভয়ের উপর ভিত্তি করে একটি নতুন আউটপুট চিত্র তৈরি করে, যা উত্পন্ন আউটপুটে মূল ইনপুট চিত্রের সঙ্গতি এবং গভীরতা বজায় রাখার অনুমতি দেয়। কন্ট্রোলনেট একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক স্থাপত্য যা অতিরিক্ত শর্তগুলি অন্তর্ভুক্ত করে ডিফিউশন মডেলগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্লকের ওজনকে একটি "লক" অনুলিপি এবং একটি "প্রশিক্ষণযোগ্য" অনুলিপিতে প্রতিলিপি করে। "প্রশিক্ষণযোগ্য" অনুলিপিটি কাঙ্ক্ষিত শর্তটি জানতে পারে, অন্যদিকে "লক করা" অনুলিপিটি মূল মডেলটি সংরক্ষণ করে। এই পদ্ধতিটি নিশ্চিত করে যে চিত্র জোড়ার ছোট ডেটাসেটের সাথে প্রশিক্ষণ উৎপাদন-প্রস্তুত বিচ্ছুরণ মডেলের অখণ্ডতার সাথে আপস করে না। "শূন্য কনভোলিউশন" হল একটি 1 × 1 কনভোলিউশন যার ওজন এবং পক্ষপাত উভয়ই শূন্যে শুরু হয়। প্রশিক্ষণের আগে, সমস্ত শূন্য কনভোলিউশন শূন্য আউটপুট তৈরি করে, যা কন্ট্রোলনেট দ্বারা সৃষ্ট কোনও বিকৃতি প্রতিরোধ করে। কোনও স্তর স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষিত হয় না; প্রক্রিয়াটি এখনও সূক্ষ্ম-সুর করা হয়, মূল মডেলটিকে সুরক্ষিত রাখে। এই পদ্ধতিটি ছোট আকারের বা এমনকি ব্যক্তিগত যন্ত্রগুলিতে প্রশিক্ষণকে সক্ষম করে। ব্যবহার এবং বিতর্ক প্রকাশ করে স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ উত্পাদিত চিত্রগুলির উপর কোনও অধিকার দাবি করে না এবং ব্যবহারকারীদের মডেল থেকে উত্পন্ন যে কোনও চিত্রের ব্যবহারের অধিকার দেয় তবে শর্ত থাকে যে চিত্রের বিষয়বস্তু অবৈধ বা ব্যক্তিদের জন্য ক্ষতিকারক নয়। চিত্র ব্যবহারের উপর ব্যবহারকারীদের প্রদত্ত স্বাধীনতা মালিকানার নৈতিকতা নিয়ে বিতর্ক সৃষ্টি করেছে, কারণ স্থিতিশীল বিস্তার এবং অন্যান্য উৎপাদক মডেলগুলি মালিকের সম্মতি ছাড়াই কপিরাইটযুক্ত চিত্র থেকে প্রশিক্ষিত হয়। এটি প্রশিক্ষণের তথ্যগুলিতে প্রচুর পরিমাণে ব্যক্তিগত এবং সংবেদনশীল তথ্যের দিকেও পরিচালিত করে। যেহেতু চাক্ষুষ শৈলী এবং রচনাগুলি কপিরাইটের সাপেক্ষে নয়, তাই প্রায়শই ব্যাখ্যা করা হয় যে স্থিতিশীল বিস্তারের ব্যবহারকারীরা যারা শিল্পকর্মের চিত্র তৈরি করেন তাদের চাক্ষুষভাবে অনুরূপ কাজের কপিরাইট লঙ্ঘন হিসাবে বিবেচনা করা উচিত নয়। যাইহোক, উত্পন্ন চিত্রগুলিতে চিত্রিত ব্যক্তিরা ব্যক্তিত্বের অধিকার দ্বারা সুরক্ষিত হতে পারে যদি তাদের সাদৃশ্য ব্যবহার করা হয় এবং স্বীকৃত ব্র্যান্ড লোগোগুলির মতো বৌদ্ধিক সম্পত্তি এখনও কপিরাইট দ্বারা সুরক্ষিত থাকে। তবুও, ভিজ্যুয়াল শিল্পীরা উদ্বেগ প্রকাশ করেছেন যে স্থিতিশীল বিস্তারের মতো চিত্র সংশ্লেষণ সফ্টওয়্যারের ব্যাপক ব্যবহার অবশেষে আলোকচিত্রী, মডেল, সিনেমাটোগ্রাফার এবং অভিনেতাদের পাশাপাশি মানব শিল্পীদের দিকে পরিচালিত করতে পারে, ধীরে ধীরে এআই-ভিত্তিক প্রতিযোগীদের বিরুদ্ধে বাণিজ্যিক কার্যকারিতা হারাতে পারে। জেনারেটিভ এআই-এর উপর ভিত্তি করে অন্যান্য বাণিজ্যিক পণ্যের তুলনায় ব্যবহারকারীরা যে ধরনের বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে, যেমন হিংসাত্মক বা যৌন স্পষ্ট চিত্রের ক্ষেত্রে স্থিতিশীল বিস্তার উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি অনুমোদনযোগ্য। মডেলটি অবমাননাকর উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন উদ্বেগের কথা উল্লেখ করে, স্ট্যাবিলিটি এআই-এর সিইও, ইমাদ মোস্তাক যুক্তি দেখান যে "তারা এই প্রযুক্তিটি কীভাবে পরিচালনা করে সে সম্পর্কে তারা নৈতিক, নৈতিক এবং আইনী কিনা তা জনগণের দায়িত্ব" এবং স্থিতিশীল বিস্তারের ক্ষমতাগুলি জনসাধারণের হাতে দেওয়ার ফলে সম্ভাব্য নেতিবাচক পরিণতি সত্ত্বেও প্রযুক্তিটি একটি নিট সুবিধা প্রদান করবে। উপরন্তু, মোস্তাক যুক্তি দেন যে স্থিতিশীল বিস্তারের উন্মুক্ত উপলব্ধতার পিছনে উদ্দেশ্য হল এই ধরনের প্রযুক্তির উপর কর্পোরেট নিয়ন্ত্রণ এবং আধিপত্যের অবসান ঘটানো, যারা আগে শুধুমাত্র চিত্র সংশ্লেষণের জন্য বন্ধ এআই সিস্টেম তৈরি করেছে। এটি এই সত্য দ্বারা প্রতিফলিত হয় যে ব্যবহারকারীরা যে বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে তার উপর স্থিতিশীলতা এআই যে কোনও বিধিনিষেধ রাখে তা সোর্স কোডের উপলব্ধতার কারণে সহজেই বাইপাস করা যেতে পারে। পিক্সিভের মতো ওয়েবসাইটে স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ দ্বারা সৃষ্ট এই ধরনের চিত্রগুলি ভাগ করে নেওয়ার কারণে অপ্রাপ্তবয়স্ক চরিত্রগুলির ফটোরিয়ালিস্টিক যৌন চিত্রকে ঘিরে বিতর্ক উত্থাপিত হয়েছে। 2023 সালের জানুয়ারিতে, তিনজন শিল্পীঃ সারাহ অ্যান্ডারসন, কেলি ম্যাককার্নান এবং কার্লা অর্টিজ স্ট্যাবিলিটি এআই, মিডজর্নি এবং ডেভিয়ান্টআর্টের বিরুদ্ধে একটি কপিরাইট লঙ্ঘনের মামলা দায়ের করেন, দাবি করেন যে এই সংস্থাগুলি মূল শিল্পীদের সম্মতি ছাড়াই ওয়েব থেকে স্ক্র্যাপ করা পাঁচ বিলিয়ন ছবিতে এআই সরঞ্জাম প্রশিক্ষণ দিয়ে লক্ষ লক্ষ শিল্পীর অধিকার লঙ্ঘন করেছে। একই মাসে, প্রশিক্ষণের তথ্যে এর ছবিগুলি ব্যবহার করার জন্য গেটি ইমেজেস দ্বারা স্থিতিশীলতা এআই-এর বিরুদ্ধেও মামলা করা হয়েছিল। 2023 সালের জুলাই মাসে, মার্কিন জেলা বিচারক উইলিয়াম ওরিক অ্যান্ডারসন, ম্যাককার্নান এবং অর্টিজের দায়ের করা বেশিরভাগ মামলা খারিজ করতে ইচ্ছুক হন কিন্তু তাদের একটি নতুন অভিযোগ দায়ের করার অনুমতি দেন। DALL-E-এর মতো মডেলের বিপরীতে, স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ মডেলের (পূর্ব প্রশিক্ষিত ওজন) সাথে তার উৎস কোড উপলব্ধ করে। এটি ক্রিয়েটিভ এমএল ওপেনরেল-এম লাইসেন্স, দায়িত্বশীল এআই লাইসেন্সের (আরএআইএল) একটি রূপ, মডেলটিতে (এম) প্রয়োগ করে। লাইসেন্সটি অপরাধ, মানহানি, হয়রানি, ডক্সিং, "শোষণ. অপ্রাপ্তবয়স্কদের", চিকিৎসা পরামর্শ দেওয়া, স্বয়ংক্রিয়ভাবে আইনি বাধ্যবাধকতা তৈরি করা, আইনি প্রমাণ তৈরি করা এবং "সামাজিক আচরণ বা ব্যক্তিগত বা ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে ব্যক্তি বা গোষ্ঠীর বিরুদ্ধে বৈষম্য বা ক্ষতি করা. [বা] আইনত সুরক্ষিত বৈশিষ্ট্য বা বিভাগগুলি" সহ কিছু ব্যবহার মামলা নিষিদ্ধ করে। ব্যবহারকারী তাদের উৎপাদিত আউটপুট চিত্রের অধিকারের মালিক, এবং সেগুলি বাণিজ্যিকভাবে ব্যবহার করার জন্য স্বাধীন। আরও দেখুন 15.ai কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প ক্রেইয়ন হাগিং ফেস ইমেজেন (গুগল ব্রেইন) রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ ডেমো স্থিতিশীল বিচ্ছুরণের ইন্টারেক্টিভ ব্যাখ্যা "আমরা সবাই এআই-এর জন্য কাঁচামাল": স্থিতিশীল বিচ্ছুরণ প্রশিক্ষণ ডেটাতে সংবেদনশীল এবং ব্যক্তিগত ডেটার তদন্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প গভীর শিক্ষণ সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন টেক্সট-টু-ইমেজ প্রজন্মের তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষণ শিল্প বিতর্ক 2022 সফ্টওয়্যার ওপেন-সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চৌর্যবৃত্তি বিতর্কে জড়িত কাজ করে