Stable Diffusion
स्थिर प्रसार एक गहन शिक्षण, पाठ-से-छवि मॉडल है जो प्रसार तकनीकों के आधार पर 2022 में जारी किया गया है। इसका उपयोग मुख्य रूप से पाठ विवरण पर वातानुकूलित विस्तृत छवियों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, हालांकि इसे अन्य कार्यों जैसे कि चित्रकारी, बाहरी चित्रकारी और पाठ संकेत द्वारा निर्देशित छवि-से-छवि अनुवाद उत्पन्न करने के लिए भी लागू किया जा सकता है। इसे म्यूनिख और रनवे के लुडविग मैक्सिमिलियन विश्वविद्यालय में कॉम्पविस समूह के शोधकर्ताओं द्वारा स्टेबिलिटी एआई द्वारा एक गणना दान और गैर-लाभकारी संगठनों के प्रशिक्षण डेटा के साथ विकसित किया गया था। स्थिर प्रसार एक अव्यक्त प्रसार मॉडल है, जो एक प्रकार का गहरा उत्पादक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है। इसका कोड और मॉडल भार सार्वजनिक रूप से जारी किया गया है, और यह कम से कम 4 जीबी वीआरएएम के साथ एक मामूली जीपीयू से लैस अधिकांश उपभोक्ता हार्डवेयर पर चल सकता है। इसने पिछले स्वामित्व वाले टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल जैसे DALL-E और मिडजॉर्नी से प्रस्थान को चिह्नित किया जो केवल क्लाउड सेवाओं के माध्यम से सुलभ थे। विकास स्थिर प्रसार के विकास को स्टार्ट-अप कंपनी स्थिरता ए. आई. द्वारा वित्त पोषित और आकार दिया गया था। मॉडल के लिए तकनीकी लाइसेंस म्यूनिख के लुडविग मैक्सिमिलियन विश्वविद्यालय में कॉम्पविस समूह द्वारा जारी किया गया था। विकास का नेतृत्व रनवे के पैट्रिक एसर और कॉम्पविस के रॉबिन रॉम्बैक ने किया था, जो उन शोधकर्ताओं में से थे जिन्होंने पहले स्थिर प्रसार द्वारा उपयोग किए जाने वाले अव्यक्त प्रसार मॉडल वास्तुकला का आविष्कार किया था। स्टेबिलिटी ए. आई. ने परियोजना के समर्थकों के रूप में एलुथरएआई और एल. ए. आई. ओ. एन. (एक जर्मन गैर-लाभकारी संस्था जिसने डेटासेट को इकट्ठा किया था जिस पर स्टेबल डिफ्यूजन को प्रशिक्षित किया गया था) को भी श्रेय दिया। अक्टूबर 2022 में, स्थिरता एआई ने लाइटस्पीड वेंचर पार्टनर्स और कोट्यू मैनेजमेंट के नेतृत्व में एक दौर में 10.1 करोड़ अमेरिकी डॉलर जुटाए। प्रौद्योगिकी वास्तुकला स्थिर प्रसार एक प्रकार के प्रसार मॉडल (डीएम) का उपयोग करता है, जिसे एलएमयू म्यूनिख में कॉम्पविस समूह द्वारा विकसित एक अव्यक्त प्रसार मॉडल (एलडीएम) कहा जाता है। 2015 में पेश किए गए, प्रसार मॉडल को प्रशिक्षण छवियों पर गौसी शोर के क्रमिक अनुप्रयोगों को हटाने के उद्देश्य से प्रशिक्षित किया जाता है, जिन्हें ऑटोएन्कोडर को अस्वीकार करने के अनुक्रम के रूप में सोचा जा सकता है। स्थिर प्रसार में 3 भाग होते हैंः वैरिएशनल ऑटोएन्कोडर (वी. ए. ई.), यू-नेट और एक वैकल्पिक टेक्स्ट एन्कोडर। वी. ए. ई. एनकोडर छवि को पिक्सेल स्थान से एक छोटे आयामी अव्यक्त स्थान पर संपीड़ित करता है, जिससे छवि का एक अधिक मौलिक शब्दार्थिक अर्थ प्राप्त होता है। गौसी शोर को आगे के प्रसार के दौरान संपीड़ित अव्यक्त प्रतिनिधित्व पर बार-बार लागू किया जाता है। एक रेसनेट बैकबोन से बना यू-नेट ब्लॉक, एक अव्यक्त प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए आगे के प्रसार से आउटपुट को पीछे की ओर दर्शाता है। अंत में, वी. ए. ई. डिकोडर प्रतिनिधित्व को पिक्सेल स्थान में वापस परिवर्तित करके अंतिम छवि उत्पन्न करता है। डीनोइज़िंग चरण को लचीले ढंग से पाठ की एक स्ट्रिंग, एक छवि या किसी अन्य तौर-तरीके पर अनुकूलित किया जा सकता है। एन्कोडेड कंडीशनिंग डेटा एक क्रॉस-अटेंशन तंत्र के माध्यम से यू-नेट को डीनोइज़ करने के लिए उजागर किया जाता है। पाठ पर अनुकूलन के लिए, निश्चित, पूर्व प्रशिक्षित सी. एल. आई. पी. वी. आई. टी.-एल./14 पाठ एनकोडर का उपयोग पाठ संकेतों को एम्बेडिंग स्थान में बदलने के लिए किया जाता है। शोधकर्ता एल. डी. एम. के लाभ के रूप में प्रशिक्षण और उत्पादन के लिए कम्प्यूटेशनल दक्षता में वृद्धि की ओर इशारा करते हैं। यू-नेट में 860 मिलियन और टेक्स्ट एनकोडर में 123 मिलियन मापदंडों के साथ, स्थिर प्रसार को 2022 मानकों द्वारा अपेक्षाकृत हल्का माना जाता है, और अन्य प्रसार मॉडलों के विपरीत, यह उपभोक्ता जीपीयू पर चल सकता है। प्रशिक्षण डेटा स्थिर प्रसार को एल. ए. आई. ओ. एन.-5. बी. से ली गई छवियों और कैप्शन के जोड़े पर प्रशिक्षित किया गया था, जो वेब से स्क्रैप किए गए कॉमन क्रॉल डेटा से प्राप्त एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट है, जहां 5 बिलियन छवि-पाठ जोड़े को भाषा के आधार पर वर्गीकृत किया गया था और रिज़ॉल्यूशन द्वारा अलग-अलग डेटासेट में फ़िल्टर किया गया था, एक वाटरमार्क रखने की अनुमानित संभावना, और "सौंदर्य" स्कोर (जैसे. व्यक्तिपरक दृश्य गुणवत्ता)। डेटासेट एल. ए. आई. ओ. एन. द्वारा बनाया गया था, जो एक जर्मन गैर-लाभकारी संस्था है जिसे स्टेबिलिटी ए. आई. से धन प्राप्त होता है। स्थिर प्रसार मॉडल को एल. ए. आई. ओ. एन.-5बी. के तीन उपसमुच्चय पर प्रशिक्षित किया गया थाः एल. ए. आई. ओ. एन.-2बी.-एन., एल. ए. आई. ओ. एन.-उच्च-रिज़ॉल्यूशन, और एल. ए. आई. ओ. एन.-सौंदर्यशास्त्र वी. 2 5 +। मॉडल के प्रशिक्षण डेटा के एक तीसरे पक्ष के विश्लेषण से पता चला कि उपयोग किए गए मूल व्यापक डेटासेट से ली गई 12 मिलियन छवियों के एक छोटे उपसमुच्चय में से, छवियों के नमूना आकार का लगभग 47 प्रतिशत 100 अलग-अलग डोमेन से आया, जिसमें पिंटरेस्ट ने उपसमुच्चय का 8.5 प्रतिशत लिया, इसके बाद वर्डप्रेस, ब्लॉगस्पॉट, फ्लिकर, डेविएंटआर्ट और विकिमीडिया कॉमन्स जैसी वेबसाइटें आईं। बेयरिशर रंडफंक द्वारा की गई एक जांच से पता चला है कि हगिंग फेस पर होस्ट किए गए एल. ए. आई. ओ. एन. के डेटासेट में बड़ी मात्रा में निजी और संवेदनशील डेटा होता है। प्रशिक्षण प्रक्रियाएं मॉडल को शुरू में लायोन2बी-एन और लायोन-उच्च-रिज़ॉल्यूशन उपसमुच्चय पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें प्रशिक्षण के अंतिम कुछ दौर लायोन-एस्थेटिक्स वी2 5 + पर किए गए थे, 60 करोड़ शीर्षक वाली छवियों का एक उपसमुच्चय जिसे लायोन-एस्थेटिक्स प्रेडिक्टर वी2 ने भविष्यवाणी की थी कि मनुष्य औसतन 10 में से कम से कम 5 का स्कोर देंगे जब यह मूल्यांकन करने के लिए कहा गया कि वे उन्हें कितना पसंद करते हैं। एल. ए. आई. ओ. एन.-एस्थेटिक्स वी25 + सबसेट में कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों और छवियों को भी शामिल नहीं किया गया है, जिन्हें एल. ए. आई. ओ. एन.-5बी.-वाटरमार्क डिटेक्शन ने 80 प्रतिशत से अधिक संभावना के साथ एक वाटरमार्क ले जाने के रूप में पहचाना है। क्लासिफायर-फ्री डिफ्यूजन गाइडेंस में सुधार के लिए प्रशिक्षण के अंतिम दौर में 10 प्रतिशत टेक्स्ट कंडीशनिंग को भी हटा दिया गया। मॉडल को $600,000 की लागत से कुल 150,000 जी. पी. यू.-घंटों के लिए अमेज़न वेब सेवाओं पर 256 एनवीडिया ए100 जी. पी. यू. का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। सीमाएँ स्थिर प्रसार में कुछ परिदृश्यों में क्षरण और अशुद्धियों के साथ मुद्दे हैं। मॉडल के प्रारंभिक रिलीज को एक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था जिसमें 512 × 512 रिज़ॉल्यूशन छवियां होती हैं, जिसका अर्थ है कि उत्पन्न छवियों की गुणवत्ता तब उल्लेखनीय रूप से कम हो जाती है जब उपयोगकर्ता विनिर्देश इसके "अपेक्षित" 512 × 512 रिज़ॉल्यूशन से विचलित हो जाते हैं; स्थिर प्रसार मॉडल के संस्करण 2 अपडेट ने बाद में 768 × 768 रिज़ॉल्यूशन पर मूल रूप से छवियां उत्पन्न करने की क्षमता पेश की। एक अन्य चुनौती एल. ए. आई. ओ. एन. डेटाबेस में अंगों की खराब डेटा गुणवत्ता के कारण मानव अंगों को उत्पन्न करने में है। डेटाबेस में प्रतिनिधि विशेषताओं की कमी के कारण मानव अंगों और चेहरों को समझने के लिए मॉडल को अपर्याप्त रूप से प्रशिक्षित किया गया है, और मॉडल को इस प्रकार की छवियां उत्पन्न करने के लिए प्रेरित करना मॉडल को भ्रमित कर सकता है। जुलाई 2023 में जारी स्थिर प्रसार एक्सएल (एसडीएक्सएल) संस्करण 1 ने मूल 1024x1024 रिज़ॉल्यूशन और अंगों और पाठ के लिए बेहतर पीढ़ी पेश की। व्यक्तिगत विकासकर्ताओं के लिए सुलभता भी एक समस्या हो सकती है। नए उपयोग के मामलों के लिए मॉडल को अनुकूलित करने के लिए जो डेटासेट में शामिल नहीं हैं, जैसे कि एनीमे वर्ण ("वाइफू प्रसार") उत्पन्न करना, नए डेटा और आगे के प्रशिक्षण की आवश्यकता है। अतिरिक्त पुनः प्रशिक्षण के माध्यम से बनाए गए स्थिर प्रसार के ठीक-ठीक अनुकूलन का उपयोग चिकित्सा इमेजिंग से लेकर एल्गोरिथम रूप से उत्पन्न संगीत तक विभिन्न उपयोग-मामलों के लिए किया गया है। हालाँकि, यह फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया नए डेटा की गुणवत्ता के प्रति संवेदनशील है; कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियाँ या मूल डेटा से अलग रिज़ॉल्यूशन न केवल नए कार्य को सीखने में विफल हो सकते हैं, बल्कि मॉडल के समग्र प्रदर्शन को कम कर सकते हैं। यहां तक कि जब मॉडल को उच्च गुणवत्ता वाली छवियों पर अतिरिक्त रूप से प्रशिक्षित किया जाता है, तो व्यक्तियों के लिए उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स में मॉडल चलाना मुश्किल होता है। उदाहरण के लिए, वाइफू-प्रसार के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया में न्यूनतम 30 जीबी वीआरएएम की आवश्यकता होती है, जो एनवीडिया की जीफोर्स 30 श्रृंखला जैसे उपभोक्ता जीपीयू में प्रदान किए गए सामान्य संसाधन से अधिक है, जिसमें केवल लगभग 12 जीबी है। स्थिर प्रसार के निर्माता एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह की क्षमता को स्वीकार करते हैं, क्योंकि मॉडल को मुख्य रूप से अंग्रेजी विवरण के साथ छवियों पर प्रशिक्षित किया गया था। नतीजतन, उत्पन्न छवियां सामाजिक पूर्वाग्रहों को मजबूत करती हैं और पश्चिमी दृष्टिकोण से होती हैं, क्योंकि रचनाकारों ने नोट किया है कि मॉडल में अन्य समुदायों और संस्कृतियों से डेटा का अभाव है। मॉडल अन्य भाषाओं में लिखे गए संकेतों की तुलना में अंग्रेजी में लिखे गए संकेतों के लिए अधिक सटीक परिणाम देता है, जिसमें पश्चिमी या सफेद संस्कृतियाँ अक्सर डिफ़ॉल्ट प्रतिनिधित्व होती हैं। एंड-यूजर फाइन-ट्यूनिंग मॉडल के प्रारंभिक प्रशिक्षण की सीमाओं को संबोधित करने के लिए, एंड-यूजर अधिक विशिष्ट उपयोग-मामलों से मेल खाने के लिए फाइन-ट्यून जनरेशन आउटपुट के लिए अतिरिक्त प्रशिक्षण को लागू करने का विकल्प चुन सकते हैं, एक प्रक्रिया जिसे वैयक्तिकरण भी कहा जाता है। तीन विधियाँ हैं जिनमें उपयोगकर्ता-सुलभ फाइन-ट्यूनिंग को एक स्थिर प्रसार मॉडल चेकप्वाइंट पर लागू किया जा सकता हैः एक "एम्बेडिंग" को उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान की गई छवियों के संग्रह से प्रशिक्षित किया जा सकता है, और जब भी एम्बेडिंग का नाम एक पीढ़ी प्रॉम्प्ट के भीतर उपयोग किया जाता है तो मॉडल को दृश्य रूप से समान छवियां उत्पन्न करने की अनुमति देता है। एम्बेडिंग एनवीडिया के समर्थन से 2022 में तेल अवीव विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित "पाठ्य व्युत्क्रम" अवधारणा पर आधारित हैं, जहां मॉडल के पाठ एनकोडर द्वारा उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट टोकन के लिए वेक्टर प्रतिनिधित्व नए छद्म-शब्दों से जुड़े होते हैं। एम्बेडिंग का उपयोग मूल मॉडल के भीतर पूर्वाग्रह को कम करने या दृश्य शैलियों की नकल करने के लिए किया जा सकता है। एक "हाइपरनेटवर्क" एक छोटा पूर्व प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क है जिसे एक बड़े तंत्रिका नेटवर्क के भीतर विभिन्न बिंदुओं पर लागू किया जाता है, और 2021 में नोवेलएआई डेवलपर कुरुमुज़ द्वारा बनाई गई तकनीक को संदर्भित करता है, जो मूल रूप से टेक्स्ट-जनरेशन ट्रांसफॉर्मर मॉडल के लिए है। हाइपरनेटवर्क्स परिणामों को एक विशेष दिशा की ओर ले जाता है, जिससे स्थिर प्रसार-आधारित मॉडल विशिष्ट कलाकारों की कला शैली की नकल कर सकते हैं, भले ही कलाकार को मूल मॉडल द्वारा पहचाना न गया हो; वे बाल और आंखों जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों को ढूंढकर छवि को संसाधित करते हैं, और फिर इन क्षेत्रों को माध्यमिक अव्यक्त स्थान में पैच करते हैं। ड्रीमबूथ 2022 में गूगल रिसर्च और बोस्टन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक गहन शिक्षण पीढ़ी का मॉडल है जो विषय को दर्शाने वाली छवियों के एक सेट के माध्यम से प्रशिक्षण के बाद, एक विशिष्ट विषय को दर्शाने वाले सटीक, व्यक्तिगत आउटपुट उत्पन्न करने के लिए मॉडल को ठीक कर सकता है। क्षमताएँ स्थिर प्रसार मॉडल आउटपुट से शामिल या छोड़े जाने वाले तत्वों का वर्णन करने वाले टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के उपयोग के माध्यम से खरोंच से नई छवियाँ उत्पन्न करने की क्षमता का समर्थन करता है। मौजूदा छवियों को मॉडल द्वारा अपने प्रसार-विमुद्रीकरण तंत्र के माध्यम से एक पाठ संकेत (एक प्रक्रिया जिसे "निर्देशित छवि संश्लेषण" के रूप में जाना जाता है) द्वारा वर्णित नए तत्वों को शामिल करने के लिए फिर से खींचा जा सकता है। इसके अलावा, मॉडल इनपेन्टिंग और आउटपेन्टिंग के माध्यम से मौजूदा छवियों को आंशिक रूप से बदलने के लिए संकेतों के उपयोग की भी अनुमति देता है, जब एक उपयुक्त उपयोगकर्ता इंटरफेस के साथ उपयोग किया जाता है जो ऐसी सुविधाओं का समर्थन करता है, जिनमें से कई अलग-अलग ओपन सोर्स कार्यान्वयन मौजूद हैं। स्थिर प्रसार को 10 जी. बी. या अधिक वी. आर. ए. एम. के साथ चलाने की सिफारिश की जाती है, हालांकि कम वी. आर. ए. एम. वाले उपयोगकर्ता कम वी. आर. ए. एम. उपयोग के साथ मॉडल प्रदर्शन को बदलने के लिए डिफ़ॉल्ट फ्लोट 32 के बजाय फ्लोट 16 परिशुद्धता में भार को लोड करने का विकल्प चुन सकते हैं। टेक्स्ट टू इमेज जेनरेशन स्थिर प्रसार के भीतर टेक्स्ट टू इमेज सैंपलिंग स्क्रिप्ट, जिसे "टीएक्सटी2आईएमजी" के रूप में जाना जाता है, सैंपलिंग प्रकारों, आउटपुट इमेज आयामों और बीज मूल्यों को शामिल करने वाले मिश्रित विकल्प मापदंडों के अलावा एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का उपभोग करता है। स्क्रिप्ट प्रॉम्प्ट की मॉडल की व्याख्या के आधार पर एक छवि फ़ाइल का उत्पादन करती है। उत्पन्न छवियों को एक अदृश्य डिजिटल वाटरमार्क के साथ टैग किया जाता है ताकि उपयोगकर्ता स्थिर प्रसार द्वारा उत्पन्न छवि की पहचान कर सकें, हालांकि छवि के आकार बदलने या घुमाने पर यह वाटरमार्क अपनी प्रभावकारिता खो देता है। प्रत्येक टीएक्सटी2आईएमजी पीढ़ी में एक विशिष्ट बीज मूल्य शामिल होगा जो उत्पादन छवि को प्रभावित करता है। उपयोगकर्ता विभिन्न उत्पन्न आउटपुट का पता लगाने के लिए बीज को यादृच्छिक करने का विकल्प चुन सकते हैं, या पहले से उत्पन्न छवि के समान छवि आउटपुट प्राप्त करने के लिए एक ही बीज का उपयोग कर सकते हैं। उपयोगकर्ता सैंपलर के लिए अनुमान चरणों की संख्या को समायोजित करने में भी सक्षम हैं; एक उच्च मूल्य में अधिक समय लगता है, हालांकि एक छोटे मूल्य के परिणामस्वरूप दृश्य दोष हो सकते हैं। एक अन्य विन्यास योग्य विकल्प, क्लासिफायर-फ्री गाइडेंस स्केल वैल्यू, उपयोगकर्ता को यह समायोजित करने की अनुमति देता है कि आउटपुट छवि प्रॉम्प्ट का कितनी बारीकी से पालन करती है। अधिक प्रयोगात्मक उपयोग के मामले कम पैमाने के मूल्य का विकल्प चुन सकते हैं, जबकि अधिक विशिष्ट आउटपुट के लिए लक्षित उपयोग के मामले उच्च मूल्य का उपयोग कर सकते हैं। अतिरिक्त टेक्स्ट2आईएमजी सुविधाएँ स्थिर प्रसार के फ्रंट-एंड कार्यान्वयन द्वारा प्रदान की जाती हैं, जो उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के विशिष्ट हिस्सों को दिए गए वजन को संशोधित करने की अनुमति देती हैं। जोर मार्कर उपयोगकर्ताओं को कोष्ठक के साथ जोड़कर मुख्य शब्दों पर जोर जोड़ने या कम करने की अनुमति देते हैं। प्रॉम्प्ट के कुछ हिस्सों में वजन को समायोजित करने का एक वैकल्पिक तरीका "नकारात्मक प्रॉम्प्ट" है। नकारात्मक संकेत कुछ फ्रंट-एंड कार्यान्वयनों में शामिल एक विशेषता है, जिसमें स्टेबिलिटी एआई की अपनी ड्रीमस्टूडियो क्लाउड सेवा शामिल है, और उपयोगकर्ता को संकेत निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है जिससे मॉडल को छवि निर्माण के दौरान बचना चाहिए। निर्दिष्ट संकेत अवांछनीय छवि विशेषताएँ हो सकती हैं जो अन्यथा उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए सकारात्मक संकेतों के कारण या मॉडल को मूल रूप से कैसे प्रशिक्षित किया गया था, इसके कारण छवि आउटपुट के भीतर मौजूद हो सकती हैं, जिसमें मानव हाथ एक सामान्य उदाहरण हैं। छवि संशोधन स्थिर प्रसार में एक और नमूना स्क्रिप्ट, "आई. एम. जी. 2. आई. एम. जी". भी शामिल है, जो एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट, एक मौजूदा छवि के लिए पथ, और 0 और 1 के बीच शक्ति मूल्य का उपभोग करता है। स्क्रिप्ट मूल छवि के आधार पर एक नई छवि का उत्पादन करती है जिसमें टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के भीतर प्रदान किए गए तत्व भी होते हैं। शक्ति मान आउटपुट छवि में जोड़े गए शोर की मात्रा को दर्शाता है। एक उच्च शक्ति मूल्य छवि के भीतर अधिक भिन्नता पैदा करता है लेकिन एक ऐसी छवि उत्पन्न कर सकता है जो प्रदान किए गए संकेत के साथ शब्दार्थ रूप से सुसंगत नहीं है। मूल छवि में शोर जोड़ने के लिए आई. एम. जी. 2. आई. एम. जी. की क्षमता इसे डेटा अनामकरण और डेटा वृद्धि के लिए संभावित रूप से उपयोगी बनाती है, जिसमें छवि डेटा की दृश्य विशेषताओं को बदल दिया जाता है और गुमनाम किया जाता है। यही प्रक्रिया छवि अपस्केलिंग के लिए भी उपयोगी हो सकती है, जिसमें छवि का रिज़ॉल्यूशन बढ़ाया जाता है, जिसमें संभावित रूप से छवि में अधिक विवरण जोड़ा जाता है। इसके अतिरिक्त, स्थिर प्रसार को छवि संपीड़न के लिए एक उपकरण के रूप में प्रयोग किया गया है। जेपीईजी और वेबपी की तुलना में, स्थिर प्रसार में छवि संपीड़न के लिए उपयोग की जाने वाली हालिया विधियों में छोटे पाठ और चेहरों को संरक्षित करने में सीमाएं हैं। आई. एम. जी. 2. आई. एम. जी. के माध्यम से छवि संशोधन के लिए अतिरिक्त उपयोग-मामले स्थिर प्रसार मॉडल के कई फ्रंट-एंड कार्यान्वयनों द्वारा प्रस्तुत किए जाते हैं। इनपेन्टिंग में उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए परत मास्क द्वारा चित्रित मौजूदा छवि के एक हिस्से को चुनिंदा रूप से संशोधित करना शामिल है, जो प्रदान किए गए संकेत के आधार पर नए उत्पन्न सामग्री के साथ नकाबपोश स्थान को भरता है। स्टेबल डिफ्यूजन 2 के जारी होने के साथ-साथ स्टेबिलिटी ए. आई. द्वारा उपयोग-मामलों को चित्रित करने के लिए विशेष रूप से ठीक-ठाक एक समर्पित मॉडल बनाया गया था। इसके विपरीत, चित्रकारी एक छवि को उसके मूल आयामों से परे विस्तारित करती है, जो पहले से खाली स्थान को प्रदान किए गए संकेत के आधार पर उत्पन्न सामग्री से भरती है। "डेप्थ2आइएमजी" नामक एक गहराई-निर्देशित मॉडल को 24 नवंबर, 2022 को स्थिर प्रसार 2 के विमोचन के साथ पेश किया गया था; यह मॉडल प्रदान की गई इनपुट छवि की गहराई का अनुमान लगाता है, और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट और गहराई जानकारी दोनों के आधार पर एक नई आउटपुट छवि उत्पन्न करता है, जो उत्पन्न आउटपुट में मूल इनपुट छवि की सुसंगतता और गहराई को बनाए रखने की अनुमति देता है। कंट्रोलनेट एक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला है जिसे अतिरिक्त स्थितियों को शामिल करके प्रसार मॉडल का प्रबंधन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह तंत्रिका नेटवर्क ब्लॉकों के भार को एक "लॉक" प्रतिलिपि और एक "प्रशिक्षित" प्रतिलिपि में दोहराता है। "प्रशिक्षण योग्य" प्रतिलिपि वांछित स्थिति सीखती है, जबकि "लॉक" प्रतिलिपि मूल मॉडल को संरक्षित करती है। यह दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि छवि जोड़े के छोटे डेटासेट के साथ प्रशिक्षण उत्पादन-तैयार प्रसार मॉडल की अखंडता से समझौता नहीं करता है। "शून्य अभिसरण" एक 1 × 1 अभिसरण है जिसमें वजन और पूर्वाग्रह दोनों को शून्य से आरंभ किया जाता है। प्रशिक्षण से पहले, सभी शून्य संघनन शून्य उत्पादन का उत्पादन करते हैं, जिससे कंट्रोलनेट के कारण होने वाली किसी भी विकृति को रोका जा सकता है। खरोंच से किसी भी परत को प्रशिक्षित नहीं किया जाता है; मूल मॉडल को सुरक्षित रखते हुए प्रक्रिया अभी भी ठीक-ठाक है। यह विधि छोटे पैमाने पर या यहां तक कि व्यक्तिगत उपकरणों पर प्रशिक्षण को सक्षम बनाती है। उपयोग और विवाद जारी करता है स्थिर प्रसार उत्पन्न छवियों पर कोई अधिकार नहीं होने का दावा करता है और उपयोगकर्ताओं को स्वतंत्र रूप से मॉडल से उत्पन्न किसी भी छवि के उपयोग का अधिकार देता है बशर्ते कि छवि सामग्री अवैध या व्यक्तियों के लिए हानिकारक न हो। छवि उपयोग पर उपयोगकर्ताओं को प्रदान की गई स्वतंत्रता ने स्वामित्व की नैतिकता पर विवाद पैदा कर दिया है, क्योंकि स्थिर प्रसार और अन्य उत्पादक मॉडल को मालिक की सहमति के बिना कॉपीराइट छवियों से प्रशिक्षित किया जाता है। इससे प्रशिक्षण डेटा में बड़ी मात्रा में निजी और संवेदनशील जानकारी भी मिलती है। चूंकि दृश्य शैलियाँ और रचनाएँ कॉपीराइट के अधीन नहीं हैं, इसलिए अक्सर यह व्याख्या की जाती है कि स्थिर प्रसार के उपयोगकर्ता जो कलाकृतियों की छवियाँ उत्पन्न करते हैं, उन्हें दृश्य रूप से समान कार्यों के कॉपीराइट का उल्लंघन नहीं माना जाना चाहिए। हालाँकि, उत्पन्न छवियों में चित्रित व्यक्तियों को व्यक्तित्व अधिकारों द्वारा संरक्षित किया जा सकता है यदि उनकी समानता का उपयोग किया जाता है, और बौद्धिक संपदा जैसे कि पहचानने योग्य ब्रांड लोगो अभी भी कॉपीराइट द्वारा संरक्षित हैं। फिर भी, दृश्य कलाकारों ने चिंता व्यक्त की है कि स्थिर प्रसार जैसे छवि संश्लेषण सॉफ्टवेयर के व्यापक उपयोग से अंततः फोटोग्राफरों, मॉडलों, छायाकारों और अभिनेताओं के साथ-साथ मानव कलाकार भी एआई-आधारित प्रतियोगियों के खिलाफ धीरे-धीरे व्यावसायिक व्यवहार्यता खो सकते हैं। उत्पादक ए. आई. पर आधारित अन्य वाणिज्यिक उत्पादों की तुलना में स्थिर प्रसार विशेष रूप से उन सामग्री के प्रकारों में अधिक अनुमत है जो उपयोगकर्ता उत्पन्न कर सकते हैं, जैसे कि हिंसक या यौन रूप से स्पष्ट छवि। इस चिंता को संबोधित करते हुए कि मॉडल का उपयोग अपमानजनक उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, स्टेबिलिटी एआई के सीईओ, इमाद मोस्टाक का तर्क है कि "[यह] लोगों की जिम्मेदारी है कि क्या वे इस तकनीक को संचालित करने के तरीके में नैतिक, नैतिक और कानूनी हैं", और यह कि जनता के हाथों में स्थिर प्रसार की क्षमताओं को रखने के परिणामस्वरूप संभावित नकारात्मक परिणामों के बावजूद, प्रौद्योगिकी एक शुद्ध लाभ प्रदान करेगी। इसके अलावा, मोस्टाक का तर्क है कि स्थिर प्रसार की खुली उपलब्धता के पीछे का इरादा ऐसी तकनीकों पर कॉर्पोरेट नियंत्रण और प्रभुत्व को समाप्त करना है, जिन्होंने पहले केवल छवि संश्लेषण के लिए बंद एआई सिस्टम विकसित किए हैं। यह इस तथ्य से परिलक्षित होता है कि उपयोगकर्ता जो सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं, उस पर स्टेबिलिटी ए. आई. द्वारा लगाए गए किसी भी प्रतिबंध को स्रोत कोड की उपलब्धता के कारण आसानी से दरकिनार किया जा सकता है। पिक्सिव जैसी वेबसाइटों पर स्थिर प्रसार द्वारा उत्पन्न ऐसी छवियों को साझा किए जाने के कारण, कम उम्र के पात्रों के फोटोरियलिस्टिक यौन चित्रण के बारे में विवाद सामने आया है। 2023 के जनवरी में, तीन कलाकारोंः सारा एंडरसन, केली मैककेर्नन और कार्ला ऑर्टिज़ ने स्टेबिलिटी ए. आई., मिडजॉर्नी और डेविएंटआर्ट के खिलाफ कॉपीराइट उल्लंघन का मुकदमा दायर किया, जिसमें दावा किया गया कि इन कंपनियों ने मूल कलाकारों की सहमति के बिना वेब से स्क्रैप की गई पांच अरब छवियों पर ए. आई. उपकरणों को प्रशिक्षित करके लाखों कलाकारों के अधिकारों का उल्लंघन किया है। उसी महीने, गेटी इमेजेज द्वारा प्रशिक्षण डेटा में अपनी छवियों का उपयोग करने के लिए स्टेबिलिटी एआई पर भी मुकदमा दायर किया गया था। जुलाई 2023 में, अमेरिकी जिला न्यायाधीश विलियम ऑरिक ने एंडरसन, मैककर्नन और ऑर्टिज़ द्वारा दायर अधिकांश मुकदमे को खारिज करने की इच्छा जताई, लेकिन उन्हें एक नई शिकायत दर्ज करने की अनुमति दी। डी. ए. एल. एल.-ई. जैसे मॉडलों के विपरीत, स्थिर प्रसार मॉडल (पूर्व प्रशिक्षित भार) के साथ अपने स्रोत कोड को उपलब्ध कराता है। यह मॉडल (एम) पर जिम्मेदार ए. आई. लाइसेंस (आर. ए. आई. एल.) का एक रूप, क्रिएटिव एम. एल. ओपन रेल-एम. लाइसेंस लागू करता है। लाइसेंस कुछ उपयोग के मामलों को प्रतिबंधित करता है, जिसमें अपराध, मानहानि, उत्पीड़न, डॉक्सिंग, "शोषण. नाबालिग", चिकित्सा सलाह देना, स्वचालित रूप से कानूनी दायित्व बनाना, कानूनी साक्ष्य प्रस्तुत करना, और "सामाजिक व्यवहार या व्यक्तिगत या व्यक्तित्व विशेषताओं के आधार पर व्यक्तियों या समूहों के साथ भेदभाव करना या उन्हें नुकसान पहुंचाना. [या] कानूनी रूप से संरक्षित विशेषताओं या श्रेणियों" शामिल हैं। उपयोगकर्ता के पास अपनी उत्पन्न आउटपुट छवियों के अधिकार हैं, और वह उन्हें व्यावसायिक रूप से उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है। यह भी देखें 15.ai आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आर्ट क्रेयॉन हगिंग फेस इमेजन (गूगल ब्रेन) संदर्भ बाहरी लिंक स्थिर प्रसार डेमो स्थिर प्रसार की अंतःक्रियात्मक व्याख्या "हम सभी AI के लिए कच्चे माल हैं": स्थिर प्रसार प्रशिक्षण डेटा में संवेदनशील और निजी डेटा पर जांच आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आर्ट डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग आर्ट विवाद 2022 सॉफ्टवेयर ओपन-सोर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साहित्यिक चोरी विवादों में शामिल कार्य