Stable Diffusion
நிலையான பரவல் என்பது ஒரு ஆழமான கற்றல், உரை-க்கு-படம் மாதிரியாகும், இது பரவல் நுட்பங்களின் அடிப்படையில் 2022 இல் வெளியிடப்பட்டது. இது முதன்மையாக உரை விளக்கங்களில் நிபந்தனைக்குட்பட்ட விரிவான படங்களை உருவாக்க பயன்படுகிறது, இருப்பினும் இது ஒரு உரை தூண்டுதலால் வழிநடத்தப்படும் ஓவியம் வரைதல், ஓவியம் வரைதல் மற்றும் படத்திலிருந்து படத்திற்கு மொழிபெயர்ப்புகளை உருவாக்குவது போன்ற பிற பணிகளுக்கும் பயன்படுத்தப்படலாம். இது முனிச் மற்றும் ரன்வேயின் லுட்விக் மாக்சிமிலியன் பல்கலைக்கழகத்தில் உள்ள காம்ப்விஸ் குழுமத்தின் ஆராய்ச்சியாளர்களால் ஸ்டேபிலிட்டி AI இன் கணக்கீட்டு நன்கொடை மற்றும் இலாப நோக்கற்ற அமைப்புகளின் பயிற்சி தரவுகளுடன் உருவாக்கப்பட்டது. நிலையான பரவல் என்பது ஒரு மறைந்த பரவல் மாதிரியாகும், இது ஒரு வகையான ஆழமான உற்பத்தி செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு ஆகும். அதன் குறியீடு மற்றும் மாடல் எடைகள் பகிரங்கமாக வெளியிடப்பட்டுள்ளன, மேலும் இது குறைந்தபட்சம் 4 ஜிபி விஆர்ஏஎம் கொண்ட மிதமான ஜிபியு பொருத்தப்பட்ட பெரும்பாலான நுகர்வோர் வன்பொருளில் இயங்க முடியும். கிளவுட் சேவைகள் மூலம் மட்டுமே அணுகக்கூடிய DALL-E மற்றும் மிட்ஜோர்னி போன்ற முந்தைய தனியுரிம உரை-க்கு-படம் மாதிரிகளிலிருந்து இது ஒரு புறப்பாட்டைக் குறித்தது. வளர்ச்சி நிலையான பரவலின் வளர்ச்சிக்கு நிதியளித்து, தொடக்க நிறுவனமான நிலைத்தன்மை AI ஆல் வடிவமைக்கப்பட்டது. இந்த மாதிரிக்கான தொழில்நுட்ப உரிமத்தை முனிச்சின் லுட்விக் மாக்சிமிலியன் பல்கலைக்கழகத்தில் உள்ள காம்ப்விஸ் குழு வெளியிட்டது. மேம்பாடு ரன்வேயின் பேட்ரிக் எஸ்ஸர் மற்றும் காம்ப்விஸின் ராபின் ரோம்பாக் ஆகியோரால் வழிநடத்தப்பட்டது, அவர்கள் முன்பு நிலையான பரவல் பயன்படுத்தப்படும் மறைந்த பரவல் மாதிரி கட்டமைப்பைக் கண்டுபிடித்த ஆராய்ச்சியாளர்களில் ஒருவராக இருந்தனர். இந்த திட்டத்தின் ஆதரவாளர்களாக எலுதெராய் மற்றும் லயன் (நிலையான பரவல் பயிற்சி பெற்ற தரவுத்தொகுப்பைச் சேகரித்த ஒரு ஜெர்மன் இலாப நோக்கற்ற நிறுவனம்) ஆகியோரை நிலைத்தன்மை AI பாராட்டியது. அக்டோபர் 2022 இல், லைட்ஸ்பீட் வென்ச்சர் பார்ட்னர்ஸ் மற்றும் கோட் மேனேஜ்மென்ட் தலைமையிலான ஒரு சுற்றில் ஸ்டேபிலிட்டி AI 101 மில்லியன் அமெரிக்க டாலர்களை திரட்டியது. தொழில்நுட்ப கட்டிடக்கலை நிலையான பரவல் ஒரு வகையான பரவல் மாதிரியைப் (டிஎம்) பயன்படுத்துகிறது, இது எல்எம்யு முனிச்சில் உள்ள காம்ப்விஸ் குழுவால் உருவாக்கப்பட்ட மறைந்த பரவல் மாதிரி (எல்டிஎம்) என்று அழைக்கப்படுகிறது. 2015 ஆம் ஆண்டில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட, பரவல் மாதிரிகள் பயிற்சி படங்களில் காஸியன் சத்தத்தின் தொடர்ச்சியான பயன்பாடுகளை அகற்றும் நோக்கத்துடன் பயிற்சி அளிக்கப்படுகின்றன, அவை தானியங்கி குறியீடுகளை குறைக்கும் வரிசையாக கருதப்படலாம். நிலையான பரவல் 3 பகுதிகளைக் கொண்டுள்ளதுஃ மாறுபட்ட தன்னியக்க குறியீடு (வி. ஏ. இ), யு-நெட் மற்றும் ஒரு விருப்ப உரை குறியாக்கம். வி. ஏ. இ என்கோடர் படத்தை பிக்சல் இடத்திலிருந்து சிறிய பரிமாண மறைந்த இடத்திற்கு சுருக்குகிறது, இது படத்தின் மிகவும் அடிப்படை சொற்பொருள் பொருளைப் பிடிக்கிறது. முன்னோக்கி பரவலின் போது சுருக்கப்பட்ட மறைந்த பிரதிநிதித்துவத்திற்கு காஸியன் சத்தம் மீண்டும் மீண்டும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ரெஸ்நெட் முதுகெலும்பைக் கொண்ட யு-நெட் பிளாக், ஒளிந்த பிரதிநிதித்துவத்தைப் பெற முன்னோக்கி பரவுவதிலிருந்து வெளியீட்டை பின்னோக்கி குறிக்கிறது. இறுதியாக, வி. ஏ. இ டிகோடர் பிரதிநிதித்துவத்தை மீண்டும் பிக்சல் இடமாக மாற்றுவதன் மூலம் இறுதி படத்தை உருவாக்குகிறது. டெனோயிசிங் படிநிலையை உரையின் சரம், படம் அல்லது மற்றொரு முறையில் நெகிழ்வாக நிபந்தனை செய்யலாம். குறியிடப்பட்ட கண்டிஷனிங் தரவு ஒரு குறுக்கு-கவனம் பொறிமுறை மூலம் யு-நெட்டுகளை டிநோயிசிங் செய்ய வெளிப்படுகிறது. உரையின் நிபந்தனைக்கு, நிலையான, முன் பயிற்சி பெற்ற CLIP ViT-L/14 உரை குறியாக்கம் உரை தூண்டுதல்களை உட்பொதிக்கும் இடமாக மாற்ற பயன்படுத்தப்படுகிறது. பயிற்சி மற்றும் உற்பத்திக்கான அதிகரித்த கணக்கீட்டு செயல்திறனை எல். டி. எம்-களின் ஒரு நன்மை என்று ஆராய்ச்சியாளர்கள் சுட்டிக்காட்டுகின்றனர். யு-நெட்வொர்க்கில் 860 மில்லியன் அளவுருக்கள் மற்றும் உரை குறியாக்கத்தில் 123 மில்லியன் அளவுருக்களுடன், நிலையான பரவல் 2022 தரநிலைகளால் ஒப்பீட்டளவில் இலகுரகமாகக் கருதப்படுகிறது, மேலும் பிற பரவல் மாதிரிகளைப் போலல்லாமல், இது நுகர்வோர் ஜிபியுக்களில் இயங்க முடியும். பயிற்சித் தரவுகளில் நிலையான பரவல் என்பது லயன்-5பி என்ற இணையத்திலிருந்து அகற்றப்பட்ட பொதுவான கிரால் தரவுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட பொதுவில் கிடைக்கக்கூடிய தரவுத்தொகுப்பில் இருந்து எடுக்கப்பட்ட ஜோடி படங்கள் மற்றும் தலைப்புகளில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டது, அங்கு 5 பில்லியன் பட-உரை ஜோடிகள் மொழியின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தப்பட்டு தனித்தனி தரவுத்தொகுப்புகளாக தெளிவுத்திறன் மூலம் வடிகட்டப்பட்டன, இது ஒரு வாட்டர்மார்க்கைக் கொண்டிருப்பதற்கான முன்னறிவிக்கப்பட்ட சாத்தியக்கூறு மற்றும் முன்னறிவிக்கப்பட்ட "அழகியல்" மதிப்பெண் (எ. கா. அகநிலை காட்சி தரம்). தரவுத்தொகுப்பு ஜேர்மன் இலாப நோக்கற்ற நிறுவனமான லாவோனால் உருவாக்கப்பட்டது, இது நிலைத்தன்மை AI இலிருந்து நிதியுதவி பெறுகிறது. நிலையான பரவல் மாதிரி லயன்-5பி இன் மூன்று துணைக்குழுக்களில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டதுஃ லயன்2பி-என், லயன்-உயர் தெளிவுத்திறன் மற்றும் லயன்-அழகியல் வி2 5 +. மாதிரியின் பயிற்சி தரவின் மூன்றாம் தரப்பு பகுப்பாய்வு, பயன்படுத்தப்பட்ட அசல் பரந்த தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து எடுக்கப்பட்ட 12 மில்லியன் படங்களின் சிறிய துணைக்குழுவில், படங்களின் மாதிரி அளவில் சுமார் 47 சதவீதம் 100 வெவ்வேறு களங்களிலிருந்து வந்தன, Pinterest துணைக்குழுவில் 8.5 சதவீதத்தை எடுத்தது, அதைத் தொடர்ந்து வேர்ட்பிரஸ், பிளாக்ஸ்பாட், ஃப்ளிக்கர், தேவியன்ட்ஆர்ட் மற்றும் விக்கிமீடியா காமன்ஸ் போன்ற வலைத்தளங்கள் உள்ளன. பேயரிஷர் ருண்ட்ஃபங்கின் விசாரணையில், கட்டிப்பிடிக்கும் முகத்தில் ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட லியோனின் தரவுத்தொகுப்புகள், பெரிய அளவிலான தனிப்பட்ட மற்றும் முக்கியமான தரவுகளைக் கொண்டுள்ளன என்பதைக் காட்டுகிறது. பயிற்சி நடைமுறைகள் இந்த மாதிரி ஆரம்பத்தில் லையன்2பி-என் மற்றும் லையன்-உயர் தெளிவுத்திறன் கொண்ட துணைக்குழுக்களில் பயிற்சி பெற்றது, கடைசி சில சுற்று பயிற்சிகள் லையன்-அழகியல் வி2 5 + இல் செய்யப்பட்டன, இது 600 மில்லியன் தலைப்பிடப்பட்ட படங்களின் துணைக்குழுவாகும், இது லையன்-அழகியல் முன்கணிப்பாளர் வி2 மனிதர்கள், சராசரியாக, 10 க்கு குறைந்தது 5 மதிப்பெண்களைக் கொடுப்பார்கள் என்று கணித்துள்ளது. 80 சதவீதத்திற்கும் அதிகமான நிகழ்தகவுடன் வாட்டர்மார்க் கொண்டதாக அடையாளம் காணப்பட்ட குறைந்த தெளிவுத்திறன் கொண்ட படங்கள் மற்றும் படங்களையும் லயன்-அழகியல் வி2 5 + துணைக்குழு விலக்கியது. கிளாஸிபையர்-ஃப்ரீ டிஃப்யூஷன் வழிகாட்டுதலை மேம்படுத்துவதற்காக இறுதி சுற்று பயிற்சிகள் கூடுதலாக 10 சதவீதம் டெக்ஸ்ட் கண்டிஷனிங்கை கைவிட்டன. அமேசான் வெப் சர்வீசஸில் 256 என்விடியா ஏ100 ஜிபியுக்களைப் பயன்படுத்தி மொத்தம் 150,000 ஜிபியு-மணிநேரங்களுக்கு 600,000 டாலர் செலவில் இந்த மாடல் பயிற்சி பெற்றது. வரம்புகள் நிலையான பரவல் சில சூழ்நிலைகளில் சீரழிவு மற்றும் தவறுகளில் சிக்கல்களைக் கொண்டுள்ளது. மாதிரியின் ஆரம்ப வெளியீடுகள் 512x512 தெளிவுத்திறன் கொண்ட படங்களைக் கொண்ட ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்றுவிக்கப்பட்டன, அதாவது பயனர் விவரக்குறிப்புகள் அதன் "எதிர்பார்க்கப்பட்ட" 512x512 தெளிவுத்திறனில் இருந்து விலகும்போது உருவாக்கப்பட்ட படங்களின் தரம் குறிப்பிடத்தக்க வகையில் குறைகிறது; நிலையான பரவல் மாதிரியின் பதிப்பு 2 புதுப்பிப்பு பின்னர் 768x768 தெளிவுத்திறனில் படங்களை உருவாக்கும் திறனை அறிமுகப்படுத்தியது. மற்றொரு சவால் என்னவென்றால், லயன் தரவுத்தளத்தில் உள்ள கைகால்களின் தரவு தரம் குறைவாக இருப்பதால் மனித கைகால்களை உருவாக்குவதில் உள்ளது. தரவுத்தளத்தில் பிரதிநிதித்துவ அம்சங்கள் இல்லாததால் மனித உறுப்புகள் மற்றும் முகங்களைப் புரிந்துகொள்ள இந்த மாதிரி போதுமான பயிற்சி பெறவில்லை, மேலும் அத்தகைய வகையின் படங்களை உருவாக்க மாதிரியைத் தூண்டுவது மாதிரியை குழப்பலாம். ஜூலை 2023 இல் வெளியிடப்பட்ட நிலையான பரவல் எக்ஸ்எல் (எஸ்டிஎக்ஸ்எல்) பதிப்பு 1, சொந்த 1024x1024 தெளிவுத்திறன் மற்றும் கைகால்கள் மற்றும் உரைக்கான மேம்பட்ட தலைமுறையை அறிமுகப்படுத்தியது. தனிப்பட்ட டெவலப்பர்களுக்கான அணுகலும் ஒரு பிரச்சினையாக இருக்கலாம். தரவுத்தொகுப்பில் சேர்க்கப்படாத புதிய பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கான மாதிரியைத் தனிப்பயனாக்க, அனிம் எழுத்துக்களை உருவாக்குவது ("வைஃபு பரவல்"), புதிய தரவு மற்றும் கூடுதல் பயிற்சி தேவைப்படுகிறது. கூடுதல் மறு பயிற்சி மூலம் உருவாக்கப்பட்ட நிலையான பரவலின் நேர்த்தியான சரிசெய்த தழுவல்கள் மருத்துவ இமேஜிங் முதல் வழிமுறையால் உருவாக்கப்பட்ட இசை வரை பல்வேறு வகையான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இருப்பினும், இந்த ஃபைன்-டியூனிங் செயல்முறை புதிய தரவுகளின் தரத்திற்கு உணர்திறன் கொண்டது; குறைந்த தெளிவுத்திறன் கொண்ட படங்கள் அல்லது அசல் தரவுகளிலிருந்து வேறுபட்ட தீர்மானங்கள் புதிய பணியைக் கற்றுக்கொள்வதில் தோல்வியடைவது மட்டுமல்லாமல், மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனையும் குறைக்கலாம். மாடல் கூடுதலாக உயர்தர படங்களில் பயிற்சி பெற்றாலும், தனிநபர்களுக்கு நுகர்வோர் மின்னணுவியலில் மாடல்களை இயக்குவது கடினம். எடுத்துக்காட்டாக, வைஃபு-பரவலுக்கான பயிற்சி செயல்முறைக்கு குறைந்தபட்சம் 30 ஜிபி விஆர்ஏஎம் தேவைப்படுகிறது, இது என்விடியாவின் ஜிஃபோர்ஸ் 30 தொடர் போன்ற நுகர்வோர் ஜிபியுக்களில் வழங்கப்பட்ட வழக்கமான வளத்தை விட அதிகமாக உள்ளது, இது சுமார் 12 ஜிபி மட்டுமே உள்ளது. நிலையான பரவலின் படைப்பாளிகள் வழிமுறை சார்புக்கான திறனை ஒப்புக்கொள்கிறார்கள், ஏனெனில் மாதிரி முதன்மையாக ஆங்கில விளக்கங்களுடன் கூடிய படங்களில் பயிற்சி பெற்றது. இதன் விளைவாக, உருவாக்கப்பட்ட படங்கள் சமூக சார்புகளை வலுப்படுத்துகின்றன மற்றும் மேற்கத்திய கண்ணோட்டத்தில் உள்ளன, ஏனெனில் இந்த மாதிரியில் மற்ற சமூகங்கள் மற்றும் கலாச்சாரங்களிலிருந்து தரவு இல்லை என்பதை படைப்பாளர்கள் குறிப்பிடுகின்றனர். மேற்கத்திய அல்லது வெள்ளை கலாச்சாரங்கள் பெரும்பாலும் இயல்புநிலை பிரதிநிதித்துவமாக இருப்பதால், மற்ற மொழிகளில் எழுதப்பட்டவற்றுடன் ஒப்பிடுகையில் ஆங்கிலத்தில் எழுதப்பட்ட அறிவுறுத்தல்களுக்கு இந்த மாதிரி மிகவும் துல்லியமான முடிவுகளை வழங்குகிறது. இறுதி-பயனர் ஃபைன்-ட்யூனிங் மாதிரியின் ஆரம்ப பயிற்சியின் வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்ய, இறுதி-பயனர்கள் மேலும் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு-நிகழ்வுகளுடன் பொருந்தக்கூடிய வகையில் ஃபைன்-ட்யூன் தலைமுறை வெளியீடுகளுக்கு கூடுதல் பயிற்சியை செயல்படுத்தலாம், இது தனிப்பயனாக்கம் என்றும் குறிப்பிடப்படுகிறது. நிலையான பரவல் மாதிரி சோதனைச் சாவடியில் பயனர் அணுகக்கூடிய ஃபைன்-ட்யூனிங்கைப் பயன்படுத்த மூன்று முறைகள் உள்ளனஃ பயனர் வழங்கிய படங்களின் தொகுப்பிலிருந்து ஒரு "உட்பொதிப்பை" பயிற்றுவிக்க முடியும், மேலும் உட்பொதிப்பின் பெயர் ஒரு தலைமுறை தூண்டுதலுக்குள் பயன்படுத்தப்படும் போதெல்லாம் பார்வைக்கு ஒத்த படங்களை உருவாக்க மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. உட்பொதிப்புகள் 2022 ஆம் ஆண்டில் டெல் அவிவ் பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்களால் என்விடியாவின் ஆதரவுடன் உருவாக்கப்பட்ட "உரை தலைகீழ்" கருத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, அங்கு மாதிரியின் உரை குறியாக்கியால் பயன்படுத்தப்படும் குறிப்பிட்ட டோக்கன்களுக்கான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் புதிய போலி சொற்களுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. உட்பொதிப்புகள் அசல் மாதிரியில் உள்ள சார்புகளைக் குறைக்க அல்லது காட்சி பாணிகளைப் பிரதிபலிக்க பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு "ஹைப்பர் நெட்வொர்க்" என்பது ஒரு சிறிய முன் பயிற்சி பெற்ற நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது ஒரு பெரிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்கிற்குள் உள்ள பல்வேறு புள்ளிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் இது 2021 ஆம் ஆண்டில் நோவெல்ஏஐ டெவலப்பர் குருமுஸ் உருவாக்கிய நுட்பத்தைக் குறிக்கிறது, இது முதலில் உரை-தலைமுறை மின்மாற்றி மாதிரிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டது. ஹைபர்நெட்வொர்க்ஸ் முடிவுகளை ஒரு குறிப்பிட்ட திசையை நோக்கி வழிநடத்துகிறது, இது நிலையான பரவல் அடிப்படையிலான மாதிரிகள் குறிப்பிட்ட கலைஞர்களின் கலை பாணியைப் பின்பற்ற அனுமதிக்கிறது, கலைஞர் அசல் மாதிரியால் அங்கீகரிக்கப்படவில்லை என்றாலும், அவர்கள் முடி மற்றும் கண்கள் போன்ற முக்கிய பகுதிகளைக் கண்டறிந்து படத்தை செயலாக்குகிறார்கள், பின்னர் இந்த பகுதிகளை இரண்டாம் நிலை மறைந்த இடத்தில் இணைக்கிறார்கள். ட்ரீம்பூத் என்பது 2022 ஆம் ஆண்டில் கூகிள் ரிசர்ச் மற்றும் பாஸ்டன் பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்களால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு ஆழமான கற்றல் தலைமுறை மாதிரியாகும், இது ஒரு குறிப்பிட்ட பாடத்தை சித்தரிக்கும் துல்லியமான, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட வெளியீடுகளை உருவாக்க மாதிரியை நன்றாக மாற்றியமைக்க முடியும். திறன்கள் நிலையான பரவல் மாதிரி வெளியீட்டில் சேர்க்கப்பட வேண்டிய அல்லது தவிர்க்கப்பட வேண்டிய கூறுகளை விவரிக்கும் உரை தூண்டுதலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் புதிதாக புதிய படங்களை உருவாக்கும் திறனை ஆதரிக்கிறது. டெக்ஸ்ட் ப்ராம்ப்ட் ("வழிகாட்டப்பட்ட பட தொகுப்பு" என்று அழைக்கப்படும் ஒரு செயல்முறை) மூலம் விவரிக்கப்பட்ட புதிய கூறுகளை அதன் பரவல்-டிநோயிசிங் பொறிமுறையின் மூலம் இணைக்க ஏற்கனவே உள்ள படங்களை மாதிரியால் மீண்டும் வரையலாம். கூடுதலாக, அத்தகைய அம்சங்களை ஆதரிக்கும் பொருத்தமான பயனர் இடைமுகத்துடன் பயன்படுத்தப்படும்போது, இன் பெயிண்டிங் மற்றும் அவுட் பெயிண்டிங் மூலம் இருக்கும் படங்களை ஓரளவு மாற்றுவதற்கான தூண்டுதல்களைப் பயன்படுத்தவும் இந்த மாதிரி அனுமதிக்கிறது, அவற்றில் ஏராளமான திறந்த மூல செயலாக்கங்கள் உள்ளன. நிலையான பரவல் 10 ஜிபி அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட விஆர்ஏஎம் உடன் இயக்க பரிந்துரைக்கப்படுகிறது, இருப்பினும் குறைந்த விஆர்ஏஎம் கொண்ட பயனர்கள் குறைந்த விஆர்ஏஎம் பயன்பாட்டுடன் மாடல் செயல்திறனை மாற்றுவதற்கு இயல்புநிலை ஃப்ளோட் 32 க்கு பதிலாக ஃப்ளோட் 16 துல்லியத்தில் எடைகளை ஏற்றலாம். டெக்ஸ்ட் டு இமேஜ் ஜெனரேஷன் நிலையான டிஃப்யூஷனுக்குள் உள்ள டெக்ஸ்ட் டு இமேஜ் சாம்பிளிங் ஸ்கிரிப்ட், "txt2img" என்று அழைக்கப்படுகிறது, இது மாதிரி வகைகள், வெளியீட்டு பட பரிமாணங்கள் மற்றும் விதை மதிப்புகளை உள்ளடக்கிய வகைப்படுத்தப்பட்ட விருப்ப அளவுருக்களுக்கு கூடுதலாக ஒரு டெக்ஸ்ட் ப்ராம்ப்ட்டை பயன்படுத்துகிறது. மாதிரியின் விளக்கத்தின் அடிப்படையில் ஸ்கிரிப்ட் ஒரு படக் கோப்பை வெளியிடுகிறது. உருவாக்கப்பட்ட படங்கள் கண்ணுக்குத் தெரியாத டிஜிட்டல் வாட்டர்மார்க்குடன் குறிக்கப்படுகின்றன, இது பயனர்கள் நிலையான பரவுதலால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு படத்தை அடையாளம் காண அனுமதிக்கிறது, இருப்பினும் படத்தின் அளவு மாற்றப்பட்டால் அல்லது சுழற்றப்பட்டால் இந்த வாட்டர்மார்க் அதன் செயல்திறனை இழக்கிறது. ஒவ்வொரு txt2img தலைமுறையும் ஒரு குறிப்பிட்ட விதை மதிப்பை உள்ளடக்கும், இது வெளியீட்டு உருவத்தை பாதிக்கிறது. வெவ்வேறு உருவாக்கப்பட்ட வெளியீடுகளை ஆராய்வதற்காக பயனர்கள் விதைகளை சீரற்ற முறையில் தேர்வு செய்யலாம் அல்லது முன்பு உருவாக்கப்பட்ட படத்தைப் போலவே அதே பட வெளியீட்டைப் பெற அதே விதையைப் பயன்படுத்தலாம். மாதிரிகளுக்கான அனுமான படிகளின் எண்ணிக்கையையும் பயனர்கள் சரிசெய்ய முடியும்; அதிக மதிப்பு நீண்ட காலத்தை எடுக்கும், இருப்பினும் ஒரு சிறிய மதிப்பு காட்சி குறைபாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும். மற்றொரு உள்ளமைக்கக்கூடிய விருப்பம், வகைப்படுத்தல் இல்லாத வழிகாட்டுதல் அளவுகோல் மதிப்பு, வெளியீட்டு படம் வரியில் எவ்வளவு நெருக்கமாக பின்பற்றுகிறது என்பதை சரிசெய்ய பயனரை அனுமதிக்கிறது. அதிக சோதனை பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் குறைந்த அளவிலான மதிப்பைத் தேர்வு செய்யலாம், அதே நேரத்தில் குறிப்பிட்ட வெளியீடுகளை இலக்காகக் கொண்ட பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் அதிக மதிப்பைப் பயன்படுத்தலாம். கூடுதல் உரை2இஎம்ஜி அம்சங்கள் நிலையான பரவலின் முன்-இறுதி செயல்படுத்தல்களால் வழங்கப்படுகின்றன, இது உரை தூண்டுதலின் குறிப்பிட்ட பகுதிகளுக்கு கொடுக்கப்பட்ட எடையை மாற்ற பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. வலியுறுத்தல் குறிப்பான்கள் பயனர்களை அடைப்புக்குறிகளுடன் இணைப்பதன் மூலம் முக்கிய வார்த்தைகளுக்கு முக்கியத்துவம் சேர்க்க அல்லது குறைக்க அனுமதிக்கின்றன. தூண்டுதலின் சில பகுதிகளுக்கு எடையை சரிசெய்வதற்கான மாற்று முறை "எதிர்மறை தூண்டுதல்கள்" ஆகும். எதிர்மறை தூண்டுதல்கள் என்பது ஸ்டேபிலிட்டி AI இன் சொந்த ட்ரீம்ஸ்டுடியோ கிளவுட் சேவை உட்பட சில முன்-இறுதி செயல்படுத்தல்களில் சேர்க்கப்பட்டுள்ள ஒரு அம்சமாகும், மேலும் பட உருவாக்கத்தின் போது மாடல் தவிர்க்க வேண்டிய தூண்டுதல்களைக் குறிப்பிட பயனரை அனுமதிக்கிறது. குறிப்பிட்ட அறிவுறுத்தல்கள் விரும்பத்தகாத பட அம்சங்களாக இருக்கலாம், இல்லையெனில் பயனர் வழங்கிய நேர்மறையான அறிவுறுத்தல்கள் காரணமாக பட வெளியீடுகளுக்குள் இருக்கும், அல்லது மாதிரி முதலில் எவ்வாறு பயிற்சி பெற்றது என்பதன் காரணமாக, மனித கைகள் ஒரு பொதுவான எடுத்துக்காட்டு. பட மாற்றம் நிலையான பரவல் மற்றொரு மாதிரி ஸ்கிரிப்டையும் உள்ளடக்கியது, "IMG2img", இது ஒரு உரை வரியை பயன்படுத்துகிறது, ஏற்கனவே உள்ள படத்திற்கான பாதை மற்றும் 0 மற்றும் 1 க்கு இடையிலான வலிமை மதிப்பு. ஸ்கிரிப்ட் அசல் படத்தின் அடிப்படையில் ஒரு புதிய படத்தை வெளியிடுகிறது, இது உரை வரியில் வழங்கப்பட்ட கூறுகளையும் கொண்டுள்ளது. வலிமை மதிப்பு வெளியீட்டு படத்தில் சேர்க்கப்பட்ட சத்தத்தின் அளவைக் குறிக்கிறது. அதிக வலிமை மதிப்பு படத்திற்குள் அதிக மாறுபாட்டை உருவாக்குகிறது, ஆனால் வழங்கப்பட்ட தூண்டுதலுடன் சொற்பொருள் ரீதியாக ஒத்துப்போகாத ஒரு படத்தை உருவாக்கலாம். அசல் படத்திற்கு சத்தத்தைச் சேர்க்கும் IMG2IMG இன் திறன் தரவு அநாமதேயமாக்கல் மற்றும் தரவு அதிகரிப்புக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும், இதில் படத் தரவின் காட்சி அம்சங்கள் மாற்றப்பட்டு அநாமதேயமாக்கப்படுகின்றன. அதே செயல்முறை பட உயர்வுக்கும் பயனுள்ளதாக இருக்கலாம், இதில் ஒரு படத்தின் தெளிவுத்திறன் அதிகரிக்கப்படுகிறது, மேலும் படத்தில் கூடுதல் விவரங்கள் சேர்க்கப்படலாம். கூடுதலாக, பட சுருக்கத்திற்கான ஒரு கருவியாக நிலையான பரவல் சோதனை செய்யப்பட்டுள்ளது. ஜேபிஇஜி மற்றும் வெப் பி உடன் ஒப்பிடுகையில், நிலையான பரவுதலில் பட சுருக்கத்திற்கு பயன்படுத்தப்படும் சமீபத்திய முறைகள் சிறிய உரை மற்றும் முகங்களைப் பாதுகாப்பதில் வரம்புகளை எதிர்கொள்கின்றன. ஐஎம்ஜி2ஐஎம்ஜி வழியாக பட மாற்றத்திற்கான கூடுதல் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் நிலையான பரவல் மாதிரியின் பல முன்-இறுதி செயல்பாடுகளால் வழங்கப்படுகின்றன. இன் பெயிண்டிங் என்பது பயனர் வழங்கிய அடுக்கு முகமூடியால் வரையறுக்கப்பட்ட ஏற்கனவே உள்ள படத்தின் ஒரு பகுதியை தேர்ந்தெடுக்கும் வகையில் மாற்றியமைப்பதை உள்ளடக்கியது, இது முகமூடி வைக்கப்பட்ட இடத்தை வழங்கப்பட்ட தூண்டுதலின் அடிப்படையில் புதிதாக உருவாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்துடன் நிரப்புகிறது. நிலையான பரவல் 2 வெளியீட்டுடன், பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை உள்ளமைக்க குறிப்பாக நேர்த்தியாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு பிரத்யேக மாதிரி நிலைத்தன்மை AI ஆல் உருவாக்கப்பட்டது. மாறாக, ஓவியம் ஒரு படத்தை அதன் அசல் பரிமாணங்களுக்கு அப்பால் விரிவுபடுத்துகிறது, முன்பு காலியாக இருந்த இடத்தை வழங்கப்பட்ட தூண்டுதலின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்துடன் நிரப்புகிறது. "டெப்த்2ஐஎம்ஜி" என்ற ஆழம்-வழிகாட்டப்பட்ட மாதிரி, நவம்பர் 24,2022 அன்று ஸ்டேபிள் டிஃப்யூஷன் 2 இன் வெளியீட்டுடன் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது; இந்த மாதிரி வழங்கப்பட்ட உள்ளீட்டு படத்தின் ஆழத்தை மதிப்பிடுகிறது, மேலும் உரை வரியில் மற்றும் ஆழமான தகவல் இரண்டின் அடிப்படையில் ஒரு புதிய வெளியீட்டு படத்தை உருவாக்குகிறது, இது உருவாக்கப்பட்ட வெளியீட்டில் அசல் உள்ளீட்டு படத்தின் ஒத்திசைவு மற்றும் ஆழத்தை பராமரிக்க அனுமதிக்கிறது. கண்ட்ரோல்நெட் கண்ட்ரோல்நெட் என்பது கூடுதல் நிபந்தனைகளை இணைப்பதன் மூலம் பரவல் மாதிரிகளை நிர்வகிக்க வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பாகும். இது நரம்பியல் நெட்வொர்க் தொகுதிகளின் எடைகளை ஒரு "பூட்டப்பட்ட" நகல் மற்றும் ஒரு "பயிற்சியளிக்கக்கூடிய" நகலாக நகலெடுக்கிறது. "பயிற்சியளிக்கக்கூடிய" நகல் விரும்பிய நிபந்தனையைக் கற்றுக்கொள்கிறது, அதே நேரத்தில் "பூட்டப்பட்ட" நகல் அசல் மாதிரியைப் பாதுகாக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை பட ஜோடிகளின் சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பயிற்சி செய்வது உற்பத்தி-தயாராக பரவல் மாதிரிகளின் ஒருமைப்பாட்டை சமரசம் செய்யாது என்பதை உறுதி செய்கிறது. "பூஜ்ஜிய கன்வொல்யூஷன்" என்பது 1 × 1 கன்வொல்யூஷன் ஆகும், இதில் எடை மற்றும் சார்பு இரண்டும் பூஜ்ஜியத்திற்கு துவக்கப்படுகின்றன. பயிற்சிக்கு முன், அனைத்து பூஜ்ஜிய சுழற்சிகளும் பூஜ்ஜிய வெளியீட்டை உருவாக்குகின்றன, இது கண்ட்ரோல்நெட்டால் ஏற்படும் எந்தவொரு சிதைவையும் தடுக்கிறது. எந்த அடுக்கும் புதிதாகப் பயிற்றுவிக்கப்படவில்லை; அசல் மாதிரியைப் பாதுகாப்பாக வைத்திருக்கும் செயல்முறை இன்னும் நன்றாகச் சரிசெய்யப்படுகிறது. இந்த முறை சிறிய அளவிலான அல்லது தனிப்பட்ட சாதனங்களில் கூட பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது. பயன்பாடு மற்றும் சர்ச்சையை வெளியிடுகிறது நிலையான பரவல் உருவாக்கப்பட்ட படங்களில் எந்த உரிமையும் இல்லை என்றும், படத்தின் உள்ளடக்கம் சட்டவிரோதமானது அல்லது தனிநபர்களுக்கு தீங்கு விளைவிக்கும் வகையில் இல்லாவிட்டால், மாதிரியிலிருந்து உருவாக்கப்பட்ட எந்தவொரு படங்களுக்கும் பயனர்களுக்கு சுதந்திரமாக உரிமைகளை வழங்குகிறது. நிலையான பரவல் மற்றும் பிற உற்பத்தி மாதிரிகள் உரிமையாளரின் அனுமதியின்றி பதிப்புரிமை பெற்ற படங்களிலிருந்து பயிற்றுவிக்கப்படுவதால், பட பயன்பாட்டின் மீது பயனர்களுக்கு வழங்கப்பட்ட சுதந்திரம் உரிமையின் நெறிமுறைகள் குறித்து சர்ச்சையை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இது பயிற்சி தரவுகளில் அதிக அளவு தனிப்பட்ட மற்றும் முக்கியமான தகவல்களுக்கு வழிவகுக்கிறது. காட்சி பாணிகள் மற்றும் இசையமைப்புகள் பதிப்புரிமைக்கு உட்பட்டவை அல்ல என்பதால், கலைப்படைப்புகளின் படங்களை உருவாக்கும் நிலையான பரவலின் பயனர்கள் பார்வைக்கு ஒத்த படைப்புகளின் பதிப்புரிமையை மீறுவதாக கருதப்படக்கூடாது என்று பெரும்பாலும் விளக்கப்படுகிறது. இருப்பினும், உருவாக்கப்பட்ட படங்களில் சித்தரிக்கப்பட்ட தனிநபர்கள் அவர்களின் ஒற்றுமை பயன்படுத்தப்பட்டால் ஆளுமை உரிமைகளால் பாதுகாக்கப்படலாம், மேலும் அடையாளம் காணக்கூடிய பிராண்ட் லோகோக்கள் போன்ற அறிவுசார் சொத்துக்கள் இன்னும் பதிப்புரிமையால் பாதுகாக்கப்படுகின்றன. ஆயினும்கூட, நிலையான பரவல் போன்ற பட தொகுப்பு மென்பொருளின் பரவலான பயன்பாடு இறுதியில் புகைப்படக் கலைஞர்கள், மாதிரிகள், ஒளிப்பதிவாளர்கள் மற்றும் நடிகர்களுடன் மனித கலைஞர்களுக்கும் வழிவகுக்கும் என்று காட்சி கலைஞர்கள் கவலை தெரிவித்துள்ளனர், மேலும் செயற்கை நுண்ணறிவு அடிப்படையிலான போட்டியாளர்களுக்கு எதிராக வணிக ரீதியான நம்பகத்தன்மையை படிப்படியாக இழக்க நேரிடும். உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவை அடிப்படையாகக் கொண்ட பிற வணிக தயாரிப்புகளுடன் ஒப்பிடுகையில், வன்முறை அல்லது பாலியல் வெளிப்படையான படங்கள் போன்ற பயனர்கள் உருவாக்கக்கூடிய உள்ளடக்க வகைகளில் நிலையான பரவல் குறிப்பிடத்தக்க வகையில் அதிக அனுமதி அளிக்கிறது. இந்த மாதிரி தவறான நோக்கங்களுக்காக பயன்படுத்தப்படலாம் என்ற கவலையை நிவர்த்தி செய்து, நிலைத்தன்மை AI இன் தலைமை நிர்வாக அதிகாரி எமட் மொஸ்டாக், "இந்த தொழில்நுட்பத்தை அவர்கள் எவ்வாறு இயக்குகிறார்கள் என்பதில் அவர்கள் நெறிமுறை, தார்மீக மற்றும் சட்டபூர்வமானவர்களா என்பது மக்களின் பொறுப்பு" என்றும், நிலையான பரவலின் திறன்களை பொதுமக்களின் கைகளில் வைப்பது, சாத்தியமான எதிர்மறையான விளைவுகள் இருந்தபோதிலும், தொழில்நுட்பம் நிகர நன்மையை வழங்கும். கூடுதலாக, மொஸ்டாக் வாதிடுகிறார், நிலையான பரவலின் திறந்த கிடைக்கும் பின்னணியில் உள்ள நோக்கம், அத்தகைய தொழில்நுட்பங்கள் மீது பெருநிறுவன கட்டுப்பாடு மற்றும் மேலாதிக்கத்தை முடிவுக்கு கொண்டுவருவதாகும், அவர்கள் முன்பு பட தொகுப்புக்கான மூடிய AI அமைப்புகளை மட்டுமே உருவாக்கியுள்ளனர். பயனர்கள் உருவாக்கக்கூடிய உள்ளடக்கத்தில் ஸ்திரத்தன்மை AI வைக்கும் எந்தவொரு கட்டுப்பாடுகளும் மூலக் குறியீடு இருப்பதால் எளிதில் புறக்கணிக்கப்படலாம் என்பதன் மூலம் இது பிரதிபலிக்கிறது. பிக்ஸிவ் போன்ற வலைத்தளங்களில் ஸ்டேபிள் டிஃப்யூஷனால் உருவாக்கப்பட்ட இதுபோன்ற படங்கள் பகிரப்படுவதால், வயது குறைந்த கதாபாத்திரங்களின் ஃபோட்டோரியலிஸ்டிக் பாலியல் சித்தரிப்புகளைச் சுற்றியுள்ள சர்ச்சை எழுப்பப்பட்டுள்ளது. 2023 ஜனவரியில், மூன்று கலைஞர்கள்ஃ சாரா ஆண்டர்சன், கெல்லி மெக்கர்னன் மற்றும் கார்லா ஆர்டிஸ் ஆகியோர் ஸ்டேபிலிட்டி AI, மிட்ஜோர்னி மற்றும் டெவியன்ட்ஆர்ட் ஆகியோருக்கு எதிராக பதிப்புரிமை மீறல் வழக்கைத் தாக்கல் செய்தனர், இந்த நிறுவனங்கள் அசல் கலைஞர்களின் அனுமதியின்றி வலையில் இருந்து அகற்றப்பட்ட ஐந்து பில்லியன் படங்களில் AI கருவிகளைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் மில்லியன் கணக்கான கலைஞர்களின் உரிமைகளை மீறியுள்ளன என்று கூறினர். அதே மாதத்தில், பயிற்சி தரவுகளில் அதன் படங்களைப் பயன்படுத்தியதற்காக ஸ்டெபிலிட்டி AI மீது கெட்டி இமேஜஸ் வழக்குத் தொடர்ந்தது. ஜூலை 2023 இல், அமெரிக்க மாவட்ட நீதிபதி வில்லியம் ஓரிக் ஆண்டர்சன், மெக்கர்னன் மற்றும் ஆர்டிஸ் ஆகியோர் தாக்கல் செய்த பெரும்பாலான வழக்குகளை தள்ளுபடி செய்ய விரும்பினார், ஆனால் ஒரு புதிய புகாரை தாக்கல் செய்ய அனுமதித்தார். DALL-E போன்ற மாதிரிகளைப் போலல்லாமல், நிலையான பரவல் அதன் மூலக் குறியீட்டை மாதிரியுடன் (முன் பயிற்சி பெற்ற எடைகள்) கிடைக்கச் செய்கிறது. இது கிரியேட்டிவ் எம்எல் ஓபன்ரைல்-எம் உரிமத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பொறுப்பான AI உரிமத்தின் (ரெயில்) ஒரு வடிவமாகும், இது மாதிரியை (எம்) பயன்படுத்துகிறது. குற்றம், அவதூறு, துன்புறுத்தல், டாக்ஸிங், "சுரண்டுதல். மைனர்கள்", மருத்துவ ஆலோசனையை வழங்குதல், தானாகவே சட்டபூர்வமான கடமைகளை உருவாக்குதல், சட்டப்பூர்வ ஆதாரங்களை உருவாக்குதல் மற்றும் "சமூக நடத்தை அல்லது தனிப்பட்ட அல்லது ஆளுமைப் பண்புகள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் தனிநபர்கள் அல்லது குழுக்களுக்கு எதிராக பாகுபாடு காட்டுதல் அல்லது தீங்கு விளைவித்தல். [அல்லது] சட்டப்பூர்வமாக பாதுகாக்கப்பட்ட பண்புகள் அல்லது பிரிவுகள்" உள்ளிட்ட சில பயன்பாட்டு வழக்குகளை உரிமம் தடை செய்கிறது. பயனருக்கு அவர்கள் உருவாக்கிய வெளியீட்டு படங்களுக்கான உரிமைகள் உள்ளன, மேலும் அவற்றை வணிக ரீதியாகப் பயன்படுத்த சுதந்திரம் உள்ளது. மேலும் காண்க 15.ai செயற்கை நுண்ணறிவு கலை கிரேயான் கட்டிப்பிடிக்கும் முகம் இமேஜென் (கூகிள் மூளை) குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் நிலையான பரவல் டெமோ நிலையான பரவலின் ஊடாடும் விளக்கம் "நாங்கள் அனைவரும் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான மூலப்பொருள்": நிலையான பரவலின் பயிற்சி தரவுகளில் உணர்திறன் மற்றும் தனிப்பட்ட தரவு குறித்த விசாரணை செயற்கை நுண்ணறிவு கலை ஆழமான கற்றல் மென்பொருள் பயன்பாடுகள் உரை-க்கு-படம் தலைமுறை மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் கலை சர்ச்சைகள் கருத்துத் திருட்டு சர்ச்சைகளில் ஈடுபடும் படைப்புகள் 2022 மென்பொருள் திறந்த மூல செயற்கை நுண்ணறிவு