DreamBooth
ڈریم بوتھ ایک ڈیپ لرننگ جنریشن ماڈل ہے جو موجودہ ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈلز کو فائن ٹیوننگ کے ذریعے ذاتی بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اسے گوگل ریسرچ اور بوسٹن یونیورسٹی کے محققین نے 2022 میں تیار کیا تھا۔ اصل میں گوگل کے اپنے امیجن ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا گیا، ڈریم بوتھ کے نفاذ کو دوسرے ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈلز پر لاگو کیا جا سکتا ہے، جہاں یہ ماڈل کو کسی موضوع کی تین سے پانچ تصاویر پر تربیت کے بعد زیادہ باریک ٹیون اور ذاتی آؤٹ پٹ تیار کرنے کی اجازت دے سکتا ہے۔ ٹیکنالوجی سے پہلے متن سے تصویر کے پھیلاؤ کے ماڈل، اگرچہ اکثر مختلف تصویری آؤٹ پٹ اقسام کی متنوع رینج پیش کرنے کے قابل ہوتے ہیں، لیکن کم معروف مضامین کی تصاویر تیار کرنے کے لیے درکار خاصیت کی کمی ہوتی ہے، اور مختلف حالات اور سیاق و سباق میں معروف مضامین کو پیش کرنے کی صلاحیت میں محدود ہوتے ہیں۔ ڈریم بوتھ کے نفاذ کو چلانے کے لیے استعمال ہونے والے طریقہ کار میں کسی مخصوص موضوع کی عکاسی کرنے والی چند تصاویر (عام طور پر 3-5) کا استعمال کرتے ہوئے پھیلاؤ ماڈل کے مکمل یو نیٹ جزو کو ٹھیک کرنا شامل ہے۔ تصاویر کو ٹیکسٹ پرامپٹ کے ساتھ جوڑا جاتا ہے جس میں اس کلاس کا نام ہوتا ہے جس سے اس موضوع کا تعلق ہوتا ہے، اس کے علاوہ ایک منفرد شناخت کنندہ ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک [نسان R34 GTR] کار کی تصویر، جس میں کار کلاس ہے) ؛ ایک کلاس مخصوص پری پریزرویشن لاس کا اطلاق ماڈل کو اس موضوع کی متنوع مثالیں پیدا کرنے کی ترغیب دینے کے لیے کیا جاتا ہے جس کی بنیاد پر ماڈل کو پہلے ہی اصل کلاس کے لیے تربیت دی گئی ہے۔ ان پٹ امیجز کے سیٹ سے لی گئی کم ریزولوشن اور اعلی ریزولوشن والی تصاویر کے جوڑے سپر ریزولوشن والے اجزاء کو ٹھیک کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، جس سے موضوع کی منٹ کی تفصیلات کو برقرار رکھا جا سکتا ہے۔ یوزج ڈریم بوتھ کو مستحکم پھیلاؤ جیسے ماڈلز کو ٹھیک کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جہاں یہ مستحکم پھیلاؤ کی ایک عام خامی کو دور کر سکتا ہے جو مخصوص انفرادی لوگوں کی تصاویر کو مناسب طریقے سے تیار کرنے کے قابل نہیں ہے۔ تاہم، اس طرح کے استعمال کا معاملہ کافی وی آر اے ایم پر مبنی ہے، اور اس طرح شوق رکھنے والے صارفین کے لیے لاگت ممنوع ہے۔ خاص طور پر ڈریم بوٹ کا مستحکم پھیلاؤ موافقت ایک مفت اور اوپن سورس پروجیکٹ کے طور پر جاری کیا گیا ہے جو کہ رویز ایٹ کے شائع کردہ اصل مقالے میں بیان کردہ ٹیکنالوجی پر مبنی ہے۔ ال۔ 2022 میں۔ خراب اداکاروں کی ڈریم بوتھ کو بدنیتی پر مبنی مقاصد کے لیے گمراہ کن تصاویر بنانے کے لیے استعمال کرنے کی صلاحیت کے بارے میں خدشات اٹھائے گئے ہیں، اور یہ کہ اس کی اوپن سورس نوعیت کسی کو بھی ٹیکنالوجی کو استعمال کرنے یا اس میں بہتری لانے کی اجازت دیتی ہے۔ اس کے علاوہ، فنکاروں نے ڈریم بوتھ کو ماڈل چوکیوں کی تربیت کے لیے استعمال کرنے کی اخلاقیات کے بارے میں اپنے خدشات کا اظہار کیا ہے جن کا مقصد خاص طور پر انسانی فنکاروں سے وابستہ مخصوص آرٹ اسٹائل کی نقل کرنا ہے۔ ایسی ہی ایک نقاد ہولی مینگرٹ ہیں، جو ڈزنی اور پینگوئن رینڈم ہاؤس کی ایک مصور ہیں، جنہوں نے اپنے آرٹ اسٹائل کو ڈریم بوتھ کے ذریعے چیک پوائنٹ ماڈل میں تربیت دی ہے اور اس کی رضامندی کے بغیر آن لائن شیئر کیا ہے۔ حوالہ جات بیرونی لنکس ڈریم بوتھ آن GitHub.io ڈریم بوتھ آن اسٹیبل ڈفیوژن 2022 سافٹ ویئر اپلائیڈ مشین لرننگ گوگل ٹیکسٹ ٹو امیج جنریشن