Stable Diffusion
مستحکم پھیلاؤ ایک گہری سیکھنے والا، ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈل ہے جو پھیلاؤ کی تکنیکوں پر مبنی 2022 میں جاری کیا گیا تھا۔ یہ بنیادی طور پر متن کی وضاحت پر مشروط تفصیلی تصاویر تیار کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، حالانکہ اس کا اطلاق دیگر کاموں پر بھی کیا جا سکتا ہے جیسے کہ پینٹنگ، آؤٹ پینٹنگ، اور ٹیکسٹ پرامپٹ کی رہنمائی میں امیج سے امیج ترجمہ تیار کرنا۔ اسے میونخ اور رن وے کی لڈوگ میکسمیلین یونیورسٹی کے کمپیوس گروپ کے محققین نے اسٹیبلٹی اے آئی کے کمپیوٹ عطیہ اور غیر منافع بخش تنظیموں کے تربیتی ڈیٹا کے ساتھ تیار کیا تھا۔ مستحکم پھیلاؤ ایک پوشیدہ پھیلاؤ ماڈل ہے، جو ایک قسم کا گہرا جنریٹو مصنوعی عصبی نیٹ ورک ہے۔ اس کے کوڈ اور ماڈل کے وزن کو عوامی طور پر جاری کیا گیا ہے، اور یہ کم از کم 4 جی بی وی آر اے ایم کے ساتھ معمولی جی پی یو سے لیس زیادہ تر کنزیومر ہارڈ ویئر پر چل سکتا ہے۔ اس نے پچھلے ملکیتی ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈلز جیسے DALL-E اور مڈجرنی سے علیحدگی کو نشان زد کیا جو صرف کلاؤڈ سروسز کے ذریعے قابل رسائی تھے۔ ترقی مستحکم پھیلاؤ کی ترقی کو اسٹارٹ اپ کمپنی اسٹیبلٹی اے آئی نے مالی اعانت فراہم کی اور اس کی تشکیل کی۔ ماڈل کے لیے تکنیکی لائسنس میونخ کی لڈوگ میکسمیلین یونیورسٹی میں کمپیوس گروپ نے جاری کیا تھا۔ ترقی کی قیادت رن وے کے پیٹرک ایسسر اور کمپیوس کے رابن رومباچ نے کی، جو ان محققین میں شامل تھے جنہوں نے پہلے مستحکم پھیلاؤ کے ذریعہ استعمال ہونے والے پوشیدہ پھیلاؤ ماڈل فن تعمیر کو ایجاد کیا تھا۔ اسٹیبلٹی اے آئی نے ایلیوتھرائی اور ایل اے آئی او این (ایک جرمن غیر منفعتی جس نے ڈیٹا سیٹ کو جمع کیا جس پر مستحکم پھیلاؤ کی تربیت دی گئی تھی) کو اس منصوبے کے حامیوں کے طور پر بھی کریڈٹ دیا۔ اکتوبر 2022 میں، اسٹیبلٹی اے آئی نے لائٹ سپیڈ وینچر پارٹنرز اور کوٹیو مینجمنٹ کی قیادت میں ایک دور میں 101 ملین امریکی ڈالر اکٹھے کیے۔ ٹیکنالوجی آرکیٹیکچر اسٹیبل ڈفیوژن ایک قسم کے ڈفیوژن ماڈل (ڈی ایم) کا استعمال کرتا ہے، جسے لیٹنٹ ڈفیوژن ماڈل (ایل ڈی ایم) کہا جاتا ہے جسے ایل ایم یو میونخ میں کمپیوس گروپ نے تیار کیا ہے۔ 2015 میں متعارف کرائے گئے، ڈفیوژن ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے جس کا مقصد ٹریننگ امیجز پر گوسی شور کی مسلسل ایپلی کیشنز کو ہٹانا ہے، جسے آٹو اینکوڈرز کو ختم کرنے کے سلسلے کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے۔ مستحکم پھیلاؤ 3 حصوں پر مشتمل ہوتا ہے: متغیر آٹو انکوڈر (وی اے ای)، یو-نیٹ، اور ایک اختیاری ٹیکسٹ انکوڈر۔ وی اے ای انکوڈر تصویر کو پکسل کی جگہ سے ایک چھوٹی جہتی پوشیدہ جگہ پر کمپریس کرتا ہے، جس سے تصویر کے زیادہ بنیادی معنی پر قبضہ ہوتا ہے۔ گوسی شور کو آگے کے پھیلاؤ کے دوران کمپریسڈ لیٹنٹ نمائندگی پر بار بار لاگو کیا جاتا ہے۔ U-Net بلاک، جو ResNet ریڑھ کی ہڈی پر مشتمل ہوتا ہے، ایک پوشیدہ نمائندگی حاصل کرنے کے لیے آگے کے پھیلاؤ سے آؤٹ پٹ کو پیچھے کی طرف ظاہر کرتا ہے۔ آخر میں، وی اے ای ڈیکوڈر نمائندگی کو پکسل اسپیس میں واپس تبدیل کرکے حتمی تصویر تیار کرتا ہے۔ ڈینوائزنگ مرحلے کو متن کی تار، تصویر، یا کسی اور طریقہ کار پر لچکدار طریقے سے مشروط کیا جا سکتا ہے۔ انکوڈڈ کنڈیشنگ ڈیٹا کو کراس توجہ کے طریقہ کار کے ذریعے یو-نیٹ کو ڈی نوائز کرنے کے لیے بے نقاب کیا جاتا ہے۔ ٹیکسٹ پر کنڈیشنگ کے لیے، فکسڈ، پہلے سے تربیت یافتہ CLIP ViT-L/14 ٹیکسٹ انکوڈر کا استعمال ٹیکسٹ پرامپٹ کو ایمبیڈنگ اسپیس میں تبدیل کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ محققین ایل ڈی ایم کے فائدے کے طور پر تربیت اور نسل کے لیے کمپیوٹیشنل کارکردگی میں اضافے کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ یو-نیٹ میں 860 ملین پیرامیٹرز اور ٹیکسٹ انکوڈر میں 123 ملین کے ساتھ، مستحکم پھیلاؤ کو 2022 کے معیارات کے مطابق نسبتا ہلکا پھلکا سمجھا جاتا ہے، اور دیگر پھیلاؤ ماڈلز کے برعکس، یہ صارفین کے جی پی یو پر چل سکتا ہے۔ ٹریننگ ڈیٹا اسٹیبل ڈفیوژن کو لیان-5 بی سے لی گئی تصاویر اور کیپشنز کے جوڑوں پر تربیت دی گئی تھی، جو ویب سے سکریپ کیے گئے کامن کرال ڈیٹا سے ماخوذ ایک عوامی طور پر دستیاب ڈیٹا سیٹ ہے، جہاں 5 بلین امیج-ٹیکسٹ جوڑوں کو زبان کی بنیاد پر درجہ بندی کیا گیا تھا اور ریزولوشن کے ذریعے الگ الگ ڈیٹا سیٹس میں فلٹر کیا گیا تھا، واٹر مارک پر مشتمل ہونے کا پیش گوئی شدہ امکان، اور پیش گوئی شدہ "جمالیاتی" اسکور (مثال کے طور پر۔ ساپیکش بصری معیار)۔ یہ ڈیٹا سیٹ ایک جرمن غیر منافع بخش ادارے ایل اے آئی او این نے بنایا تھا جو اسٹیبلٹی اے آئی سے فنڈنگ حاصل کرتا ہے۔ مستحکم پھیلاؤ ماڈل کو ایل اے آئی او این-5 بی کے تین ذیلی سیٹوں پر تربیت دی گئی تھی: ایل اے آئی او این 2 بی-این، ایل اے آئی او این-ہائی ریزولوشن، اور ایل اے آئی او این-ایستھیٹکس وی 2 5 +۔ ماڈل کے تربیتی ڈیٹا کے تیسرے فریق کے تجزیے سے پتہ چلا کہ استعمال شدہ اصل وسیع تر ڈیٹا سیٹ سے لی گئی 12 ملین تصاویر کے چھوٹے ذیلی سیٹ میں سے، تصاویر کے نمونے کے سائز کا تقریبا 47 ٪ 100 مختلف ڈومینز سے آیا، جس میں پنٹیرسٹ نے 8.5 ٪ سب سیٹ لیا، اس کے بعد ورڈپریس، بلاگ اسپاٹ، فلکر، ڈیوینٹ آرٹ اور وکی میڈیا کامنز جیسی ویب سائٹیں آئیں۔ بایرشر رنڈفنک کی تحقیقات سے پتہ چلا ہے کہ ہگنگ فیس پر ہوسٹ کیے گئے لیون کے ڈیٹا سیٹس میں بڑی مقدار میں نجی اور حساس ڈیٹا موجود ہے۔ تربیتی طریقہ کار ماڈل کو ابتدائی طور پر لائیئن 2 بی-این اور لائیئن ہائی ریزولوشن سبسیٹس پر تربیت دی گئی تھی، تربیت کے آخری چند دور لائیئن-ایستھیٹکس وی 2 5 + پر کیے گئے تھے، جو 600 ملین کیپشن والی تصاویر کا ایک سبسیٹ ہے جس کی پیش گوئی لائیئن-ایستھیٹکس پریڈیکٹر وی 2 نے کی تھی کہ انسان اوسطا 10 میں سے کم از کم 5 کا اسکور دیں گے جب ان سے پوچھا گیا کہ وہ انہیں کتنا پسند کرتے ہیں۔ ایل اے آئی او این-ایستھیٹکس وی 2 5 + سب سیٹ میں کم ریزولوشن والی تصاویر اور تصاویر کو بھی خارج کر دیا گیا ہے جن کی شناخت ایل اے آئی او این-5 بی-واٹر مارک ڈٹیکشن نے 80 فیصد سے زیادہ امکان کے ساتھ واٹر مارک رکھنے کے طور پر کی ہے۔ کلاسیفائر فری ڈفیوژن گائیڈنس کو بہتر بنانے کے لیے ٹریننگ کے آخری دور میں ٹیکسٹ کنڈیشنگ میں بھی 10 فیصد کمی آئی۔ ماڈل کو ایمیزون ویب سروسز پر 256 این ویڈیا اے 100 جی پی یو کا استعمال کرتے ہوئے کل 150,000 جی پی یو گھنٹے کے لیے تربیت دی گئی تھی، جس کی لاگت 600,000 ڈالر تھی۔ حدود مستحکم پھیلاؤ میں بعض منظرناموں میں انحطاط اور غلطیوں کے مسائل ہیں۔ ماڈل کی ابتدائی ریلیزز کو ایک ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی گئی تھی جو 512 × 512 ریزولوشن والی تصاویر پر مشتمل ہوتی ہے، جس کا مطلب ہے کہ جب صارف کی وضاحتیں اس کے "متوقع" 512 × 512 ریزولوشن سے ہٹ جاتی ہیں تو تیار شدہ تصاویر کا معیار نمایاں طور پر خراب ہو جاتا ہے۔ مستحکم پھیلاؤ ماڈل کے ورژن 2 اپ ڈیٹ نے بعد میں 768 × 768 ریزولوشن پر مقامی طور پر تصاویر تیار کرنے کی صلاحیت متعارف کرائی۔ ایک اور چیلنج ایل اے آئی او این ڈیٹا بیس میں اعضاء کے ناقص ڈیٹا کوالٹی کی وجہ سے انسانی اعضاء پیدا کرنا ہے۔ ڈیٹا بیس میں نمائندہ خصوصیات کی کمی کی وجہ سے انسانی اعضاء اور چہروں کو سمجھنے کے لیے ماڈل کو ناکافی تربیت دی گئی ہے، اور ماڈل کو اس قسم کی تصاویر تیار کرنے کا اشارہ ماڈل کو الجھ سکتا ہے۔ مستحکم پھیلاؤ ایکس ایل (ایس ڈی ایکس ایل) ورژن 1، جو جولائی 2023 میں جاری کیا گیا، نے مقامی 1024x1024 ریزولوشن اور اعضاء اور متن کے لیے بہتر نسل متعارف کرائی۔ انفرادی ڈویلپرز کے لیے رسائی بھی ایک مسئلہ ہو سکتا ہے۔ ماڈل کو نئے استعمال کے معاملات کے لیے اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے لیے جو ڈیٹا سیٹ میں شامل نہیں ہیں، جیسے کہ اینیمی حروف ("وائیفو پھیلاؤ") تیار کرنا، نئے ڈیٹا اور مزید تربیت کی ضرورت ہے۔ اضافی دوبارہ تربیت کے ذریعے بنائے گئے مستحکم پھیلاؤ کی باریک ٹیون شدہ موافقت کو طبی امیجنگ سے لے کر الگورتھم سے تیار کردہ موسیقی تک مختلف استعمال کے معاملات کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ تاہم، یہ ٹھیک ٹیوننگ کا عمل نئے ڈیٹا کے معیار کے لیے حساس ہے۔ کم ریزولوشن والی تصاویر یا اصل ڈیٹا سے مختلف ریزولوشنز نہ صرف نیا کام سیکھنے میں ناکام ہو سکتی ہیں بلکہ ماڈل کی مجموعی کارکردگی کو بھی خراب کر سکتی ہیں۔ یہاں تک کہ جب ماڈل کو اعلی معیار کی تصاویر پر اضافی تربیت دی جاتی ہے، تب بھی افراد کے لیے کنزیومر الیکٹرانکس میں ماڈل چلانا مشکل ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، ویفو پھیلاؤ کے تربیتی عمل کے لیے کم از کم 30 جی بی وی آر اے ایم کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ این ویڈیا کے جی فورس 30 سیریز جیسے صارفین کے جی پی یوز میں فراہم کردہ معمول کے وسائل سے زیادہ ہے، جس میں صرف 12 جی بی ہے۔ مستحکم پھیلاؤ کے تخلیق کار الگورتھمک تعصب کی صلاحیت کو تسلیم کرتے ہیں، کیونکہ ماڈل کو بنیادی طور پر انگریزی وضاحت والی تصاویر پر تربیت دی گئی تھی۔ نتیجے کے طور پر، پیدا شدہ تصاویر سماجی تعصبات کو تقویت دیتی ہیں اور مغربی نقطہ نظر سے ہیں، کیونکہ تخلیق کار نوٹ کرتے ہیں کہ اس ماڈل میں دوسری برادریوں اور ثقافتوں کے اعداد و شمار کا فقدان ہے۔ یہ ماڈل دوسری زبانوں میں لکھے گئے پرامپٹ کے مقابلے میں انگریزی میں لکھے گئے پرامپٹ کے لیے زیادہ درست نتائج دیتا ہے، جس میں مغربی یا سفید ثقافتیں اکثر ڈیفالٹ نمائندگی ہوتی ہیں۔ اختتامی صارف ٹھیک ٹیوننگ ماڈل کی ابتدائی تربیت کی حدود کو دور کرنے کے لیے، اختتامی صارف زیادہ مخصوص استعمال کے معاملات سے ملنے کے لیے ٹھیک ٹیون جنریشن آؤٹ پٹ کے لیے اضافی تربیت کو نافذ کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں، ایک ایسا عمل جسے شخصی کاری بھی کہا جاتا ہے۔ تین طریقے ہیں جن میں صارف تک رسائی کے قابل ٹھیک ٹیوننگ کو اسٹیبل ڈفیوژن ماڈل چیک پوائنٹ پر لاگو کیا جا سکتا ہے: ایک "ایمبیڈنگ" کو صارف کے فراہم کردہ تصاویر کے مجموعے سے تربیت دی جا سکتی ہے، اور ماڈل کو جب بھی جنریشن پرامپٹ کے اندر ایمبیڈنگ کا نام استعمال کیا جاتا ہے تو بصری طور پر اسی طرح کی تصاویر تیار کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ایمبیڈنگز این ویڈیا کی مدد سے 2022 میں تل ایوب یونیورسٹی کے محققین کے ذریعہ تیار کردہ "ٹیکسٹئل انورژن" تصور پر مبنی ہیں، جہاں ماڈل کے ٹیکسٹ انکوڈر کے ذریعہ استعمال ہونے والے مخصوص ٹوکن کے لیے ویکٹر کی نمائندگی نئے فرضی الفاظ سے منسلک ہوتی ہے۔ سرایتوں کو اصل ماڈل کے اندر تعصبات کو کم کرنے، یا بصری انداز کی نقل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ "ہائپر نیٹ ورک" ایک چھوٹا سا پہلے سے تربیت یافتہ نیورل نیٹ ورک ہے جو ایک بڑے نیورل نیٹ ورک کے اندر مختلف نکات پر لاگو ہوتا ہے، اور اس سے مراد 2021 میں نوویل اے آئی ڈویلپر کورومز کی تیار کردہ تکنیک ہے، جو اصل میں ٹیکسٹ جنریشن ٹرانسفارمر ماڈلز کے لیے ہے۔ ہائپر نیٹ ورکس نتائج کو ایک خاص سمت کی طرف لے جاتا ہے، جس سے مستحکم پھیلاؤ پر مبنی ماڈلز کو مخصوص فنکاروں کے آرٹ سٹائل کی نقل کرنے کی اجازت ملتی ہے، چاہے فنکار کو اصل ماڈل سے پہچانا نہ جائے۔ وہ بالوں اور آنکھوں جیسے اہمیت کے کلیدی شعبوں کو ڈھونڈ کر تصویر پر کارروائی کرتے ہیں، اور پھر ان علاقوں کو ثانوی پوشیدہ جگہ میں پیچ کرتے ہیں۔ ڈریم بوتھ ایک ڈیپ لرننگ جنریشن ماڈل ہے جسے گوگل ریسرچ اور بوسٹن یونیورسٹی کے محققین نے 2022 میں تیار کیا تھا جو کسی مخصوص موضوع کی عکاسی کرنے والے عین مطابق، ذاتی آؤٹ پٹ تیار کرنے کے لیے ماڈل کو ٹھیک کر سکتا ہے، جس کے بعد اس موضوع کی عکاسی کرنے والی تصاویر کے ایک سیٹ کے ذریعے تربیت دی جاتی ہے۔ صلاحیتیں مستحکم پھیلاؤ ماڈل آؤٹ پٹ سے شامل یا خارج کیے جانے والے عناصر کو بیان کرنے والے ٹیکسٹ پرامپٹ کے استعمال کے ذریعے شروع سے نئی تصاویر تیار کرنے کی صلاحیت کی حمایت کرتا ہے۔ موجودہ تصاویر کو ماڈل کے ذریعے دوبارہ تیار کیا جا سکتا ہے تاکہ ٹیکسٹ پرامپٹ کے ذریعے بیان کردہ نئے عناصر کو شامل کیا جا سکے (ایک عمل جسے "گائیڈڈ امیج سنتھسیس" کہا جاتا ہے) اس کے پھیلاؤ سے انکار کرنے والے طریقہ کار کے ذریعے۔ اس کے علاوہ، ماڈل ان پینٹنگ اور آؤٹ پینٹنگ کے ذریعے موجودہ تصاویر کو جزوی طور پر تبدیل کرنے کے لیے پرامپٹ کے استعمال کی بھی اجازت دیتا ہے، جب اس طرح کی خصوصیات کی حمایت کرنے والے مناسب یوزر انٹرفیس کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے، جن میں سے متعدد مختلف اوپن سورس نفاذ موجود ہیں۔ مستحکم پھیلاؤ کو 10 جی بی یا اس سے زیادہ وی آر اے ایم کے ساتھ چلانے کی سفارش کی جاتی ہے، تاہم کم وی آر اے ایم والے صارفین کم وی آر اے ایم کے استعمال کے ساتھ ماڈل کی کارکردگی کو تبدیل کرنے کے لیے ڈیفالٹ فلوٹ 32 کے بجائے فلوٹ 16 درستگی میں وزن کو لوڈ کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں۔ ٹیکسٹ ٹو امیج جنریشن مستحکم پھیلاؤ کے اندر ٹیکسٹ ٹو امیج سیمپلنگ اسکرپٹ، جسے "txt2img" کہا جاتا ہے، نمونے لینے کی اقسام، آؤٹ پٹ امیج کے طول و عرض، اور بیج کی اقدار کا احاطہ کرنے والے مختلف آپشن پیرامیٹرز کے علاوہ ٹیکسٹ پرامپٹ کا استعمال کرتا ہے۔ اسکرپٹ ماڈل کی پرامپٹ کی تشریح کی بنیاد پر ایک امیج فائل کو آؤٹ پٹ کرتا ہے۔ پیدا شدہ تصاویر کو ایک پوشیدہ ڈیجیٹل واٹر مارک کے ساتھ ٹیگ کیا جاتا ہے تاکہ صارفین کو مستحکم پھیلاؤ سے پیدا ہونے والی تصویر کی شناخت کرنے کی اجازت دی جا سکے، حالانکہ تصویر کے سائز میں تبدیلی یا گھمانے کی صورت میں یہ واٹر مارک اپنی افادیت کھو دیتا ہے۔ ہر txt2img نسل میں ایک مخصوص بیج کی قیمت شامل ہوگی جو آؤٹ پٹ امیج کو متاثر کرتی ہے۔ صارفین مختلف پیدا شدہ آؤٹ پٹ کو تلاش کرنے کے لیے بیج کو بے ترتیب کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں، یا پہلے سے تیار کردہ تصویر کی طرح ہی امیج آؤٹ پٹ حاصل کرنے کے لیے ایک ہی بیج کا استعمال کر سکتے ہیں۔ صارفین نمونے لینے والے کے لیے قیاس کے مراحل کی تعداد کو بھی ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ زیادہ قیمت میں زیادہ وقت لگتا ہے، تاہم کم قیمت کے نتیجے میں بصری نقائص پیدا ہو سکتے ہیں۔ ایک اور ترتیب کے قابل آپشن، درجہ بندی سے پاک رہنمائی پیمانے کی قیمت، صارف کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے کہ آؤٹ پٹ امیج پرامپٹ پر کتنی قریب سے عمل کرتی ہے۔ زیادہ تجرباتی استعمال کے معاملات کم پیمانے کی قیمت کا انتخاب کر سکتے ہیں، جبکہ زیادہ مخصوص آؤٹ پٹ کے لیے استعمال کے معاملات زیادہ قیمت استعمال کر سکتے ہیں۔ ٹیکسٹ 2 آئی ایم جی کی اضافی خصوصیات مستحکم پھیلاؤ کے فرنٹ اینڈ نفاذ کے ذریعے فراہم کی جاتی ہیں، جو صارفین کو ٹیکسٹ پرامپٹ کے مخصوص حصوں کو دیے گئے وزن میں ترمیم کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ زور مارکر صارفین کو کلیدی الفاظ کو بریکٹ کے ساتھ جوڑ کر ان پر زور دینے یا کم کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ پرامپٹ کے کچھ حصوں میں وزن کو ایڈجسٹ کرنے کا ایک متبادل طریقہ "منفی پرامپٹ" ہے۔ نیگیٹیو پرامپٹ ایک خصوصیت ہے جو کچھ فرنٹ اینڈ نفاذ میں شامل ہے، بشمول اسٹیبلٹی اے آئی کی اپنی ڈریم اسٹوڈیو کلاؤڈ سروس، اور صارف کو ان پرامپٹ کی وضاحت کرنے کی اجازت دیتی ہے جن سے ماڈل کو امیج جنریشن کے دوران گریز کرنا چاہیے۔ مخصوص اشارے ناپسندیدہ تصویری خصوصیات ہو سکتے ہیں جو بصورت دیگر صارف کی طرف سے فراہم کردہ مثبت اشاروں کی وجہ سے یا ماڈل کو اصل میں کس طرح تربیت دی گئی تھی، اس کی وجہ سے تصویری آؤٹ پٹ کے اندر موجود ہوں گے، جس کی ایک عام مثال انسانی ہاتھ ہیں۔ امیج ترمیم مستحکم پھیلاؤ میں ایک اور سیمپلنگ اسکرپٹ بھی شامل ہے، "آئی ایم جی 2 آئی ایم جی"، جو ٹیکسٹ پرامپٹ، موجودہ امیج کا راستہ، اور طاقت کی قیمت 0.0 اور 1.0 کے درمیان استعمال کرتا ہے۔ اسکرپٹ اصل تصویر پر مبنی ایک نئی تصویر کو آؤٹ پٹ کرتا ہے جس میں ٹیکسٹ پرامپٹ کے اندر فراہم کردہ عناصر بھی شامل ہوتے ہیں۔ طاقت کی قیمت آؤٹ پٹ امیج میں شامل شور کی مقدار کو ظاہر کرتی ہے۔ ایک اعلی طاقت کی قیمت تصویر کے اندر زیادہ تغیر پیدا کرتی ہے لیکن ایک ایسی تصویر پیدا کر سکتی ہے جو فراہم کردہ پرامپٹ کے ساتھ لفظی طور پر مطابقت نہیں رکھتی ہے۔ اصل تصویر میں شور شامل کرنے کی آئی ایم جی 2 آئی ایم جی کی صلاحیت اسے ڈیٹا گمنام اور ڈیٹا اضافے کے لیے ممکنہ طور پر مفید بناتی ہے، جس میں تصویری ڈیٹا کی بصری خصوصیات کو تبدیل اور گمنام کیا جاتا ہے۔ یہی عمل امیج اپ اسکیلنگ کے لیے بھی مفید ہو سکتا ہے، جس میں امیج کی ریزولوشن میں اضافہ کیا جاتا ہے، جس میں ممکنہ طور پر امیج میں مزید تفصیل شامل کی جاتی ہے۔ مزید برآں، اسٹیبل ڈفیوژن کو امیج کمپریشن کے آلے کے طور پر تجربہ کیا گیا ہے۔ جے پی ای جی اور ویب پی کے مقابلے میں، مستحکم پھیلاؤ میں امیج کمپریشن کے لیے استعمال ہونے والے حالیہ طریقے چھوٹے متن اور چہروں کو محفوظ رکھنے میں حدود کا سامنا کرتے ہیں۔ آئی ایم جی 2 آئی ایم جی کے ذریعے تصویر میں ترمیم کے لیے اضافی استعمال کے معاملات مستحکم پھیلاؤ ماڈل کے متعدد فرنٹ اینڈ نفاذ کے ذریعے پیش کیے جاتے ہیں۔ پینٹنگ میں صارف کے فراہم کردہ پرت ماسک کے ذریعے بیان کردہ موجودہ تصویر کے ایک حصے کو منتخب طور پر تبدیل کرنا شامل ہے، جو فراہم کردہ پرامپٹ کی بنیاد پر نقاب پوش جگہ کو نئے تیار کردہ مواد سے بھرتا ہے۔ اسٹیبل ڈفیوژن 2 کی ریلیز کے ساتھ ساتھ اسٹیبلٹی اے آئی نے استعمال کے معاملات کو پینٹ کرنے کے لیے خاص طور پر ٹھیک ٹیون کیا ہوا ایک وقف شدہ ماڈل بنایا تھا۔ اس کے برعکس، آؤٹ پینٹنگ کسی تصویر کو اس کے اصل طول و عرض سے آگے بڑھاتی ہے، جو پہلے سے خالی جگہ کو فراہم کردہ پرامپٹ کی بنیاد پر تیار کردہ مواد سے بھرتی ہے۔ ڈیپتھ گائیڈڈ ماڈل، جس کا نام "ڈیپتھ 2 آئی ایم جی" ہے، 24 نومبر 2022 کو اسٹیبل ڈفیوژن 2 کی ریلیز کے ساتھ متعارف کرایا گیا تھا۔ یہ ماڈل فراہم کردہ ان پٹ امیج کی گہرائی کا اندازہ لگاتا ہے، اور ٹیکسٹ پرامپٹ اور ڈیپتھ انفارمیشن دونوں کی بنیاد پر ایک نئی آؤٹ پٹ امیج تیار کرتا ہے، جو اصل ان پٹ امیج کی ہم آہنگی اور گہرائی کو تیار کردہ آؤٹ پٹ میں برقرار رکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ کنٹرول نیٹ کنٹرول نیٹ ایک نیورل نیٹ ورک فن تعمیر ہے جو اضافی شرائط کو شامل کرکے بازی کے ماڈلز کو منظم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ نیورل نیٹ ورک بلاکس کے وزن کو "لاکڈ" کاپی اور "ٹرین ایبل" کاپی میں نقل کرتا ہے۔ "ٹرین ایبل" کاپی مطلوبہ حالت سیکھتی ہے، جبکہ "لاکڈ" کاپی اصل ماڈل کو محفوظ رکھتی ہے۔ یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تصویری جوڑوں کے چھوٹے ڈیٹا سیٹوں کے ساتھ تربیت پیداوار کے لیے تیار پھیلاؤ کے ماڈلز کی سالمیت سے سمجھوتہ نہیں کرتی ہے۔ "صفر ارتقاء" ایک 1 × 1 ارتقاء ہے جس میں وزن اور تعصب دونوں کو صفر سے شروع کیا جاتا ہے۔ تربیت سے پہلے، تمام صفر کنولیوشنز صفر آؤٹ پٹ پیدا کرتے ہیں، جو کنٹرول نیٹ کی وجہ سے ہونے والی کسی بھی مسخ کو روکتے ہیں۔ کسی بھی پرت کو شروع سے تربیت نہیں دی جاتی ہے ؛ اصل ماڈل کو محفوظ رکھتے ہوئے، عمل اب بھی ٹھیک ٹیوننگ ہے۔ یہ طریقہ چھوٹے پیمانے یا یہاں تک کہ ذاتی آلات پر تربیت کے قابل بناتا ہے۔ استعمال اور تنازعہ جاری کرتا ہے مستحکم پھیلاؤ پیدا شدہ تصاویر پر کوئی حقوق کا دعوی نہیں کرتا ہے اور صارفین کو ماڈل سے تیار کردہ کسی بھی تصویر کے استعمال کے حقوق آزادانہ طور پر دیتا ہے بشرطیکہ تصویر کا مواد غیر قانونی یا افراد کے لیے نقصان دہ نہ ہو۔ تصویر کے استعمال پر صارفین کو فراہم کردہ آزادی نے ملکیت کی اخلاقیات پر تنازعہ کھڑا کردیا ہے، کیونکہ مستحکم پھیلاؤ اور دیگر جنریٹو ماڈلز کو مالک کی رضامندی کے بغیر کاپی رائٹ شدہ تصاویر سے تربیت دی جاتی ہے۔ اس سے تربیتی ڈیٹا میں بڑی مقدار میں نجی اور حساس معلومات بھی ملتی ہیں۔ چونکہ بصری انداز اور کمپوزیشن کاپی رائٹ کے تابع نہیں ہیں، اس لیے اکثر یہ تشریح کی جاتی ہے کہ اسٹیبل ڈفیوژن کے صارفین جو آرٹ ورکس کی تصاویر تیار کرتے ہیں انہیں بصری طور پر اسی طرح کے کاموں کے کاپی رائٹ کی خلاف ورزی نہیں سمجھا جانا چاہیے۔ تاہم، جنریٹڈ امیجز میں دکھائے گئے افراد کو شخصیت کے حقوق سے محفوظ کیا جا سکتا ہے اگر ان کی مشابہت استعمال کی جائے، اور دانشورانہ املاک جیسے کہ پہچاننے والے برانڈ کے لوگو اب بھی کاپی رائٹ کے ذریعے محفوظ ہیں۔ بہر حال، بصری فنکاروں نے تشویش کا اظہار کیا ہے کہ اسٹیبل ڈفیوژن جیسے امیج سنتھسیس سافٹ ویئر کا وسیع پیمانے پر استعمال بالآخر فوٹوگرافروں، ماڈلز، سنیماٹوگرافروں اور اداکاروں کے ساتھ ساتھ انسانی فنکاروں کا باعث بن سکتا ہے، جو آہستہ آہستہ اے آئی پر مبنی حریفوں کے خلاف تجارتی عملداری کھو رہے ہیں۔ جنریٹو اے آئی پر مبنی دیگر تجارتی مصنوعات کے مقابلے میں، مستحکم پھیلاؤ خاص طور پر ایسے مواد کی اقسام میں زیادہ قابل اجازت ہے جو صارفین پیدا کر سکتے ہیں، جیسے کہ پرتشدد یا جنسی طور پر واضح منظر کشی۔ ان خدشات کو دور کرتے ہوئے کہ ماڈل کو بدسلوکی کے مقاصد کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اسٹیبلٹی اے آئی کے سی ای او، عماد مصطفی کا استدلال ہے کہ "یہ لوگوں کی ذمہ داری ہے کہ آیا وہ اس ٹیکنالوجی کو چلانے کے طریقے میں اخلاقی، اخلاقی اور قانونی ہیں"، اور یہ کہ مستحکم پھیلاؤ کی صلاحیتوں کو عوام کے ہاتھوں میں ڈالنے کے نتیجے میں ممکنہ منفی نتائج کے باوجود ٹیکنالوجی خالص فائدہ فراہم کرے گی۔ اس کے علاوہ، موسٹک کا استدلال ہے کہ مستحکم پھیلاؤ کی کھلی دستیابی کے پیچھے ارادہ ایسی ٹیکنالوجیز پر کارپوریٹ کنٹرول اور تسلط کو ختم کرنا ہے، جنہوں نے پہلے صرف تصویری ترکیب کے لیے بند اے آئی سسٹم تیار کیے ہیں۔ اس کی عکاسی اس حقیقت سے ہوتی ہے کہ اس مواد پر جو بھی پابندیاں اسٹیبلٹی اے آئی رکھتی ہیں جو صارفین پیدا کر سکتے ہیں اسے سورس کوڈ کی دستیابی کی وجہ سے آسانی سے نظرانداز کیا جا سکتا ہے۔ کم عمر کرداروں کی فوٹووریالسٹک جنسی عکاسی کے ارد گرد تنازعہ سامنے آیا ہے، جس کی وجہ اسٹیبل ڈفیوژن سے پیدا ہونے والی ایسی تصاویر کو پکسو جیسی ویب سائٹس پر شیئر کیا جا رہا ہے۔ مقدمہ جنوری 2023 میں، تین فنکاروں: سارہ اینڈرسن، کیلی میک کرنن، اور کارلا اورٹیز نے اسٹیبلٹی اے آئی، مڈجرنی، اور ڈیوینٹ آرٹ کے خلاف کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کا مقدمہ دائر کیا، یہ دعوی کرتے ہوئے کہ ان کمپنیوں نے اصل فنکاروں کی رضامندی کے بغیر ویب سے سکریپ کی گئی پانچ ارب تصاویر پر اے آئی ٹولز کی تربیت دے کر لاکھوں فنکاروں کے حقوق کی خلاف ورزی کی ہے۔ اسی مہینے، گیٹی امیجز نے بھی اس کی تصاویر کو تربیتی ڈیٹا میں استعمال کرنے پر اسٹیبلٹی اے آئی پر مقدمہ دائر کیا۔ جولائی 2023 میں، امریکی ڈسٹرکٹ جج ولیم اورک نے اینڈرسن، میک کرنن اور اورٹیز کی طرف سے دائر کردہ زیادہ تر مقدمے کو مسترد کرنے کا رجحان ظاہر کیا لیکن انہیں نئی شکایت درج کرنے کی اجازت دی۔ DALL-E جیسے ماڈلز کے برعکس، مستحکم پھیلاؤ ماڈل (پہلے سے تربیت یافتہ وزن) کے ساتھ ساتھ اس کا سورس کوڈ دستیاب کرتا ہے۔ یہ ماڈل (ایم) پر ذمہ دار اے آئی لائسنس (آر اے آئی ایل) کی ایک شکل، کریٹیو ایم ایل اوپن ریل-ایم لائسنس کا اطلاق کرتا ہے۔ لائسنس کچھ استعمال کے معاملات پر پابندی عائد کرتا ہے، بشمول جرم، توہین، ہراساں کرنا، ڈاکسنگ، "استحصال کرنا۔ نابالغ"، طبی مشورہ دینا، خود بخود قانونی ذمہ داریاں پیدا کرنا، قانونی ثبوت پیش کرنا، اور "سماجی رویے یا ذاتی یا شخصیت کی خصوصیات کی بنیاد پر افراد یا گروہوں کے ساتھ امتیازی سلوک کرنا یا انہیں نقصان پہنچانا۔ [یا] قانونی طور پر محفوظ خصوصیات یا زمرے۔" صارف اپنی تیار کردہ آؤٹ پٹ تصاویر کے حقوق کا مالک ہے، اور انہیں تجارتی طور پر استعمال کرنے کے لیے آزاد ہے۔ یہ بھی دیکھیں 15.ai آرٹیفیشل انٹیلی جنس آرٹ کرییون ہگنگ فیس امیجن (گوگل برین) حوالہ جات بیرونی لنکس مستحکم پھیلاؤ کی مستحکم پھیلاؤ ڈیمو انٹرایکٹو وضاحت "ہم سب AI کے لیے خام مال ہیں": مستحکم پھیلاؤ ٹریننگ ڈیٹا میں حساس اور نجی ڈیٹا پر تحقیقات مصنوعی ذہانت آرٹ ڈیپ لرننگ سافٹ ویئر ایپلی کیشنز ٹیکسٹ ٹو امیج جنریشن ان سپروائزڈ لرننگ آرٹ تنازعات 2022 سافٹ ویئر اوپن سورس مصنوعی ذہانت چوری کے تنازعات میں شامل کام