A IA é um tema quente hoje em dia, e parece que toda a gente está a tentar criar algumas imagens por si própria. Para que isso seja possível, existem muitos geradores de imagens na Web que apresentam resultados notáveis. Neste blogue, verá alguns exemplos de difusão estável e ficará a saber mais sobre a tecnologia de IA.
O que é a difusão estável?
A difusão estável, também conhecida como modelos de difusão, é um tipo de modelo de inteligência artificial (IA) que pode gerar novos dados, como imagens ou texto, transformando gradualmente uma entrada inicial. A difusão estável é uma técnica utilizada para melhorar a estabilidade e a convergência dos modelos de geração de imagens. Envolve a adição de ruído à imagem de uma forma estruturada e controlada durante o processo de geração, para garantir que o modelo não se ajusta demasiado aos dados de treino e produz imagens diversas e realistas.
A difusão estável é utilizada em vários modelos de geração de imagens de última geração, como os modelos probabilísticos de difusão (DPM), para melhorar a qualidade e a diversidade das imagens geradas. A técnica adiciona essencialmente uma quantidade controlada de aleatoriedade ao processo de geração de imagens, o que permite ao modelo gerar imagens mais variadas e interessantes, mantendo a estabilidade.
O objetivo da difusão estável é produzir resultados realistas e de alta qualidade que se assemelhem aos dados de treino.
Exemplos de difusão estável: Como é que funcionam?
Para compreender a difusão estável, tomemos o exemplo da geração de uma imagem. O processo envolve as seguintes etapas:
- Ponto de partida: Começa com uma imagem inicial, que pode ser um ruído aleatório ou uma imagem parcialmente concluída.
- Transformação iterativa: A imagem passa por uma série de transformações, sendo que cada iteração a refina e melhora. Estas transformações podem incluir ajustes de cores, formas, texturas e outros elementos visuais.
- Melhoria gradual: À medida que as iterações progridem, a imagem gerada torna-se gradualmente mais reconhecível e mais próxima do resultado desejado. O modelo de IA aprende com os padrões e estruturas presentes nos dados de treino para orientar o processo de transformação.
- Avaliação da qualidade: Ao longo das iterações, o modelo de IA avalia a qualidade da imagem gerada. Compara a imagem gerada com os dados de treino e avalia o seu grau de realismo e semelhança com as imagens reais. Esta avaliação ajuda a orientar as transformações subsequentes para melhorar ainda mais a imagem.
- Convergência: As iterações continuam até que a imagem gerada atinja um ponto em que seja considerada de alta qualidade e se assemelhe aos dados de treino. O resultado é uma imagem gerada que pode ser visualmente apelativa e indistinguível das imagens reais.
Os modelos de difusão estável diferem dos modelos generativos tradicionais pelo facto de transformarem gradualmente os dados de entrada, permitindo uma geração mais controlada e estável de resultados realistas. Esta abordagem ajuda a resolver alguns dos desafios enfrentados por modelos anteriores, como a geração de imagens desfocadas ou instáveis.
Em geral, a difusão estável fornece uma forma de gerar dados de alta qualidade e visualmente apelativos, refinando e melhorando iterativamente uma entrada inicial, resultando em saídas que se assemelham muito aos dados de treino.
Exemplos de difusão estável: 6 categorias geradas por IA
Desde que se começou a pensar nas
sugestões de imagens perfeitas
pode ser um pouco difícil para algumas pessoas, a Stable Diffusion oferece uma enorme base de dados onde estão listados mais de 9 milhões de prompts para utilizar. Para estes exemplos, foram utilizados avisos sobre temas como o universo, a magia e a fantasia. Vamos dar uma olhadela.
Espaço
Sugestão: astronauta a olhar para uma nebulosa , arte digital , tendências na estação de arte , hiperdetalhado , pintura mate , CGSociety
Universo
Sugestão: Entrar na Quinta Dimensão. Fotorealista. Obra-prima.
Magia
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Fantasia
Prompt: Hedgehog magus, gaia, natureza, fada, fundo de floresta, magic the gathering artwork, D&D, fantasia, iluminação cinematográfica, centrado, simétrico, altamente detalhado, pintura digital, artstation, concept art, suave, foco nítido, ilustração, iluminação volumétrica, composição épica, 8k, arte de Akihiko Yoshida e Greg Rutkowski e Craig Mullins, pintura a óleo, cgsociety
Exemplos de difusão estável com neuroflash
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o gerador de imagens neuroflash
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Vejamos como funciona o gerador de imagens da neuroflash com as mesmas instruções de texto de difusão estável:
Espaço - exemplo de difusão estável com neuroflash
Sugestão: astronauta a olhar para uma nebulosa , arte digital , tendências na estação de arte , hiperdetalhado , pintura mate , CGSociety
Universo - exemplo de difusão estável com neuroflash
Sugestão: Entrar na Quinta Dimensão. Fotorealista. Obra-prima.
Magic - exemplo de difusão estável com neuroflash
Sugestão: mágico de rua moderno segurando cartas de jogar, realista, moderno, intrincado, elegante, altamente detalhado, pintura digital, estação de arte, arte concetual, vício, correntes, suave, foco nítido, ilustração, art by ilja repin
Fantasia - exemplo de difusão estável com neuroflash
Prompt: Hedgehog magus, gaia, natureza, fada, fundo de floresta, magic the gathering artwork, D&D, fantasia, iluminação cinematográfica, centrado, simétrico, altamente detalhado, pintura digital, artstation, concept art, suave, foco nítido, ilustração, iluminação volumétrica, composição épica, 8k, arte de Akihiko Yoshida e Greg Rutkowski e Craig Mullins, pintura a óleo, cgsociety
Perguntas mais frequentes
O que é a difusão estável?
Na geração de imagens de IA, a “difusão estável” é uma técnica que envolve a adição gradual de ruído ou aleatoriedade a uma imagem durante a geração, com o objetivo de produzir resultados diversos e realistas. Esta técnica utiliza o conceito de difusão, em que a informação é gradualmente difundida e misturada. A imagem gerada é cada vez mais deformada pelo ruído adicionado, até que o ruído seja reduzido a zero e seja produzida uma imagem final.
Este processo de adição, mistura e redução de ruído é efectuado repetidamente para melhorar a estabilidade e a convergência dos modelos de geração de imagens e para produzir imagens de alta qualidade. A difusão estável é utilizada em muitos modelos de geração de imagens de última geração, como os modelos probabilísticos de difusão (DPM). A técnica adiciona essencialmente uma quantidade controlada de aleatoriedade ao processo de geração de imagens, o que permite ao modelo gerar imagens mais variadas e interessantes, mantendo a estabilidade.
Quais são os tipos de Difusão Estável?
Existem diferentes tipos de técnicas de difusão estável utilizadas na geração de imagens de IA. Alguns dos mais populares são:
- Difusão de Langevin: Esta técnica, também conhecida como dinâmica de Langevin de gradiente estocástico, envolve a adição de ruído aleatório à imagem utilizando a descida de gradiente estocástico. O ruído diminui gradualmente ao longo do tempo e a imagem converge para o resultado final.
- Difusão Fokker-Planck: Este é um processo de difusão em tempo contínuo que utiliza uma função de desvio e uma matriz de difusão para adicionar ruído à imagem. A difusão é controlada pelos valores destes parâmetros, e o resultado final converge para a imagem sem qualquer ruído.
- Cadeia de Markov Monte Carlo: Esta técnica envolve a simulação de uma cadeia de Markov para obter amostras de uma distribuição de probabilidade e adicionar ruído às amostras. Com o tempo, o ruído diminui e a imagem final é produzida.
- Difusão Adversarial: Este método envolve a utilização de duas redes neuronais, uma para gerar imagens através da adição de ruído e outra para discriminar entre imagens reais e imagens geradas. O gerador de ruído reduz gradualmente a quantidade de ruído adicionado à imagem até que o discriminador deixe de conseguir distinguir entre imagens reais e imagens geradas.
Que aplicações tem a Difusão Estável?
As técnicas de difusão estável têm várias aplicações possíveis no marketing e na criação de conteúdos. Alguns cenários possíveis incluem:
- Geração de conteúdos e imagens: As técnicas de difusão estável podem ajudar a gerar conteúdos de imagem diversificados e de alta qualidade em vários domínios relevantes para o marketing, como o comércio eletrónico, as redes sociais ou a publicidade.
- Edição e design criativos: As técnicas de difusão estável podem ser utilizadas para editar e melhorar imagens, como o ajuste da cor, do contraste ou do brilho, para criar imagens mais cativantes e impactantes.
- Personalização e recomendação: O Stable Diffusion pode ser utilizado para gerar visuais personalizados ou recomendações de produtos, com base nas preferências ou no histórico do utilizador.
- Transferência de estilo: A difusão estável pode ser utilizada para aplicar o estilo de uma imagem ou marca a outra, como a recriação de um visual vintage ou retro para um novo produto ou campanha.
- Experiências interactivas: As técnicas de difusão estável podem ajudar a criar experiências visuais interactivas e envolventes, como a realidade aumentada ou virtual, que permitem aos utilizadores explorar e interagir com conteúdos digitais de novas formas.
Estas são algumas das possíveis aplicações das técnicas de difusão estável no marketing e na criação de conteúdos, uma vez que permitem gerar e editar conteúdos de imagem de forma mais eficiente, criativa e com maior impacto.
O que é a mais recente Difusão Estável?
Os métodos de difusão estável mais recentes para a geração de imagens de IA continuam a ser uma área de investigação ativa, e estão a ser desenvolvidos e propostos regularmente novos métodos. Um dos métodos de difusão estável mais avançados são os modelos probabilísticos de difusão (DPMs), que foram propostos num trabalho de investigação por Grathwohl et al. em 2021. Os DPMs são um tipo de modelo generativo que utiliza um processo de difusão iterativo para gerar imagens diversificadas e de alta qualidade.
Os DPMs efectuam uma amostragem estocástica baseada na difusão de Monte Carlo parcialmente aprendida, o que resulta numa implementação mais rápida e flexível. Os resultados experimentais obtidos com a utilização de DPMs mostraram melhorias significativas na qualidade e diversidade da geração de imagens, em comparação com outros modelos generativos do estado da arte. No entanto, é importante notar que a Difusão Estável é um campo de investigação em rápida evolução e que podem surgir frequentemente novas técnicas.
Será a difusão estável capaz de substituir os humanos?
Esta é uma pergunta difícil de responder. Embora a IA tenha sido capaz de realizar algumas tarefas que anteriormente se pensava serem impossíveis, ainda não é claro se a IA será capaz de substituir completamente os seres humanos. É possível que a IA venha a ser capaz de realizar todas as tarefas que os humanos conseguem, mas também é possível que haja sempre algumas tarefas que só os humanos conseguem realizar.
Sugestões úteis para criar os seus próprios exemplos de difusão estável
Ao trabalhar com imagens geradas por IA, é importante ter em conta algumas dicas. Eis algumas das dicas mais úteis para o ajudar a obter os melhores resultados:
Regra geral, os geradores de imagens de IA são utilizados para criar vários tipos de imagens. No entanto, existem algumas dicas úteis que o podem ajudar a tirar o máximo partido destas ferramentas. Em primeiro lugar, é importante compreender que os geradores de imagens de IA são incapazes de criar imagens inteiramente novas a partir do zero. Em vez disso, baseiam-se em imagens pré-existentes (ou fragmentos das mesmas) para gerar novas imagens.
Isto significa que a qualidade da imagem gerada dependerá em grande medida da qualidade da imagem de entrada. Por conseguinte, ao utilizar um gerador de imagens AI, é importante utilizar material de origem de elevada qualidade. Outra dica útil é experimentar diferentes definições e opções para encontrar as que produzem os melhores resultados para as suas necessidades específicas. Por exemplo, muitos geradores de IA permitem-lhe controlar aspectos como o equilíbrio de cores e os níveis de contraste; ao mexer nestas definições, pode conseguir melhorar significativamente a qualidade geral da imagem de saída.
Sugestões úteis sobre Difusão estável exemplos de textos
Em primeiro lugar, a primeira coisa a ter em conta é que o seu pedido deve ser específico. Quanto mais específico for, mais hipóteses tem de obter a imagem que pretende. Por exemplo, em vez de dizer apenas “flor”, tente algo como “uma margarida de cor viva”. Para além de ser específico, é também importante ser conciso. Certifique-se de que fornece pormenores suficientes para criar uma imagem clara na mente do leitor, mas não seja demasiado prolixo nem se atenha a pormenores.
Por vezes, menos é mais quando se trata de escrever uma boa mensagem. Outra dica útil é começar com a maior motivação das pessoas (o seu objetivo). Exponha um ponto de vista forte, forneça alguma informação de base, prove Para mostrar a sua compreensão Do mundo deles, termine Com uma declaração que chame a atenção.
Se estiver a ter dificuldade em encontrar inspiração para as suas imagens, tente pensar num texto que possa ser associado à imagem. Isto pode ajudar a fornecer um ponto de partida para o seu processo criativo. Eis alguns exemplos de sugestões de texto que podem ser utilizadas para imagens:
- Uma pessoa a caminhar num campo de erva alta
- Um grande plano de uma flor
- Uma vista aérea de uma paisagem urbana
- Um pôr do sol sobre o oceano
- Uma criança a brincar com um brinquedo
Resumo
Neste blogue, pode ver alguns exemplos de Stable Diffusion de prompts e imagens para ver como funcionam os geradores de imagens. Para além disso, foi mencionada a definição de inteligência artificial e os prós e contras. Descobriu-se que o futuro da IA ainda é bastante incerto, mas é evidente que esta tecnologia continuará a ser relevante nos próximos anos.
