Генерация изображений по тексту — это процесс, в котором искусственный интеллект создает визуальные образы на основе словесных описаний. Вы пишете «астронавт верхом на лошади в фотореалистичном стиле», и модель генерирует именно такое изображение. Эта технология стала возможной благодаря сочетанию двух мощных концепций: диффузионных моделей и трансформеров.

В основе своей генеративная модель учится на огромном наборе данных из пар «изображение-текст». Она анализирует миллионы картинок и связанных с ними описаний, чтобы понять, как визуальные элементы соотносятся со словами. Когда вы даете ей новую текстовую подсказку (промпт), она использует эти знания для создания совершенно нового изображения, которого никогда раньше не существовало.

Представьте, что вы берете четкую фотографию и постепенно добавляете к ней случайный шум, пока от исходного изображения не останется ничего, кроме хаотичных пикселей. Диффузионная модель обучается делать обратное: она берет изображение, состоящее из чистого шума, и шаг за шагом удаляет его, пока не проявится четкая картинка.

Этот процесс «управляемого шумоподавления» и есть суть диффузии. Модель не просто восстанавливает случайное изображение, а создает его в соответствии с вашим текстовым запросом. Промпт служит путеводителем, направляя процесс denoising (удаления шума) в нужное русло, чтобы конечный результат соответствовал описанию.

Чтобы диффузионная модель знала, что именно создавать, ей нужен способ понять смысл текстового промпта. Здесь в игру вступают трансформеры — архитектура нейронных сетей, которая отлично справляется с обработкой естественного языка. Вы уже знакомы с ними по большим языковым моделям, таким как ChatGPT.

В процессе генерации изображений трансформер берет ваш текстовый запрос и преобразует его в числовое представление, называемое векторным вложением (embedding). Этот вектор содержит семантическую суть вашего запроса. Затем это вложение передается диффузионной модели и используется на каждом шаге удаления шума, чтобы гарантировать, что появляющееся изображение соответствует вашему текстовому описанию. Трансформер выступает в роли переводчика между человеческим языком и языком пикселей.

Хотя базовые принципы схожи, разные модели имеют свои сильные стороны.

DALL-E: Разработана компанией OpenAI. Эта модель известна своей способностью генерировать креативные и художественные изображения, а также хорошим «пониманием» сложных и необычных запросов.

Imagen: Модель от Google. Часто ее выделяют за исключительный фотореализм и способность точно следовать очень подробным и сложным инструкциям в промпте. Одной из ее сильных сторон является умение корректно отрисовывать текст внутри изображений, что для многих других моделей является сложной задачей.

Каждая модель продолжает развиваться, стирая границы между воображением и реальностью.