ステーブルディフュージョン技術の解明：テキストから画像生成の技術

ステーブルディフュージョンは、2022年に初めて導入された、拡散技術に基づくテキストから画像生成のための深層学習モデルです。この生成型人工知能技術は、Stability AIのフラッグシップ製品であり、現在のAIブームの一部と考えられています。これは一体何なのか？ テキストを画像に変換するこの技術の深層を掘り下げ、その基本原理と重要性を探っていきましょう。

ステーブルディフュージョンとは？

ステーブルディフュージョンは、ユーザーのテキストと画像のプロンプトに基づいて、ユニークでリアルな画像を生成するためのオープンソース機械学習フレームワークです。2022年の発売以来、静止画像を生成するだけでなく、動画やアニメーションも作成できるようになりました。変分オートエンコーダーと拡散モデルを組み合わせることにより、この技術はテキストを複雑な視覚表現に変換することができ、生成型AIの分野における重要な進展を示しています。クリエイター、デザイナー、開発者は、簡単なテキストプロンプトを使用して、リアルな写真からさまざまなスタイルの芸術作品を作成できる無料でオープンな画像作成ツールを見つけました。

ステーブルディフュージョンはどのように機能するのか？

拡散モデルとして、ステーブルディフュージョンは他の多くの画像生成モデルとは異なります。理想的には、拡散モデルはガウスノイズを使用して画像をエンコードし、次にノイズ予測器と逆拡散プロセスを利用して画像を再構築します。ステーブルディフュージョンのユニークさは、画像のピクセル空間ではなく、潜在空間を利用している点です。

512x512解像度のカラー画像には786,432の可能な値があります。対照的に、ステーブルディフュージョンが使用する圧縮画像は16,384の値しか持たないため、処理要求は約48倍削減されます。これにより、8GB RAMのNVIDIA GPUを搭載したデスクトップでもステーブルディフュージョンをスムーズに使用できるようになります。この小さな潜在空間が効果的であるのは、自然な画像がランダムではないからです。ステーブルディフュージョンは、デコーダ内の変分オートエンコーダー（VAE）ファイルを使用して、目などの詳細な特徴を描画します。

モデルのトレーニングデータセットは、LAIONおよびCommon Crawlから収集され、LAION-Aesthetics v2.6画像データセットを含み、美的スコアが6以上の画像が含まれています。

ステーブルディフュージョンの重要性

ステーブルディフュージョンの重要性は、そのアクセシビリティとユーザーフレンドlinessにあります。これは、コンシューマーグレードのグラフィックカードで実行できるため、誰でもモデルをダウンロードしてカスタム画像を生成できるようになりました。ユーザーは、デノイジングステップの数や適用されるノイズの量など、重要なハイパーパラメータを制御できます。さらに、画像を作成するプロセスは非常に簡単で、追加の情報を必要としません。さらに、ステーブルディフュージョンのユーザーコミュニティは非常に活発で、多くの関連ドキュメントやチュートリアルを参照できます。このソフトウェアのバージョンはCreative ML OpenRail-Mライセンスによって管理され、ユーザーは使用、変更、修正されたソフトウェアを再配布できます。

ステーブルディフュージョンはどのようなアーキテクチャを使用しているのか？

ステーブルディフュージョンの主なアーキテクチャのコンポーネントには、変分オートエンコーダー、前方および逆拡散、ノイズ予測器、テキスト調整があります。

変分オートエンコーダー（VAE）

ステーブルディフュージョンのアーキテクチャにおけるVAEは、トレーニング画像の分布を学習するために使用されます。入力画像を低次元の潜在空間にエンコードし、その基本的な特徴を捉えます。このエンコーディングプロセスにより、モデルは潜在空間からサンプリングして新しい画像を生成し、入力データの多様性と複雑性を再現する方法を効果的に学習します。VAEは、高品質で多様な画像を生成するためのモデルの能力にとって重要です。

前方拡散

前方拡散プロセスでは、ステーブルディフュージョンが段階的に画像にガウスノイズを追加し、最終的な画像がランダムノイズだけで構成されるまで進めます。ノイズが満たされた出力から元の画像を認識することはできません。このプロセスの微細な制御を通じて、モデルは画像の根底にある構造を学習し理解します。

逆拡散

逆拡散フェーズでは、ステーブルディフュージョンが前方プロセスの逆を実行します。ランダムノイズから始まり、プロセスは徐々にノイズを取り除き、提供されたテキストプロンプトに一致する画像を合成します。このフェーズは、学習された表現を利用してノイズの再構築を導き出すために重要です。シリーズの反復を通じて、モデルは詳細を微調整し、色、形、テクスチャを調整して、生成された結果がテキスト記述と一致するようにします。

ノイズ予測器（U-Net）

ノイズ予測器は画像のデノイジングのキーです。ステーブルディフュージョンは、このデノイジングプロセスにU-Netモデルを使用します。U-Netはもともと生物医学画像のセグメンテーションのために設計されたもので、ステーブルディフュージョンはコンピュータビジョン分野で開発された残差ニューラルネットワーク（ResNet）モデルを採用しています。U-Netは、全体の構造と細かな詳細の両方を効果的に処理でき、生成された画像がユーザーの要件に密接に一致することを保証します。

テキスト調整

テキスト調整は、プロンプト調整の最も一般的な形式です。CLIPトークナイザーはテキストプロンプトの各単語を分析し、データを768の値のベクターに埋め込みます。最大75トークンをプロンプトに使用できます。ステーブルディフュージョンは、これらのプロンプトをテキストエンコーダーからU-Netノイズ予測器にテキストトランスフォーマーを通じて転送します。乱数生成器でシードを設定することによって、潜在空間で異なる画像が生成され、出力が単にランダムでなく、入力テキストのテーマ、内容、スタイルに密接に関連することが保証されます。

ステーブルディフュージョンの機能

テキストから画像への生成に関して、ステーブルディフュージョンは重要な技術的進展を表しています。他のテキストから画像モデルと比較して、ステーブルディフュージョンはよりオープンで、処理能力の要求が低くなっています。その機能は次のとおりです：

• テキストから画像生成：これはステーブルディフュージョンの最も一般的な使用法です。ユーザーは単にテキストプロンプトを入力して画像を生成し、ランダム生成器のシードを調整したり、デノイジングスケジュールを変更したりすることで、異なる効果を作成できます。
• 画像から画像生成：入力画像とテキストプロンプトを組み合わせることにより、ユーザーは既存の画像に基づいて新しい画像を生成できます。一般的にはスケッチから始めます。
• グラフィック、イラスト、ロゴの作成：多様なプロンプトを使用して、ユーザーはさまざまなスタイルのイラストやロゴを作成できます。スケッチが創作を導くことができますが、最終出力は予測不可能です。
• 画像編集と修復：ステーブルディフュージョンは画像編集や修復にも使用できます。AIエディターに画像を読み込んだ後、ユーザーは変更したい部分を消しゴムブラシで覆い、その後、生成されたプロンプトを使用して編集や再描画のターゲットを定義できます。たとえば、古い写真を修復したり、画像からオブジェクトを削除したり、主題の特徴を変更したり、新しい要素を追加したりすることができます。
• 動画の作成：Deforumのような機能を利用して、ステーブルディフュージョンは短い動画クリップやアニメーションを作成でき、映画にさまざまなスタイルを追加することもできます。静止画像から動きの効果（たとえば、水の流れ）をシミュレートすることでアニメーションを作成することも別の応用です。

自分のモデルをトレーニングする理由

ステーブルディフュージョンの基本モデルを微調整することで、特定のニーズやスタイルに合わせたより専門的な画像を生成できるようになり、パーソナライズおよび洗練が可能になります。一般的に使用される微調整手法にはDreamboothがあり、特定のテーマ（たとえば野生動物）に焦点を当てた補足データセットを使用して基本モデルをトレーニングし、微調整されたモデルが期待される結果に非常に一致した画像を生成できるようになります。

この微調整プロセスは、一般的な基本モデルを専用モデルに変え、特定の視覚スタイルやテーマを高い忠実度で理解し再現することができるようにします。微調整モデルの作成に関する先進的な技術（LoRAローカルアテンションやLyCORISのような技術）は、モデルの焦点をさらに絞り、高度に特定されたスタイルの画像を生成します。たとえば、ユーザーは視覚効果にフィクションキャラクターを注入したり、キャラクターの衣装を変更したり、背景に特定の要素を追加したり、車や建物などのオブジェクトを組み込んだりできます。ジェイク・ダンは、LoRAを利用して自分が撮影した画像でモデルを微調整し、さまざまなスタイルの詳細な自画像を生成する方法を示しました。

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XXAIは、リソース管理とオーケストレーションを自動化し、大規模言語モデル（LLM）や他の計算集約的モデルのトレーニングに必要なインフラストラクチャのコストを削減できます。XXAIを使用すると、ユーザーは需要に応じてリソース集約的な実験を自動的に実行できます。今後の製品アップグレードでは、XXAIは既存の5つのAIモデルを基に、PerplexityやGrok 2を含む13の人気AIモデルを統合し、価格をそのまま（毎月わずか9.99ドル）維持しながら、ユーザーがさまざまな問題を統合的に解決できるようにします。これにより、ユーザー体験と問題解決能力がさらに向上します。この統合機能は、ユーザーにより多くの選択肢と柔軟性を提供し、複雑な機械学習環境での利便性を高めます。