• Диффузионные модели - ключевой тренд в генеративном ИИ, вытесняющий GAN’ы и вариационные автоэнкодеры.
• Обучение диффузионных моделей включает два этапа: прямая диффузия (добавление гауссова шума) и обратная диффузия (удаление шума).
• Современные диффузионные модели могут генерировать изображения на основе различных типов входных сигналов (безусловная и условная генерация).
• Для генерации изображений используются различные сервисы, такие как Hugging Face Spaces, Civitai, OpenArt, Midjourney, DALL-E, Lexica, и Leonardo.ai.
• Качество генерации изображений зависит от качества промптов и параметров моделей.
• Рекомендации по написанию промптов включают краткость, детализацию, структуру, порядок слов, использование имен художников и контроль детализации и четкости.
• Автопромптеры помогают создавать качественные промпты без необходимости разбираться в теории.
• Основные параметры диффузионных моделей включают количество шагов, Guidance scale и Noise schedule.
• Пересказана только часть. Для продолжения перейдите в режим подробного пересказа.