За последние несколько лет генерация изображений с помощью искусственного интеллекта стала привычной частью цифровых сервисов. Достаточно описать сцену несколькими предложениями, и через несколько секунд система создаёт иллюстрацию, фотографию или художественное изображение, которого ранее не существовало. Именно так работают многие современные генераторы изображений.
За этим процессом чаще всего стоят диффузионные модели (Diffusion Models). Несмотря на сложное название, их принцип можно объяснить достаточно просто. Во время генерации нейросеть начинает работу не с готовой картинки, а со случайного цифрового шума. Затем она постепенно устраняет этот шум, шаг за шагом формируя изображение, которое соответствует текстовому описанию пользователя.
В этой статье разберём, как устроены диффузионные модели, почему генерация начинается именно со случайного шума, каким образом текст управляет созданием изображения и почему именно этот подход стал основой большинства современных генеративных систем.
О технологиях компьютерного зрения и распознавании объектов мы подробнее рассказали в статье «Компьютерное зрение: как ИИ распознаёт объекты».
Что такое диффузионная модель
Диффузионная модель — это разновидность генеративной нейронной сети, которая создаёт изображения посредством последовательного удаления шума. Вместо того чтобы сразу «нарисовать» итоговую картинку, модель многократно улучшает промежуточный результат, постепенно превращая хаотичный набор пикселей в осмысленную сцену.
Название технологии связано с физическим процессом диффузии. Например, если каплю чернил добавить в воду, она постепенно распределится по всему объёму жидкости. В генеративных моделях используют обратную идею. Во время обучения изображения намеренно зашумляют до тех пор, пока они практически не перестают отличаться от случайных помех. Затем нейросеть учится выполнять обратную процедуру и восстанавливать изображение из этого шума.
Именно этот обратный процесс и становится механизмом генерации новых изображений. Каждый результат создаётся заново, а не выбирается из заранее подготовленной базы.
Почему генерация начинается со случайного шума
Работу диффузионной модели удобно представить как последовательность двух взаимосвязанных процессов.
Первый называется прямым процессом (forward diffusion). Исходное изображение многократно зашумляется. На каждом шаге к нему добавляется небольшая порция случайного шума, пока первоначальная картинка полностью не исчезнет. В конечном итоге остаётся изображение, статистически практически не отличимое от обычного случайного шума. Эта часть алгоритма заранее определена и не требует обучения.
Обратный процесс (reverse diffusion) значительно сложнее. Именно ему обучается нейронная сеть. Получив сильно зашумлённое изображение, она постепенно оценивает, какую часть шума необходимо удалить на каждом этапе, чтобы приблизиться к естественному изображению.
Полезно представить процесс реставрации старой фотографии. Специалист не создаёт изображение заново, а постепенно устраняет повреждения, возвращая детали. Диффузионная модель действует похожим образом, хотя вместо испорченной фотографии работает со случайным шумом, а восстановление происходит на основе статистических закономерностей, полученных во время обучения.
Как модель обучается
Чтобы научиться удалять шум, модели требуется огромное количество обучающих изображений. Каждая фотография многократно используется в разных состояниях зашумления. Нейросеть получает искажённое изображение и должна определить, какой именно шум был добавлен.
По мере обучения модель начинает понимать закономерности построения реальных изображений. Она постепенно учится различать контуры объектов, текстуры материалов, освещение, форму человеческого лица, перспективу, особенности растительности, архитектуры и тысячи других визуальных признаков.
Важно понимать, что модель не хранит готовые изображения в памяти. Она не «запоминает фотографию кошки» или «рисунок автомобиля». Вместо этого нейросеть усваивает статистические зависимости между миллиардами элементов изображений и использует их при создании новых сцен.
В современных генераторах изображений вычисления обычно выполняет архитектура U-Net, которая хорошо подходит для обработки изображений разных масштабов. Именно она прогнозирует шум на каждом этапе восстановления, постепенно уточняя будущую картинку.
Как происходит генерация изображения
После завершения обучения модель можно использовать для создания новых изображений.
Генерация всегда начинается одинаково. Система создаёт полностью случайный шум, который внешне напоминает телевизионные помехи. Затем начинается серия последовательных шагов восстановления. На каждом этапе модель немного уменьшает количество шума и делает изображение более осмысленным.
Сначала появляются крупные цветовые области и общая композиция. Затем становятся различимы силуэты объектов. После этого формируются детали, текстуры, освещение и мелкие элементы сцены. Через несколько десятков итераций получается готовое изображение.
Количество шагов зависит от выбранного алгоритма генерации. Современные методы позволяют получать качественные изображения значительно быстрее, чем первые диффузионные модели, однако принцип работы остаётся неизменным: картинка постепенно формируется из случайного шума.
Интересно, что начальный шум никогда не бывает одинаковым. Он определяется так называемым сидом (seed) — начальным значением генератора случайных чисел. Если использовать один и тот же сид и одинаковый текстовый запрос, модель воспроизведёт практически идентичный результат. Если изменить сид, изображение получится другим, даже при полностью совпадающем описании. Благодаря этому генерация остаётся воспроизводимой и одновременно позволяет получать множество различных вариантов одной и той же сцены.
Как текст управляет генерацией
Если бы диффузионная модель работала только с шумом, она каждый раз создавала бы случайные изображения без какой-либо связи с пожеланиями пользователя. Чтобы генерация соответствовала заданной теме, в процесс добавляют текстовое условие, то есть описание будущего изображения, которое принято называть промптом (prompt).
Текст сначала преобразуется в числовое представление с помощью отдельной языковой модели. В большинстве современных систем эту задачу выполняет текстовый энкодер, например CLIP или аналогичные архитектуры. После этого полученное представление используется на каждом этапе удаления шума, направляя генерацию в сторону объектов, цветов, композиции и стиля, описанных в запросе.
Именно поэтому промпт не является обычной текстовой инструкцией. Для модели это набор числовых признаков, который определяет, какие визуальные закономерности следует использовать во время восстановления изображения.
Например, запрос «современный стеклянный небоскрёб ночью под дождём» и запрос «деревянный дом в заснеженном лесу на рассвете» будут направлять один и тот же процесс генерации в совершенно разные области визуального пространства. Исходный шум может быть одинаковым, однако итоговые изображения окажутся совершенно непохожими.
На качество результата влияет и точность описания. Чем подробнее сформулирован запрос, тем легче модели определить желаемую композицию, стиль, освещение и остальные характеристики изображения. По этой причине работа с промптами постепенно превратилась в самостоятельный навык, известный как prompt engineering.
Почему диффузионные модели стали стандартом
Генерация изображений существовала и до появления диффузионных моделей. Наиболее известными предшественниками были генеративно-состязательные сети (GAN). Они долгое время считались основным инструментом синтеза изображений, однако обладали рядом существенных ограничений.
Обучение GAN нередко оказывалось нестабильным. Кроме того, такие модели были склонны к эффекту mode collapse, когда генератор создавал лишь ограниченное количество похожих изображений вместо действительно разнообразных результатов.
Диффузионные модели оказались значительно устойчивее при обучении и позволили получать изображения более высокого качества. Они лучше сохраняют детали, точнее следуют текстовому описанию и обеспечивают значительно более широкий диапазон визуальных стилей.
Дополнительным преимуществом стала управляемость процесса генерации. Поскольку изображение формируется постепенно, разработчики получили возможность изменять отдельные параметры генерации, регулировать степень соответствия текстовому запросу, уровень детализации и художественный стиль.
Большинство современных систем используют латентные диффузионные модели (Latent Diffusion Models). В них генерация происходит не непосредственно над миллионами пикселей изображения, а в специальном сжатом латентном пространстве, которое содержит компактное представление картинки. После завершения генерации результат декодируется обратно в изображение высокого разрешения.
Такой подход существенно снижает вычислительную нагрузку, ускоряет генерацию и делает возможной работу моделей даже на относительно доступном оборудовании. Именно благодаря латентной диффузии современные генераторы изображений получили массовое распространение.
Ограничения технологии
Несмотря на впечатляющее качество генерации, диффузионные модели нельзя считать полноценным аналогом человеческого восприятия.
Модель не понимает изображение в привычном смысле этого слова. Она опирается на статистические закономерности, обнаруженные в обучающих данных. Поэтому даже качественные генераторы могут допускать характерные ошибки: неправильно изображать кисти рук, искажать геометрию сложных объектов, создавать нечитаемый текст на вывесках или нарушать перспективу.
На качество генерации влияет и состав обучающей выборки. Если определённые объекты, стили или культурные особенности представлены недостаточно широко, модель будет воспроизводить их менее точно. Такой эффект называют смещением данных (dataset bias), и он остаётся одной из важных проблем современных генеративных систем.
Отдельного внимания заслуживают вопросы авторского права и достоверности изображений. Реалистичные иллюстрации можно использовать не только для творчества, но и для создания фальшивых материалов, распространения дезинформации или имитации фотографий событий, которых никогда не происходило. По этой причине при работе с изображениями, созданными искусственным интеллектом, важно учитывать их происхождение и критически оценивать визуально убедительный контент.
Итог
Диффузионные модели изменили подход к генерации изображений. Вместо поиска готовых картинок или комбинирования существующих элементов они создают каждое изображение заново, последовательно превращая случайный шум в осмысленную сцену.
В основе технологии лежит достаточно понятная идея: обучить нейронную сеть обращать процесс зашумления и постепенно восстанавливать изображение, используя текстовый запрос как ориентир на каждом этапе генерации. Именно сочетание поэтапного восстановления, обучения на больших наборах данных и управления с помощью промптов позволило диффузионным моделям стать основой большинства современных генераторов изображений.
Понимание этого принципа помогает воспринимать генеративный искусственный интеллект не как «магический» инструмент, а как сложную, но вполне объяснимую технологию. При этом важно помнить, что даже самые современные модели остаются вероятностными системами: они способны создавать впечатляющие результаты, но не гарантируют ни фактической достоверности изображения, ни полного отсутствия ошибок.