Как работает генерация изображений с ИИ: технический разбор

Создание реалистичного изображения по текстовому запросу выглядит как магия, но в основе лежит строгая математика. Современные генеративные системы опираются на вероятностные процессы, нейросети и масштабное обучение.

База: обучение визуальному миру

На этапе обучения модель анализирует огромные наборы пар изображение-текст и учится связывать языковые концепты с визуальными паттернами.

Она не запоминает картинки буквально. Вместо этого в весах сети кодируется обобщённое знание о текстуре, свете, композиции и стиле.

Диффузия: разрушение и восстановление

В диффузионных моделях реальные изображения постепенно зашумляются, а сеть учится шаг за шагом обращать этот процесс.

Во время генерации модель стартует с случайного шума и итеративно превращает его в осмысленное изображение.

Text conditioning: как слова управляют пикселями

Текстовый запрос преобразуется в числовой эмбеддинг. Затем этот вектор внедряется в процесс денойзинга через механизмы cross-attention.

Так модель синхронизирует формирующееся изображение со смыслом запроса, стилевыми указаниями и объектами.

Латентная диффузия: вычислительная эффективность

Чтобы снизить вычислительные затраты, многие системы работают в сжатом латентном пространстве, а не в полном пиксельном пространстве.

VAE-кодер сжимает изображение в латент, диффузия выполняется там, после чего декодер восстанавливает итоговую картинку.

Classifier-free guidance

Classifier-free guidance позволяет регулировать баланс между креативностью и точным следованием промпту. Для этого комбинируются условный и безусловный прогнозы модели.

Более высокий guidance обычно усиливает соответствие запросу, но может уменьшать разнообразие и вызывать артефакты.

Инференс, seed и вариативность

Даже при одинаковом промпте результаты могут отличаться, потому что генерация начинается с разного случайного seed.

Качество и характер результата зависят от sampler'а, числа шагов денойзинга и величины guidance.