प्रसार मॉडल

डिफ्यूज़न मॉडल शोर बढ़ाने वाली प्रक्रिया को उलटना सीखकर काम करते हैं। प्रशिक्षण के दौरान, प्रत्येक चरण में गॉसियन शोर जोड़कर स्वच्छ छवियों को उत्तरोत्तर दूषित किया जाता है जब तक कि केवल यादृच्छिक शोर न रह जाए। फिर मॉडल प्रत्येक चरण में शोर की भविष्यवाणी करना और उसे दूर करना सीखता है, शोर से छवियों को प्रभावी ढंग से पुनर्निर्माण करना सीखता है। पीढ़ी के दौरान, प्रक्रिया शुद्ध यादृच्छिक शोर से शुरू होती है और इसे एक सुसंगत, विस्तृत छवि में पुनरावृत्त करती है। प्रत्येक निरूपण चरण छवि को और अधिक परिष्कृत करता है, व्यापक आकार और रंगों से बारीक विवरण और बनावट की ओर बढ़ता है।\n\nडिफ्यूजन मॉडल-आधारित टूल का उपयोग करने वाला एक वास्तुकार फोटोरिअलिस्टिक इंटीरियर डिजाइन अवधारणाओं को उत्पन्न कर सकता है। संगमरमर के काउंटरटॉप्स के साथ एक आधुनिक रसोई के पाठ विवरण से शुरू होकर, मॉडल यादृच्छिक शोर से शुरू होता है और उत्तरोत्तर इसे एक विस्तृत वास्तुशिल्प दृश्य में हल करता है। प्रक्रिया की पुनरावृत्तीय प्रकृति मॉडल को बाद के चरणों में स्थानीय विवरण (मार्बल ग्रेन, कैबिनेट हार्डवेयर, टाइल ग्राउट) जोड़ते समय वैश्विक सुसंगतता (सही परिप्रेक्ष्य, सुसंगत प्रकाश व्यवस्था) बनाए रखने की अनुमति देती है।\n\nडिफ्यूजन मॉडल पिछले जेनरेटर दृष्टिकोण पर एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं। जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन), कला की पिछली स्थिति, कभी-कभी मोड पतन (सीमित विविधता उत्पन्न करना) या प्रशिक्षण अस्थिरता उत्पन्न करती थी। प्रसार मॉडल अधिक स्थिरता से प्रशिक्षित होते हैं, उच्च विविधता उत्पन्न करते हैं, और उत्पादन प्रक्रिया पर बेहतर नियंत्रण प्रदान करते हैं। वे स्वाभाविक रूप से मौजूदा छवि क्षेत्रों पर डीनोइज़िंग प्रक्रिया को कंडीशनिंग करके इनपेंटिंग और आउटपेंटिंग जैसे संपादन कार्यों का समर्थन करते हैं।\n\nMagic Eraser की AI क्षमताएं प्रसार मॉडल तकनीक द्वारा संचालित होती हैं। जब उपकरण ऑब्जेक्ट हटाने के बाद क्षेत्रों को भरता है, नई पृष्ठभूमि सामग्री उत्पन्न करता है, या छवि एक्सटेंशन बनाता है, तो यह ऐसी सामग्री का उत्पादन करने के लिए पुनरावृत्त निरूपण का उपयोग करता है जो फोटोरिअलिस्टिक है और आसपास की छवि के साथ प्रासंगिक रूप से सुसंगत है। पुनरावृत्तीय शोधन प्रक्रिया मॉडल को प्रत्येक चरण में अपनी गलतियों को सुधारने की अनुमति देती है, जिससे उत्पन्न सामग्री की सुसंगतता और विवरण में उत्तरोत्तर सुधार होता है, जिसे एकल-पास पीढ़ी के तरीके प्राप्त नहीं कर सकते हैं, यही कारण है कि प्रसार-आधारित दृष्टिकोण उल्लेखनीय रूप से कम दृश्य कलाकृतियों और अधिक सुसंगत परिणाम उत्पन्न करते हैं।