Stable Diffusion คืออะไร
Stable Diffusion เป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้าง (AI ช่วยสร้าง) ซึ่งสร้างภาพเหมือนจริงที่ไม่เหมือนใครจากข้อความและคำแนะนำในการสร้างภาพ แต่เดิมเปิดตัวในปี 2022 นอกจากภาพแล้ว คุณยังสามารถใช้โมเดลนี้เพื่อสร้างวิดีโอและภาพแอนิเมชันได้อีกด้วย โมเดลจะอาศัยเทคโนโลยีการแพร่กระจายและใช้พื้นที่แฝง ซึ่งจะช่วยลดความต้องการในการประมวลผลได้มาก และคุณสามารถเรียกใช้โมเดลบนเดสก์ท็อปหรือแล็ปท็อปที่ติดตั้ง GPU ได้ Stable Diffusion สามารถปรับอย่างละเอียดเพื่อให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของคุณ โดยใช้ภาพน้อยสุดเพียง 5 รูปผ่านการเรียนรู้ถ่ายโอน
Stable Diffusion สามารถใช้ได้ทุกคนภายใต้ใบอนุญาต สิ่งนี้ทำให้ Stable Diffusion แตกต่างจากรุ่นก่อน
เหตุใด Stable Diffusio จึงมีความสำคัญ
Stable Diffusion เป็นคุณสมบัติสำคัญเนื่องจากสามารถเข้าถึงได้และใช้งานง่าย โดยสามารถทำงานบนการ์ดจอระดับผู้บริโภคได้ ซึ่งเป็นครั้งแรกที่ใครๆ ก็สามารถดาวน์โหลดโมเดลและสร้างรูปภาพของตนเองได้ นอกจากนี้ คุณยังควบคุมไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สำคัญได้ เช่น จำนวนขั้นตอนการลดสัญญาณรบกวนและระดับสัญญาณรบกวนที่ใช้
Stable Diffusion ใช้งานง่าย และคุณไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อสร้างรูปภาพ อีกทั้งยังมีชุมชนที่พูดคุยเกี่ยวกับ Stable Diffusion ดังนั้น Stable Diffusion จึงมีเอกสารประกอบและคำแนะนำการใช้งานมากมาย ซอฟต์แวร์ที่เผยแพร่อยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ของ Creative ML OpenRAIL-M ซึ่งช่วยให้คุณใช้ เปลี่ยนแปลง และกระจายซอฟต์แวร์ที่แก้ไขแล้วได้ หากคุณเผยแพร่ซอฟต์แวร์ดัดแปลง คุณจะต้องเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาตเดียวกันและรวมสำเนาของใบอนุญาต Stable Diffusion ต้นฉบับไว้ด้วย
เหตุใดการจัดการเหตุการณ์จึงมีความสำคัญ
การจัดการเหตุการณ์จะเป็นแนวทางให้กับทีมไอทีเกี่ยวกับวิธีตอบสนองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเหตุการณ์ต่างๆ โดยสร้างระบบเพื่อให้ทีมไอทีสามารถบันทึกรายละเอียดที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมในอนาคต คุณสามารถถือว่าการจัดการเหตุการณ์เป็นแนวทางในการกู้คืนการดำเนินงานตามปกติอย่างรวดเร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยมีผลกระทบต่อทั้งลูกค้าภายในและภายนอกองค์กรน้อยที่สุด
หากไม่มีการเตรียมระบบไว้ การกู้คืนจากเหตุการณ์ย่อมนำไปสู่ข้อผิดพลาดซ้ำๆ มีการใช้ทรัพยากรในทางที่ผิด และส่งผลเสียต่อองค์กรมากขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ในลำดับต่อไป เราจะพูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่คุณจะได้รับประโยชน์จากการจัดการเหตุการณ์
ลดการเกิดอุบัติเหตุ
เมื่อมีแนวทางที่จะปฏิบัติตามในกรณีที่เกิดเหตุการณ์ ทีมงานจะสามารถแก้ไขเหตุการณ์ต่างๆ ได้โดยเร็วที่สุด ในขณะเดียวกัน การจัดการเหตุการณ์ยังช่วยลดการเกิดเหตุการณ์เมื่อเวลาผ่านไปอีกด้วย เมื่อคุณระบุความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่นๆ ในกระบวนการ IM ก็จะช่วยลดโอกาสที่จะเกิดเหตุการณ์ในอนาคตได้ การบันทึกหลักฐานทางนิติวิทยาศาสตร์ของเหตุการณ์ไว้อย่างครบถ้วนจะช่วยในการแก้ไขเชิงรุก และช่วยป้องกันไม่ให้เหตุการณ์ที่คล้ายกันเกิดขึ้นในภายหลัง
ประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้น
เมื่อคุณใช้การตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพและละเอียดอ่อนในการจัดการเหตุการณ์ด้านไอที คุณจะสามารถระบุและตรวจสอบคุณภาพที่ลดลงแม้เพียงเล็กน้อยได้ อีกทั้งคุณจะพบวิธีใหม่ๆ ในการปรับปรุงประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้นอีกด้วย เมื่อเวลาผ่านไป ทีมไอทีของคุณจะสามารถตัดสินคุณภาพของรูปแบบการระบุเหตุการณ์ของบริการ ซึ่งนำไปสู่การแก้ไขเชิงคาดการณ์และการบริการอย่างต่อเนื่อง
การทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ
ทีมต่างๆ มักต้องทำงานร่วมกันเพื่อกู้คืนจากเหตุการณ์ คุณสามารถปรับปรุงการทำงานร่วมกันให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้โดยการสรุปแนวทางการสื่อสารสำหรับทุกฝ่ายภายในเฟรมเวิร์กการตอบสนองต่อเหตุการณ์ คุณยังสามารถจัดการความรู้สึกของผู้มีส่วนเกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย
Stable Diffusio ทำงานอย่างไร
เนื่องจากเป็นโมเดลการแพร่กระจาย Stable Diffusion จึงแตกต่างจากโมเดลการสร้างรูปภาพอื่นๆ มากมาย โดยหลักการแล้ว โมเดลการแพร่กระจายจะใช้สัญญาณรบกวนแบบเกาส์เซียนในการเข้ารหัสภาพ จากนั้นก็จะใช้ตัวคาดการณ์สัญญาณรบกวนร่วมกับกระบวนการกระจายแบบย้อนกลับเพื่อสร้างรูปภาพขึ้นมาใหม่
นอกเหนือจากความแตกต่างทางเทคนิคของโมเดลการแพร่กระจายแล้ว Stable Diffusion ยังมีเอกลักษณ์เฉพาะตรงที่ไม่ใช้พื้นที่พิกเซลของรูปภาพ แต่จะใช้พื้นที่แฝงที่มีความละเอียดลดลงแทน
เหตุผลก็คือภาพสีที่มีความละเอียด 512x512 มีค่าที่เป็นไปได้ 786,432 ค่า จากการเปรียบเทียบ Stable Diffusion ใช้ภาพที่บีบอัดซึ่งเล็กกว่า 48 เท่าโดยมี 16,384 ค่า ซึ่งจะช่วยลดความต้องการในการประมวลผลได้อย่างมาก ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถใช้ Stable Diffusion บนเดสก์ท็อปที่มี NVIDIA GPU พร้อม RAM ขนาด 8 GB ได้ พื้นที่แฝงที่เล็กกว่านั้นก็ใช้ได้เนื่องจากภาพที่เป็นธรรมชาติไม่ได้เกิดขึ้นแบบสุ่ม Stable Diffusion ใช้ไฟล์ Variational Autoencoder (VAE) ในตัวถอดรหัสเพื่อลงรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ เช่น ดวงตา
Stable Diffusion V1 ได้รับการฝึกโดยใช้ชุดข้อมูล 3 ชุดที่รวบรวมโดย LAION ด้วยวิธีการ Common Crawl ซึ่งรวมถึงชุดข้อมูล LAION-Aesthetics v2.6 ของรูปภาพที่มีคะแนนความสวยงามตั้งแต่ 6 ขึ้นไป
Stable Diffusion ใช้สถาปัตยกรรมแบบใด
องค์ประกอบทางสถาปัตยกรรมหลักของ Stable Diffusion ได้แก่ ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน, Forward Diffusion, Reverse Diffusion, ตัวคาดการณ์สัญญาณรบกวน และการปรับสภาพข้อความ
ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน
ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันประกอบด้วยตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสที่แยกจากกัน ตัวเข้ารหัสจะบีบอัดรูปภาพขนาด 512x512 พิกเซลให้เป็นโมเดลขนาด 64x64 ที่เล็กลงในพื้นที่แฝงซึ่งง่ายต่อการจัดการ ตัวถอดรหัสจะกู้คืนโมเดลจากพื้นที่แฝงไปเป็นรูปภาพขนาดเต็ม 512x512 พิกเซล
Forward Diffusion
Forward Diffusion จะเพิ่มสัญญาณรบกวนแบบเกาส์เซียนให้กับภาพอย่างต่อเนื่อง จนกระทั่งสิ่งที่เหลืออยู่คือสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม ไม่สามารถระบุได้ว่าภาพนั้นคืออะไรจากภาพที่มีสัญญาณรบกวนขั้นสุดท้าย ในระหว่างการฝึก รูปภาพทั้งหมดจะผ่านกระบวนการนี้ Forward Diffusion จะไม่ใช้อีกต่อไป ยกเว้นเมื่อทำการแปลงรูปภาพเป็นรูปภาพ
Reverse Diffusion
กระบวนการนี้เป็นกระบวนการที่กำหนดพารามิเตอร์โดยพื้นฐานแล้วซึ่งจะยกเลิก Forward Diffusion ซ้ำๆ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถฝึกโมเดลด้วยรูปภาพเพียง 2 รูป เช่น แมวและสุนัข หากคุณทำเช่นนั้น กระบวนการย้อนกลับจะเปลี่ยนไปเป็นแมวหรือสุนัข และไม่มีสิ่งใดอยู่ระหว่างนั้น ในทางปฏิบัติ การฝึกโมเดลเกี่ยวข้องกับรูปภาพหลายพันล้านรูป และใช้พรอมต์เพื่อสร้างรูปภาพที่แตกต่างกัน
ตัวคาดการณ์สัญญาณรบกวน (U-Net)
ตัวคาดการณ์สัญญาณรบกวนเป็นกุญแจสำคัญในการลดจุดรบกวนของภาพ Stable Diffusion ใช้โมเดล U-Net ในการดำเนินการนี้ โมเดล U-Net เป็นเครือข่ายประสาทเทียมซึ่งเดิมทีพัฒนาขึ้นมาเพื่อการแบ่งส่วนรูปภาพในชีวเวชศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Stable Diffusion ใช้โมเดล Residual Neural Network (ResNet) ที่พัฒนาขึ้นสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์
ตัวคาดการณ์สัญญาณรบกวนจะประมาณปริมาณสัญญาณรบกวนในพื้นที่แฝงและลบสัญญาณรบกวนนี้ออกจากภาพ โดยจะทำซ้ำขั้นตอนนี้ตามจำนวนครั้งที่ระบุ เพื่อลดสัญญาณรบกวนตามขั้นตอนที่ผู้ใช้กำหนด ตัวคาดการณ์สัญญาณรบกวนมีความไวต่อพรอมต์การปรับสภาพที่ช่วยกำหนดรูปภาพขั้นสุดท้าย
การปรับสภาพข้อความ
รูปแบบการปรับสภาพที่พบบ่อยที่สุดคือพรอมต์ข้อความ โทเค็นไนเซอร์ CLIP จะวิเคราะห์แต่ละคำในพรอมต์ข้อความและฝังข้อมูลนี้ลงในเวกเตอร์ค่า 768 คุณสามารถใช้ได้สูงสุด 75 โทเค็นในพรอมต์ Stable Diffusion จะป้อนพรอมต์เหล่านี้จากตัวเข้ารหัสข้อความไปยังตัวคาดการณ์สัญญาณรบกวน U-Net โดยใช้ตัวแปลงข้อความ ด้วยการตั้งค่าซีดเป็นตัวสร้างตัวเลขสุ่ม คุณจะสามารถสร้างรูปภาพต่างๆ ในพื้นที่แฝงได้
Stable Diffusion สามารถทำอะไรได้บ้าง
Stable Diffusion แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาที่โดดเด่นในการสร้างโมเดลที่แปลงข้อความเป็นรูปภาพ ซึ่งมีการใช้งานอย่างแพร่หลายและใช้พลังในการประมวลผลน้อยกว่าโมเดลที่แปลงข้อความเป็นรูปภาพอื่นๆ อย่างมาก ความสามารถของโมเดลนี้ ได้แก่ การแปลงข้อความเป็นรูปภาพ รูปภาพเป็นรูปภาพ งานศิลปะกราฟิก การแก้ไขรูปภาพ และการสร้างวิดีโอ
การสร้างข้อความเป็นรูปภาพ
คนส่วนใหญ่ใช้ Stable Diffusion ในวิธีนี้ Stable Diffusion จะสร้างรูปภาพโดยใช้พรอมต์ข้อความ คุณสามารถสร้างรูปภาพต่างๆ ได้โดยการปรับหมายเลขเริ่มต้นสำหรับตัวสร้างแบบสุ่ม หรือเปลี่ยนกำหนดเวลาการลดสัญญาณรบกวนสำหรับเอฟเฟกต์ต่างๆ
การสร้างรูปภาพเป็นรูปภาพ
คุณสามารถสร้างรูปภาพตามรูปภาพที่ป้อนได้ โดยใช้รูปภาพที่ป้อนและพรอมต์ข้อความ กรณีทั่วไปจะเป็นการใช้ภาพร่างและพรอมต์ที่เหมาะสม
การสร้างกราฟิก งานศิลปะ และโลโก้
ด้วยการเลือกพรอมต์ คุณจึงสามารถสร้างงานศิลปะ กราฟิก และโลโก้ในหลากหลายสไตล์ได้ โดยปกติแล้ว เป็นไปไม่ได้ที่จะกำหนดผลลัพธ์ล่วงหน้า แม้ว่าคุณจะสามารถใช้ภาพร่างเป็นแนวทางในการสร้างโลโก้ก็ตาม
การแก้ไขและรีทัชรูปภาพ
คุณสามารถใช้ Stable Diffusion เพื่อแก้ไขและรีทัชรูปภาพได้ โหลดรูปภาพและใช้แปรงยางลบเพื่อมาสก์พื้นที่ที่คุณต้องการแก้ไข โดยใช้ AI Editor จากนั้นจึงกำหนดสิ่งที่คุณต้องการทำ แก้ไข หรือลงสีรูปภาพโดยการสร้างพรอมต์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถซ่อมแซมภาพถ่ายเก่า ลบวัตถุออกจากรูปภาพ เปลี่ยนคุณสมบัติของวัตถุ และเพิ่มองค์ประกอบใหม่ให้กับรูปภาพได้
การสร้างวิดีโอ
คุณสามารถสร้างคลิปวิดีโอสั้นๆ และภาพเคลื่อนไหวได้ด้วย Stable Diffusion โดยใช้คุณสมบัติต่างๆ เช่น Deforum จาก GitHub การใช้งานอีกอย่างหนึ่งคือการเพิ่มสไตล์ที่แตกต่างให้กับภาพยนตร์ คุณยังสามารถทำให้รูปภาพเคลื่อนไหวได้โดยสร้างความรู้สึกของการเคลื่อนไหว เช่น น้ำที่กำลังไหล
AWS สามารถช่วยในส่วนของ Stable Diffusion ได้อย่างไร
Amazon Bedrock คือวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างด้วยโมเดลพื้นฐาน Amazon Bedrock เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งทำให้โมเดลพื้นฐานชั้นนำ รวมถึง Stable Diffusion พร้อมใช้งานได้ผ่าน API คุณจึงสามารถเลือกจาก FM ต่างๆ เพื่อค้นหาโมเดลที่เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานของคุณมากที่สุด การใช้งาน Bedrock จะทำให้คุณสามารถเร่งการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างที่ปรับขนาดได้ เชื่อถือได้ และปลอดภัย โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน
Amazon SageMaker JumpStart ซึ่งเป็นฮับ ML ที่มีโมเดล อัลกอริทึม และโซลูชัน จะมอบการเข้าถึงโมเดลพื้นฐานหลายร้อยโมเดล รวมถึงโมเดลพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูงสุดที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ เช่น Stable Diffusion มีการเพิ่มโมเดลพื้นฐานใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง รวมถึง Stable Diffusion XL 1.0 ซึ่งเป็นโมเดลการสร้างรูปภาพเวอร์ชันล่าสุด
ขั้นตอนต่อไปบน AWS
