Часть 1: Фундамент — Что такое Diffusion-процесс?
В основе лежит простая, но мощная идея, вдохновленная термодинамикой: любой упорядоченной структуре (например, вашему фото) естественным образом стремиться к хаосу (шуму). Diffusion-модели учатся обращать этот процесс вспять.
Процесс делится на две четкие фазы:
1. Прямой процесс (Forward diffusion process) — Разрушение:
· Мы берем исходное изображение x₀.
· На каждом шаге t (от 1 до T, где T ~ 1000 шагов) мы добавляем к картинке небольшое количество гауссовского шума. Это математически точная операция.
· Формула упрощенно: x_t = √(1-β_t) * x_{t-1} + √β_t * ε, где ε — случайный шум, а β_t — маленькое число, расписание которого задано заранее. Оно определяет, сколько шума добавить на шаге t.
· В конце концов, после всех T шагов, изображение x_T превращается в чистый гауссовский шум. Никакой информации от исходной картинки не остается. Это похоже на превращение фотографии в однородный статичный фон старого телевизора.
2. Обратный процесс (Reverse diffusion process) — Восстановление (Волшебство!):
· Это и есть генерация. Задача модели — начать с шума x_T и, пройдя обратный путь x_T → x_{T-1} → ... → x₀, получить чистое изображение.
· Если бы у нас была возможность на каждом шаге вычислять точное условное распределение p(x_{t-1} | x_t), мы могли бы идеально восстановить картинку. Но это невычислимо.
· Вот тут в игру входит Нейросеть! Ее работа — предсказать шум, который был добавлен на каждом шаге прямого процесса, или, что эквивалентно, предсказать немного «более очищенное» изображение на предыдущем шаге.
Часть 2: Сердце системы — Нейросеть (U-Net) и ее обучение
Архитектура:
Чаще всего используется U-Net — сверточная нейронная сеть с архитектурой «кодировщик-декодиер» с пропускными связями (skip-connections).
· Кодировщик: Сжимает изображение, извлекая абстрактные признаки (например, "здесь есть ухо", "здесь текстура меха").
· Декодиер: Восстанавливает изображение к исходному размеру, используя эти признаки.
· Пропускные связи: Прямые "мосты" от кодировщика к декодиеру. Они помогают сохранить низкоуровневые детали (контуры, точное расположение), которые теряются при сжатии. Без них результат был бы размытым.
Процесс обучения (Прямой процесс + U-Net):
1. Берем датасет с изображениями x₀.
2. Случайным образом выбираем шаг t от 1 до T.
3. Согласно расписанию шума, зашумляем нашу картинку x₀ до состояния x_t. Мы знаем, какой именно шум ε мы добавили.
4. Пропускаем зашумленное изображение x_t и номер шага t (в виде эмбеддинга) через U-Net.
5. U-Net пытается предсказать шум ε_θ(x_t, t), который мы добавили.
6. Сравниваем предсказанный шум ε_θ с реальным шумом ε с помощью функции потерь (обычно MSE).
7. Обновляем веса U-Net, чтобы в следующий раз она угадала шум точнее.
Ключевой момент: Мы не учим нейросеть "рисовать кота с нуля". Мы учим ее понимать структуру изображений через процесс удаления шума. Она изучает, как выглядит "кошачьесть" на всех уровнях абстракции — от пикселей до высокоуровневых понятий.
Часть 3: Управление генерацией — Conditioning (Текст, Картинки, Маски)
Сама по себе обученная Diffusion-модель генерирует случайные изображения из шума. Чтобы управлять ею, используется conditioning (условие). Модель учится генерировать изображение x, соответствующее условию c (например, текстовому описанию).
Как текст становится частью процесса?
1. Токенизация и эмбеддинг: Ваш промпт "пушистый кот в космосе" разбивается на токены (слова/подслова) и пропускается через большой языковый модель (например, CLIP Text Encoder или T5). На выходе получается набор векторов-эмбеддингов — числовое представление смысла вашего запроса.
2. Cross-Attention: Это механизм, который позволяет U-Net "заглядывать" в текстовые эмбеддинги во время процесса денойзинга.
· В декодере U-Net есть специальные cross-attention слои.
· Они берят картографические особенности (features) изображения, которые генерируются на текущем шаге, и "сравнивают" их с текстовыми эмбеддингами.
· Проще говоря: На шаге, когда U-Net генерирует участок, она "спрашивает": "Эй, текст-энкодер, вот я тут генерирую какой-то круглый объект. Он больше похож на 'голову кота' или на 'планету'?".
· Текст-энкодер "отвечает": "Похоже на 'голову кота', потому что в запросе есть слово 'кот', и она должна быть 'пушистой'".
· U-Net корректирует генерацию в сторону "пушистой головы кота".
Этот механизм позволяет с невероятной точностью привязывать элементы изображения к словам в промпте.
Часть 4: Практические реализации — Классический Diffusion vs. Latent Diffusion
Прямая работа с пикселями в пространстве высокой размерности (например, 512x512x3) — очень дорогостоящая с вычислительной точки зрения. Поэтому такие модели, как Stable Diffusion, используют гениальное упрощение:
Latent Diffusion Models (LDM):
1. Кодировщик (VAE Encoder): Сначала исходное изображение сжимается в латентное (скрытое) пространство меньшей размерности. Например, картинка 512x512x3 может быть сжата в латент 64x64x4. Это в 48 раз меньше данных!
2. Diffusion в латентном пространстве: Весь процесс добавления и удаления шума происходит не с пикселями, а с этими сжатыми латентными представлениями. Это колоссально ускоряет и обучение, и генерацию.
3. Декодиер (VAE Decoder): После того как обратный процесс в латентном пространстве завершен и мы получили чистый латент, он пропускается через декодирующую часть VAE, которая превращает его обратно в полноценное пиксельное изображение высокого качества.
Именно благодаря Latent Diffusion мощный AI для генерации изображений стал доступен на потребительских видеокартах.
Резюме: Почему Diffusion — это прорыв?
· Стабильность обучения: В отличие от GAN, где генератор и дискриминатор могут "завалиться" в процессе обучения, Diffusion обучается более предсказуемо.
· Невероятное качество и разнообразие: Модели генерируют высокодетализированные и разнообразные изображения.
· Гибкий контроль: Механизм conditioning позволяет управлять процессом не только текстом, но и картинками (img2img, inpainting), картами глубины, позами и т.д.
Diffusion-модели — это не просто "еще один алгоритм". Это фундаментально иной подход к генерации данных, который открыл новую эру в креативных приложениях искусственного интеллекта. Они формализуют хаос и порядок, превращая случайный процесс в инструмент творчества.