Введение в генерацию изображений с помощью Stable Diffusion

• для генерации изображений, которые трудно найти в достаточном для
• обучения количестве или которые весьма дороги, если их покупать
• для коррекции изображений, включая изменение размеров
• для дополнения существующего датасета, например, восстановления
• баланса между классами.

• Текстовая генерация изображений (Text-to-Image Generation). Пользователь вводит текст, описывающий желаемое изображение, и модель генерирует соответствующее изображение.

• Изображение в изображение (Image-to-Image Translation): Преобразование одного изображения в другое, сохраняя основные элементы, но изменяя стиль или добавляя детали.

• Интерполяция изображений (Image Interpolation): Создание промежуточных изображений между двумя исходными изображениями, что полезно для создания анимаций или морфинга.

• Улучшение разрешения (Super-Resolution): Повышение разрешения и качества изображения, добавляя больше деталей и четкости.

• Смешивание стилей (Style Mixing): Смешивание элементов стилей разных изображений, чтобы создать новое изображение.

• Редактирование изображений (Image Editing): Возможность вносить изменения в существующие изображения, такие как изменение цветов, добавление элементов или исправление недостатков.

• Инверсное моделирование (Inpainting): Восстановление или замена отсутствующих частей изображения. Пользователь может указать область, которая должна быть изменена или дополнена, и модель заполнит эту область соответствующим контентом.

• Сегментация и изменение фона (Segmentation and Background Alteration): Разделение изображения на отдельные сегменты и изменение фона, дорисовка фона, добавление или удаление отдельных элементов.

• Генерация на основе эскизов (Sketch-to-Image): Пользователи могут рисовать базовые формы, и модель преобразует их в реалистичные изображения.

• Количество итераций (Diffusion Steps): Большее количество шагов обычно приводит к более детализированным и качественным изображениям.

• Уровень шума (Noise Level): Регулировка этого параметра позволяет контролировать степень детализации и гладкость изображения.

• Размер изображения (Image Size): Разрешение генерируемого изображения. Пользователи могут указывать ширину и высоту изображения в пикселях. По умолчанию, при работе через API, размер кадра 1536х1536 пикселей.

• Начальное значение инициатора случайных чисел (Random Seed): Установка определенного значения позволяет воспроизводить одни и те же результаты генерации.

• Коэффициент содержания (Content Weight): Влияет на баланс между сохранением оригинального контента и применением стилистических изменений.

• Температура (Sampling Temperature): Высокая температура приводит к более разнообразным и креативным изображениям.

• Преобразование стиля (Style Transfer): Возможность применять определенные стили или фильтры к генерируемому изображению.

• Интерполяция изображений (Image Interpolation): Генерация новых изображений путем смешивания нескольких исходных изображений. Этот параметр полезен для создания анимаций или серии связанных изображений.

• Программные ограничения (Clip Guidance): Включение или отключение различных руководящих сигналов, таких как CLIP-модели, для улучшения соответствия изображения текстовому описанию.

• Глубина генерации (Generation Depth): Влияет на количество слоев модели, используемых при генерации изображения, влияет на уровень детализации и сложность изображения.

Как легко заметить, модель проигнорировала текст про вид с большой высоты. Поэтому и требуются более длинные и конкретные запросы. Для изменения влияния конкретных фраз или слов на результат можно использовать дополнительные методы. Во-первых, значение фразы тем больше, чем ближе она к началу. Для еще большего усиления можно заключить фразу в круглые скобки. Скобки можно вкладывать друг в друга. Каждая пара скобок усиливает фразу примерно на 10%.

«a bear in the wood, ((((((view from high altitude)))))), photostyle»