🌫️ 騒音の中から - 写真

仕組み: 拡散

モデルは逆の方法でトレーニングされました。何百万枚もの実際の写真を撮り、段階的にノイズを加えて波紋を完成させ、すべてのステップを記憶しました。そこで彼女は、あらゆるノイズの「少しノイズが少ない」バージョンがどのようなものかを予測することを学びました。

写真を要求すると、モデルは純粋なランダム ノイズから開始し、このスキルを何度も適用します。つまり、一滴のノイズを除去し、次に別のノイズを除去し、またさらに別のノイズを除去するという数十のステップを実行します。各ステップでのプロンプト (何を描画するか) は、必要なものが正確に表示されるようにノイズを除去する方向を指示します。

したがって、ステップが多いほど結果はよりきれいになり、プロンプトが正確であれば画像がより正確になります。 「一度のジャンプではなく、多くの小さな改良を行う」という同じ原則がテキストでも機能します。つまり、明確なクエリがモデルを段階的に望ましい結果に導きます。無料レッスンで実践していただけます。