Stable Diffusion

Тип |  модель преобразования текста в изображение[вд], модель латентной переменной[вд], диффузионная модель[вд] и deep learning model[вд]
Написана на |  Python
Операционные системы  |  Linux, macOS и Windows
Первый выпуск |  22 августа 2022
Последняя версия |

* 3.5 (23 октября 2024)[1]

Репозиторий |  github.com/Stability-AI/…
Лицензия |  Stability AI Community License[вд]
Сайт |  stability.ai/stab… (англ.)
Медиафайлы на Викискладе

Stable Diffusion (дословно «стабильная диффузия») — модель глубокого обучения создающая изображения по текстовым описаниям[англ.], с открытым исходным кодом[2]. Выпущена в 2022 году и основанна на методах диффузии[англ.]. В основном используется для создания детальных изображений на основе текстовых описаний, хотя ее также можно применять и для других задач, например дорисовывать наброски и редактировать исходные картинки[3]. Разработана группой компаний CompVis в Мюнхенском университете. Кроме того, в разработке участвовали Runway, EleutherAI и LAION[4][5][6][7].

Stable Diffusion — модель скрытой диффузии, своего рода глубокая генеративная нейронная сеть. Код и вес модели были открыты[8]. Может работать на большинстве потребительских устройств, оснащенных графическим процессором с объемом видеопамяти не менее 4 ГБ. Её появление ознаменовало отход от предыдущих проприетарных моделей преобразования текста в изображение, таких как DALL-E и Midjourney, которые были доступны только через облачные сервисы[9][10].

В настоящее время существует ряд наиболее распространенные модификации: Stable Diffusion v1.0, Stable Diffusion XL и Stable Diffusion 3. Последняя третья версия построена на архитектуре DiT трансформер[11], в отличие от первых двух имеющих в своей основе U-Net [12].

## См. также

[править | править код]

* Шедеврум
* Kandinsky
* Midjourney
* DALL-E

## Примечания

[править | править код]

1. ↑ https://stability.ai/news/introducing-stable-diffusion-3-5
2. ↑ Stable Diffusion. — 2023-01-05. Архивировано 18 января 2023 года.
3. ↑ Stable Diffusion: что за нейросеть, как работает, инструкция (рус.). РБК Тренды. Дата обращения: 10 марта 2024. Архивировано 10 марта 2024 года.
4. ↑ Leaked deck raises questions over Stability AI's Series A pitch to investors (неопр.). sifted.eu. Дата обращения: 20 июня 2023. Архивировано 29 июня 2023 года.
5. ↑ Revolutionizing image generation by AI: Turning text into images (неопр.). www.lmu.de. Дата обращения: 21 июня 2023. Архивировано 17 сентября 2022 года.
6. ↑ Mostaque, Emad. Stable Diffusion came from the Machine Vision & Learning research group (CompVis) @LMU_Muenchen (англ.). Twitter (2 ноября 2022). Дата обращения: 22 июня 2023. Архивировано 20 июля 2023 года.
7. ↑ Stable Diffusion Launch Announcement (неопр.). Stability.Ai. Дата обращения: 6 сентября 2022. Архивировано 5 сентября 2022 года.
8. ↑ Stable Diffusion Repository on GitHub (неопр.). CompVis - Machine Vision and Learning Research Group, LMU Munich (17 сентября 2022). Дата обращения: 17 сентября 2022. Архивировано 18 января 2023 года.
9. ↑ The new killer app: Creating AI art will absolutely crush your PC (неопр.). PCWorld. Дата обращения: 31 августа 2022. Архивировано 31 августа 2022 года.
10. ↑ Vincent, James. AI art tools Stable Diffusion and Midjourney targeted with copyright lawsuit (неопр.). The Verge (16 января 2023). Дата обращения: 16 января 2023. Архивировано 9 марта 2023 года.
11. ↑ Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis (англ.). arxiv.org. Дата обращения: 28 июня 2024. Архивировано 28 июля 2024 года.
12. ↑ Архитектура Stable Diffusion: Face ID, Lighting (рус.). habr.ru. Дата обращения: 28 июня 2024. Архивировано 28 июля 2024 года.

В другом языковом разделе есть более полная статья Stable Diffusion (англ.).

Вы можете помочь проекту, расширив текущую статью с помощью перевода

|

Обработка естественного языка

Общие определения|

* Языковая модель
* Корпус текстов
* Речевой корпус
* Стоп-слова
* Мешок слов
* AI-полнота
* N-грамма
* Биграммный шифр
* Триграмма

Анализ текста|

* Сегментация текста[англ.]
* Частеречная разметка
* Поверхностно-синтаксический анализ
* Обработка сложных слов[англ.]
* Извлечение коллокаций[англ.]
* Стемминг
* Лемматизация
* Распознавание именованных сущностей[англ.]
* Разрешение кореферентности
* Анализ тональности текста
* Извлечение концептов[англ.]
* Синтаксический анализ
* Разрешение лексической многозначности
* Извлечение терминологии[англ.]
* Извлечение информации
* Идентификация языка
* Определение регистра[англ.]

Реферирование|

* Извлечение предложений[англ.]
* Генерация реферата
* Многодокументное реферирование[англ.]
* Упрощение текста[англ.]

Машинный перевод|

* Автоматизированный
* Гибридный
* Интерлингвальный[англ.]
* На основе правил
* На основе примеров
* На основе словаря[англ.]
* На основе трансформации
* Нейронный
* Статистический
* Синхронный

Идентификация
и сбор данных|

* Распознавание речи
* Синтез речи
* Оптическое распознавание символов
* Генерация текста

Тематическая модель|

* Размещение патинко
* Латентное размещение Дирихле
* Латентно-семантический анализ

Рецензирование|

* Автоматизированная оценка сочинений[англ.]
* Конкордансер
* Предиктивный ввод текста
* Система проверки грамматики[англ.]
* Система проверки правописания
* Угадывание синтаксиса[англ.]

Интерфейс
на естественном языке[англ.]|

* Виртуальный ассистент
* Виртуальный собеседник
* Вопросно-ответная система
* Голосовой интерфейс
* Интерактивная литература

Типы искусственных нейронных сетей

* Сеть прямого распространения
* Сеть радиально-базисных функций
* Однослойный перцептрон
* Многослойный перцептрон
* Розенблата
* Румельхарта
* Сеть Хопфилда
* Цепь Маркова
* Машина Больцмана
* Ограниченная машина Больцмана
* Автокодировщик
* Шумоподавляющий автокодировщик[англ.]
* Разреженный автокодировщик[англ.]
* Вариационный автокодировщик[англ.]
* Глубокая сеть доверия
* Свёрточная нейронная сеть
* Глубинная свёрточная нейронная сеть
* Развёртывающая нейронная сеть
* Глубинная свёрточная обратная графическая сеть
* Генеративно-состязательная сеть
* Рекуррентная нейронная сеть
* Рекурсивные нейронные сети
* Долгая краткосрочная память
* Управляемый рекуррентный блок
* Нейронные машины Тьюринга[англ.]
* Двунаправленная сеть
* Двунаправленная рекуррентная нейросеть[англ.]
* Двунаправленная сеть с долгой краткосрочной памятью
* Двунаправленные управляемые рекуррентные нейроны
* Глубинная остаточная сеть
* Нейронная эхо-сеть[англ.]
* Метод экстремального обучения[англ.]
* Метод неустойчивых состояний[англ.]
* Метод опорных векторов
* Сеть Кохонена
* Самоорганизующаяся карта Кохонена
* Капсульная нейронная сеть
* Ассоциативная память на нейронных сетях

Искусственный интеллект

История|

* Вычислительные машины и разум
* Зима искусственного интеллекта
* Бум искусственного интеллекта
* Джорджтаунский эксперимент
* Дартмутский семинар
* Отчёт Лайтхилла
* Регламент ЕС
* Гонка вооружений в области искусственного интеллекта
* Холодная война за искусственный интеллект

Философия|

* Тест Тьюринга
* Китайская комната
* Сильный и слабый искусственные интеллекты
* Дружественный искусственный интеллект
* Этика искусственного интеллекта
* Проблема контроля

Направления|

* Агентный подход
* Адаптивное управление
* Генеративный ИИ
* Инженерия знаний
* Модель жизнеспособной системы
* Машинное обучение
* Нейронная сеть
* Нечёткая логика
* Обработка естественного языка
* Персональный искусственный интеллект
* Распознавание образов
* Роевой интеллект
* Символический ИИ
* Эволюционные алгоритмы
* Экспертная система

Применение|

* Голосовое управление
* Задача классификации
* Классификация документов
* Кластеризация документов
* Кластерный анализ
* Локальный поиск
* Машинный перевод
* Оптическое распознавание символов
* Распознавание речи
* Распознавание рукописного ввода
* Игровой ИИ

Исследователи|

* Чарлз Бэббидж
* Владимир Вапник
* Джозеф Вейценбаум
* Норберт Винер
* Виктор Глушков
* Владимир Городецкий
* Рэймонд Курцвейл
* Ян Лекун
* Алексей Ляпунов
* Джон Маккарти
* Марвин Мински
* Аллен Ньюэлл
* Сеймур Пейперт
* Джуда Перл
* Гермоген Поспелов
* Дмитрий Поспелов
* Фрэнк Розенблатт
* Герберт Саймон
* Алан Тьюринг
* Патрик Уинстон
* Виктор Финн
* Сергей Фомин
* Демис Хассабис
* Джеффри Хинтон
* Ноам Хомский
* Клод Шеннон
* Эндрю Ын
* Элиезер Юдковский

Машинное обучение и data mining

Задачи|

* Задача классификации
* Обучение без учителя
* Обучение с частичным привлечением учителя
* Регрессионный анализ
* AutoML
* Ассоциативные правила
* Выделение признаков
* Обучение признакам
* Обучение ранжированию
* Грамматический вывод
* Онлайновое обучение

Обучение с учителем|

* Метод k ближайших соседей
* Наивный байесовский классификатор
* Дерево решений
* Метод опорных векторов
* Линейная регрессия
* Логистическая регрессия
* Перцептрон
* Ансамблевое обучение
* Бэггинг
* Бустинг
* Метод случайного леса
* Метод релевантных векторов

Кластерный анализ|

* Метод k-средних
* Метод нечёткой кластеризации
* Иерархическая кластеризация
* EM-алгоритм
* BIRCH
* CURE
* DBSCAN
* OPTICS
* Mean-shift

Снижение размерности|

* Факторный анализ
* Метод главных компонент
* CCA
* ICA
* LDA
* Неотрицательное матричное разложение
* t-SNE

Структурное прогнозирование|

* Графовая вероятностная модель
* Байесовская сеть
* Скрытая марковская модель
* CRF

Выявление аномалий|

* Метод k ближайших соседей
* Локальный уровень выброса

Графовые вероятностные модели|

* Байесовская сеть
* Марковская сеть
* Скрытая марковская модель

Нейронные сети|

* Ограниченная машина Больцмана
* Самоорганизующаяся карта
* Функция активации
* Сигмоида
* Softmax
* Радиально-базисная функция
* Метод обратного распространения ошибки
* Глубокое обучение
* Многослойный перцептрон
* Рекуррентная нейронная сеть
* Долгая краткосрочная память
* Управляемый рекуррентный блок
* Свёрточная нейронная сеть
* U-Net
* Автокодировщик

Обучение с подкреплением|

* Марковский процесс
* Уравнение Беллмана
* Жадный алгоритм
* Q-обучение
* SARSA
* Temporal difference (TD)

Теория|

* Размерность Вапника — Червоненкиса
* Дилемма смещения–дисперсии
* Теория вычислительного обучения
* Минимизация эмпирического риска
* Оккамово обучение
* PAC learning
* Статистическая теория обучения

Журналы и конференции|

* NeurIPS
* ICML
* ML
* JMLR
* ArXiv:cs.LG

Генеративный ИИ

Концепции|

* Автокодировщик
* Глубокое обучение
* Генеративно-состязательная сеть
* Generative pre-trained transformer
* Большая языковая модель
* Нейронная сеть
* Техника подсказок
* RAG[укр.]
* RLHF
* Самоуправляемое обучение[укр.]
* Трансформер
* Вариационный автокодировщик[укр.]
* Зрительный трансформер[укр.]
* Векторное представление слов

Модели|

| Текст|

* BLOOM
* Claude
* DBRX
* DeepSeek
* Gemini
* GigaChat
* GPT
* 1[англ.]
* 2[англ.]
* 3
* J
* ChatGPT
* 4
* 4o[англ.]
* 4.5[англ.]
* OpenAI o1
* OpenAI o3
* Grok
* Granite
* Qwen
* LaMDA
* LLaMA
* Mistral Large[англ.]
* PanGu-Σ[англ.]
* YandexGPT
* Perplexity AI

|

Программный
код|

* GigaCode
* GitHub Copilot
* Granite.Code
* OpenAI Codex

Изображение|

* Aurora
* DALL-E
* Firefly
* Flux
* Ideogram
* Kandinsky
* Midjourney
* Stable Diffusion
* Шедеврум

Видео|

* Dream Machine[англ.]
* Gen-3 Alpha[англ.]
* Hailuo AI
* Kling[англ.]
* Sora
* Veo

Музыка|

* Udio
* Suno AI

Компании|

* Alibaba
* Anthropic
* Baichuan
* ElevenLabs[англ.]
* Google DeepMind
* Hugging Face
* Kuaishou[англ.]
* Meta AI
* MiniMax[англ.]
* Mistral AI[англ.]
* Moonshot AI[англ.]
* OpenAI
* Runway[англ.]
* Sber AI
* Stability AI
* The Stargate Project
* Synthesia[англ.]
* xAI
* Zhipu AI
* Яндекс

Категория · Искусственный интеллект