Одна з найвідоміших нейромереж, що створює зображення за текстовим запитом, нещодавно отримала значне оновлення. Основна перевага Stable Diffusion полягає в можливості її локального запуску на пристрої і створення зображень безкоштовно без потреби в підключенні до Інтернету. Цю задачу вдається виконати не тільки потужним комп’ютерам, але навіть iPhone, починаючи з 11 моделі.
Нове покоління нейромережі Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL) дозволяє генерувати більш деталізовані зображення з основним роздільною здатністю 1024 × 1024. Було також поліпшено коліропередачу, контрастність та обробку тіней. З цікавих інновацій з’явилась можливість генерувати читабельні написи та каліграфію. Раніше доводилося сподіватися на щось, що лише віддалено нагадує текст.
Оскільки Stable Diffusion працює локально, цензурувати результати її роботи практично неможливо. Але з цим оновленням розробники намагалися дещо обмежити можливість генерування шкідливого контенту, очистивши набір даних для навчання моделі.
Що ще варто знати про використання SDXL 1.0 локально
Попри те, що Stable Diffusion XL 1.0 став ще потужнішим, успішне використання моделі локально потребує врахування кількох технічних аспектів. Насамперед, слід мати відповідне програмне забезпечення, наприклад, Automatic1111 WebUI, яке забезпечує зручний інтерфейс для взаємодії з моделлю. Це ПЗ дозволяє легко вводити текстові запити, керувати параметрами генерації, а також зберігати результати.
Ресурси пристрою також мають значення:
• Графічна карта з підтримкою CUDA (для користувачів Windows/Linux з NVIDIA GPU) або Metal (на Mac) значно прискорює генерацію.
• Мінімум 6–8 ГБ відеопам’яті дозволяє створювати зображення у високій якості без збоїв.
Для мобільних користувачів, які запускають SDXL на iPhone, існують адаптовані додатки, такі як Draw Things, що дозволяють завантажити модель і створювати зображення безпосередньо на смартфоні. Хоча продуктивність буде нижчою, це відкриває нові можливості для мобільної творчості навіть без доступу до ПК.
Також варто пам’ятати про можливість донавчання (fine-tuning) моделі під власні запити або стилі, що робить Stable Diffusion надзвичайно гнучким інструментом для ілюстраторів, дизайнерів і контент-креаторів.
