Diffusion 模型的核心概念在於透過迭代的去噪過程，從隨機噪聲中逐步生成影像。模型訓練過程中，首先將影像逐步加入噪聲，然後訓練模型逆轉這個加噪過程，學習如何從純噪聲狀態還原原始影像。這個過程讓模型理解影像的結構和特徵，並能根據輸入的描述生成對應的影像。模型的效能取決於訓練資料的品質和數量，以及模型架構的設計。目前，Diffusion 模型已廣泛應用於各種影像生成任務，例如根據文字描述生成影像、影像編輯和風格轉換等。
Diffusion模型的訓練過程
Diffusion模型的訓練過程涉及大量的影像和描述資料。模型透過這些資料來學習影像和描述之間的模式，並將其編碼為向量表示。這些向量表示了影像在潛在空間中的位置，潛在空間是一個所有可能影像組合的對映。
Diffusion模型的優點和限制
Diffusion模型具有生成高品質影像的能力，但也存在著一些限制。例如，模型可能會複製受版權保護的影像，或者生成不符合描述的影像。此外，模型的大小和複雜度也會影響其效能和效率。
Prompt工程在Diffusion模型中的應用
Prompt工程是指設計和最佳化輸入描述以獲得所需影像的過程。在Diffusion模型中，prompt工程涉及瞭解模型的架構、訓練方法和資料，以設計出能夠導致模型生成所需影像的描述。
Diffusion模型的未來發展
Diffusion模型的未來發展將繼續聚焦於提高生成影像的品質和多樣性。同時，研究人員也將探索新的應用領域，例如影像編輯和生成，以及與其他AI模型的整合。
影像生成的新時代：Diffusion Models
近年來，人工智慧在影像生成領域取得了突破性的進展，尤其是在 Diffusion Models 的發展上。這類別模型能夠根據文字提示生成高品質的影像，開啟了影像生成的新時代。
OpenAI DALL-E
2021 年 1 月，OpenAI 釋出了 DALL-E 模型，這是一個根據 GPT-3 文字模型的改進版本。DALL-E 能夠根據文字提示生成影像，其能力令人驚艷。然而，DALL-E 模型並未開源，且最初僅供少數使用者使用。
後來，OpenAI 釋出了 DALL-E 2 模型，該模型的能力更為強大。DALL-E 2 能夠生成更高品質的影像，並且引入了新的功能，如 inpainting 和 outpainting。然而，DALL-E 2 的使用仍然受到限制，且需要等待名單才能使用。
Midjourney
2022 年 7 月，Midjourney 釋出了其 v3 模型，這是一個根據 Diffusion Models 的影像生成模型。Midjourney 的模型具有獨特的幻想美學，並且在社交媒體上獲得了大量關注。Midjourney 的使用者可以透過 Discord 伺服器提交提示並生成影像。
Midjourney 的模型具有商業模式和授權協定，使其適合於商業使用。使用者可以透過訂閱模式使用 Midjourney 的模型，並且可以擁有生成影像的權利。
Stable Diffusion
2022 年 8 月，Stable Diffusion 模型被釋出，這是一個根據 Diffusion Models 的開源影像生成模型。Stable Diffusion 能夠生成高品質的影像，並且可以在使用者自己的電腦上執行。
Stable Diffusion 的釋出引起了廣泛關注，並且迅速成為了 GitHub 上最受歡迎的模型之一。Stable Diffusion 的開源性使其能夠被廣泛使用和修改，並且已經被許多開發者用於各種應用。
Google Gemini
2023 年 12 月，Google 釋出了 Gemini 模型，這是一個根據 Diffusion Models 的影像生成模型。Gemini 能夠生成高品質的影像，並且具有獨特的功能，如多樣化的風格轉換。
然而，Gemini 的釋出也引起了爭議，尤其是在多樣化和包容性方面。Gemini 的模型仍然在發展中，並且需要進一步的改進。
影像生成的未來
影像生成的未來將會非常廣闊，尤其是在 Diffusion Models 的發展上。隨著新模型的釋出和現有模型的改進，影像生成將會成為越來越重要的一部分。
在未來，影像生成將會被廣泛應用於各種領域，如藝術、設計、娛樂等。同時，影像生成也將會面臨新的挑戰，如倫理、安全和多樣化等。
內容解密：
- Diffusion Models 是一類別根據機器學習的影像生成模型。
- OpenAI DALL-E 是一種根據 GPT-3 文字模型的改進版本。
- Midjourney 是一種根據 Diffusion Models 的影像生成模型。
- Stable Diffusion 是一種根據 Diffusion Models 的開源影像生成模型。
- Google Gemini 是一種根據 Diffusion Models 的影像生成模型。
圖表翻譯：
graph LR
A[Diffusion Models] --> B[OpenAI DALL-E]
A --> C[Midjourney]
A --> D[Stable Diffusion]
A --> E[Google Gemini]
這個圖表展示了 Diffusion Models 和其應用之間的關係。Diffusion Models 是一類別根據機器學習的影像生成模型，而 OpenAI DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion 和 Google Gemini 都是根據 Diffusion Models 的具體實作。
影像生成的標準實踐
在本章中，您將學習如何使用標準化技術來最大化影像生成模型的輸出和格式。您將從瞭解如何指定影像格式開始，然後探討如何使用格式修飾符來改善影像生成的可靠性。
格式修飾符
影像生成中最基本的實踐是指定影像的格式。AI影像模型可以佈署多種格式，從股票照片到油畫，甚至古埃及象形文字。影像的樣式往往根據格式的不同而有所變化，包括生成影像中物體或人物的風格。許多訓練資料中的影像都是股票照片，這也是影像生成中最重要的商業影像類別之一。
股票照片
使用開源模型如Stable Diffusion或DALL-E，可以無限生成免版稅的股票照片，或者以非常低的成本使用Midjourney。每張影像都是唯一的（雖然可能與現有影像有相似之處），因此看起來比重複使用相同的免費股票照片更高階。然而，您不再需要侷限於股票攝影格式。如果您的部落格文章或網站影像需要更具藝術性的東西，您可以使用幾乎無限的創作自由。
油畫
您可以指定油畫作為影像格式，從而生成具有藝術風格的影像。例如，您可以要求AI生成一張以油畫風格繪製的商務會議場景。
古埃及象形文字
您也可以指定古埃及象形文字作為影像格式，從而生成具有古代風格的影像。例如，您可以要求AI生成一張以古埃及象形文字風格繪製的商務會議場景。
指定格式
指定格式可以顯著改善影像生成的可靠性。您可以在提示中參照特定的技巧或細節，以便獲得更接近所需結果的影像。例如，您可以要求AI生成一張具有厚重的油畫風格和動態筆觸的商務會議場景。
內容解密：
以下是使用Stable Diffusion模型生成具有特定格式的影像的示例程式碼：
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
# 載入模型
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
# 指定格式
prompt = "an oil painting of a business meeting, textured oil-on-canvas using thick impasto and swirling dynamic brushstrokes"
# 生成影像
image = pipe(prompt).images[0]
# 顯示影像
image.save("output.png")
圖表翻譯：
以下是使用Mermaid語法繪製的流程圖，展示瞭如何使用Stable Diffusion模型生成具有特定格式的影像：
flowchart TD
A[開始] --> B[載入模型]
B --> C[指定格式]
C --> D[生成影像]
D --> E[顯示影像]
在這個流程圖中，我們首先載入Stable Diffusion模型，然後指定所需的格式，接著生成影像，最後顯示生成的影像。
圖片生成的標準實踐
在使用Midjourney進行圖片生成時，瞭解標準實踐是非常重要的。這包括瞭如何修改格式、使用藝術風格修飾符、給定方向、反向工程提示、品質提升器和負面提示等。
修改格式
修改格式可以改變圖片的風格和內容。例如，將一張照片修改為油畫風格，可以使圖片呈現出古典的美感。但是，需要注意的是，修改格式可能會使圖片的內容發生變化。例如，油畫風格的圖片可能不會包含現代的物品，如電腦。
藝術風格修飾符
藝術風格修飾符可以用來複製任何流行的藝術風格或藝術家。例如，Van Gogh、Dali或Picasso的風格都可以被複製。然而，需要注意的是，複製生存藝術家的風格可能會涉及版權問題。
給定方向
給定方向可以用來簡化圖片生成的過程。例如，提到一個藝術家的名字或藝術運動的名稱，可以快速地將圖片生成為相應的風格。
反向工程提示
反向工程提示可以用來從一張圖片中提取提示。Midjourney的Describe功能可以用來反向工程一個圖片的提示。這個功能可以將一張圖片轉換為一個提示，然後生成一張新的圖片。
品質提升器
品質提升器可以用來提高圖片的品質。例如，新增「4k」、「很美麗」或「在ArtStation上流行」等詞彙，可以提高圖片的品質。
負面提示
負面提示可以用來排除不想要的內容。例如，新增「–no frame, wall」可以排除框架和牆壁等內容。負面提示也可以用來創造出有趣的效果。例如，新增一個名人的名字作為負面提示，可以使圖片中的人物不具有那個名人的特徵。
內容解密：
本文主要介紹了Midjourney圖片生成的標準實踐，包括修改格式、使用藝術風格修飾符、給定方向、反向工程提示、品質提升器和負面提示等。這些技巧可以用來生成高品質的圖片，並且可以創造出有趣的效果。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[圖片生成] --> B[修改格式]
B --> C[藝術風格修飾符]
C --> D[給定方向]
D --> E[反向工程提示]
E --> F[品質提升器]
F --> G[負面提示]
本圖表展示了Midjourney圖片生成的標準實踐流程。從圖片生成開始，然後修改格式，使用藝術風格修飾符，給定方向，反向工程提示，品質提升器和負面提示等。這個流程可以幫助使用者生成出高品質的圖片，並且可以創造出有趣的效果。
從技術演進的宏觀視角來看，Diffusion 模型無疑是近年來影像生成領域最具突破性的技術之一。透過將影像生成過程轉化為去噪過程，Diffusion 模型在影像品質和多樣性方面展現出顯著優勢，超越了傳統的 GAN 模型。然而，Diffusion 模型並非完美無缺，其訓練過程的計算成本高昂，生成速度相對較慢，且存在潛在的版權和倫理風險。
分析目前主流的 Diffusion 模型，如 DALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusion 和 Google Gemini，可以發現它們在功能、應用場景和商業模式上各有千秋。DALL-E 2 注重影像品質和編輯功能，Midjourney 獨特的藝術風格廣受歡迎，Stable Diffusion 的開源特性則促進了社群的蓬勃發展，而 Google Gemini 則在多樣化風格轉換方面探索新的可能性。這些模型的競爭與合作，共同推動了 Diffusion 模型的快速發展。
展望未來，Diffusion 模型的發展將聚焦於幾個關鍵方向：模型輕量化以降低計算成本和提升生成速度、更精細的控制能力以滿足不同應用場景的需求、以及更完善的版權和倫理規範以規避潛在風險。同時，Diffusion 模型與其他 AI 技術的融合，例如與大語言模型的結合，也將開闢更廣闊的應用前景，例如根據更複雜的自然語言描述生成影像，甚至生成動畫和影片。
玄貓認為，Diffusion 模型的技術潛力巨大，但仍需持續關注其發展動態並積極應對潛在挑戰。隨著技術的成熟和生態的完善，Diffusion 模型將在藝術創作、設計、娛樂等領域釋放更大的價值，並深刻影響我們的生活。
