مدلهای تولید تصویر چگونه کار میکنند؟
از نویز تا خلق یک تصویر واقعی – سفری در قلب الگوریتمهای مولد
مقدمه
مدلهای تولید تصویر، مثل Midjourney، DALL·E و Stable Diffusion دنیای خلق تصاویر را متحول کردند. اما واقعاً چگونه از «نویز» به «تصویر واقعی» میرسند؟ این مقاله همه چیز را با یک زبان ساده توضیح میدهد.
GAN چیست؟
GAN از دو شبکه تشکیل شده: تولیدکننده و تشخیصدهنده. تولیدکننده سعی میکند تصویر بسازد و تشخیصدهنده سعی میکند بفهمد تصویر واقعیست یا تقلبی.
- شبکه تولیدکننده: تصویر میسازد
- شبکه تشخیصدهنده: تصویر را قضاوت میکند
- نتیجه: تصاویر واقعیتر در هر مرحله
مدلهای VAE چگونه کار میکنند؟
VAE تصویر را فشرده میکند → در فضای نهفته ذخیره میکند → دوباره میسازد. این مدلها برای درک پترنهای تصویری عالیاند.
مدلهای Diffusion چگونه کار میکنند؟
مدلهای دیفیوشن کار را برعکس نویز انجام میدهند:
- تصویر را به آرامی به نویز تبدیل میکنند
- مدل یاد میگیرد چطور نویز را کم کند
- در نهایت از یک نویز خالص تصویر جدید میسازد
مقایسه سه مدل با نمایش مرحلهای (Flow Display)
VAE
فشردهسازی → بازسازی → تولید تصویر با دقت متوسط
GAN
تولیدکننده + تشخیصدهنده → رقابت → تولید تصاویر واقعیتر
Diffusion
نویز → حذف تدریجی → تولید تصویر با کیفیت بسیار بالا
چرا مدلهای دیفیوشن محبوب شدند؟
- کیفیت بسیار بالاتر
- کنترل بهتر روی سبک
- خطاهای کمتر نسبت به GAN
- پشتیبانی از Text-to-Image
نتیجهگیری
مدلهای تولید تصویر از ترکیب ریاضی، نویز و شبکههای عصبی استفاده میکنند تا تصاویری خلق کنند که گاهی از واقعیت هم بهترند. آیندهٔ هوش مصنوعی بر پایهٔ همین مدلهای مولد بنا میشود.