Bekijk de uitleg van de werking van stable difussion modellen bij het genereren van visuele content. Dit proces begint met een willekeurige ruis en voegt stap voor stap informatie toe om de ruis om te zetten in een realistische afbeelding. Het doel is om een afbeelding te creëren die lijkt op de oorspronkelijke input om zo unieke afbeeldingen te kunnen genereren op hogere snelheid. Stable diffusion, met stability.ai als handig platform vol toepassingen, is de meest flexibele AI-beeldgenerator. Het is volledig open source en je kunt zelfs je eigen modellen trainen op basis van je eigen dataset om het precies het soort afbeeldingen te laten genereren dat je wilt. Toepassingen die zijn gebaseerd op GAN’s, zoals DALL-E van producent OpenAI, zijn dan weer eenvoudiger in gebruik.
De architectuur van Stable Diffusion-modellen en GANs is fundamenteel verschillend. Stable Diffusion-modellen gebruiken een denoising-architectuur, waarbij het model wordt getraind om toegevoegde ruis uit de gegevens te verwijderen en geleidelijk de gegenereerde afbeelding te verfijnen in de loop van de tijd.
Aan de andere kant hebben GANs een competitieve architectuur, waarbij de generator en discriminator tegelijkertijd worden getraind. De generator probeert gegevens te produceren die de discriminator niet kan onderscheiden van echte gegevens, terwijl de discriminator probeert beter te worden in het onderscheiden van echte gegevens van de gegenereerde gegevens. Dit kan leiden tot een probleem dat bekend staat als modusinstorting, waarbij de generator beperkte variaties van voorbeelden produceert.
