Wie funktioniert Stable Diffusion?
Wie funktionieren Text-zu-Bild-KIs wie Stable Diffusion und Dalle2? Text-zu-Bild-KI-Modelle wie StackGAN, DALL-E 2 und andere sind generative Modelle, die in der Lage sind, textuelle Beschreibungen in Bilder umzuwandeln. Diese Modelle verwenden in der Regel eine Kombination von Deep-Learning-Techniken wie Faltungsneuronalen Netzen (CNNs) und Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNNs), um Bilder zu generieren.

Die grundlegende Architektur eines Text-zu-Bild-KI-Modells besteht in der Regel aus zwei Komponenten: einem Text-Encoder und einem Bild-Generator. Der Text-Encoder nimmt eine textuelle Beschreibung entgegen und ordnet sie einer festen Länge darstellenden Repräsentation, die als latenter Code bezeichnet wird, zu. Dieser latente Code kann verwendet werden, um ein Bild zu generieren. Der Bild-Generator verwendet den latenten Code, um ein Bild zu generieren, das auf dem Eingabetext basiert.

Die Modelle werden auf großen Datensätzen von Text-Bild-Paaren trainiert und lernen, Bilder zu generieren, die semantisch konsistent mit dem Eingabetext sind. Während des Trainings wird das Modell optimiert, um Bilder zu generieren, die ähnlich wie reale Bilder im Trainingsdatensatz sind, und gleichzeitig sicherzustellen, dass die generierten Bilder mit dem Eingabetext konsistent sind.

Zum Beispiel wird das Modell von StackGAN in zwei Stufen trainiert. In der ersten Stufe wird ein Bild mit niedriger Auflösung mithilfe des latenten Codes generiert. In der zweiten Stufe wird das Bild mit niedriger Auflösung als Eingabe verwendet, um ein Bild mit höherer Auflösung zu generieren. Dieser zweistufige Prozess ermöglicht es dem Modell, Bilder zu generieren, die detaillierter und näher an den realen Bildern im Trainingsdatensatz sind.

Im Fall von DALL-E 2 verwendet das Modell eine Transformator-Architektur, die häufig bei Aufgaben des Natural Language Processing verwendet wird, um den Eingabetext in einen latenten Code zu kodieren. Der latente Code wird dann verwendet, um das endgültige Bild zu generieren.

Diese Text-zu-Bild-KI-Modelle haben vielversprechende Ergebnisse bei der Generierung hochwertiger Bilder gezeigt, die semantisch konsistent mit dem Eingabetext sind. Es gibt jedoch noch Raum für Verbesserungen, und weitere Forschung ist erforderlich, um diese Modelle robuster zu machen und in der Lage, eine breitere Palette von Bildern zu generieren.
Stable Diffusion verwendet eine Variante des Diffusionsmodells namens latentes Diffusionsmodell. Diffusionsmodelle werden mit dem Ziel trainiert, aufeinanderfolgende Anwendungen von Gaussischem Rauschen auf Trainingsbilder zu entfernen, was als eine Sequenz von Denoising Autoencodern betrachtet werden kann. Stable Diffusion besteht aus 3 Teilen: 

1.	Ein Variational Autoencoder, ein Bild-zu-latenter Raum-Kompressor. 
2.	U-Net, ein Denoising-Algorithmus.
3.	Ein Clip-Modell, ein vortrainierter CLIP-Text-Encoder.

Ein Prompt wird vom Clip-Modell übernommen und durch Tokenisierung in einen Einbettungsraum transformiert. Dies wird an das U-Net weitergegeben. Der U-Net-Block, der aus einem ResNet-Backbone besteht, nimmt zusammen mit der Texteinbettung gaussisches Rauschen auf, das durch den Variational Autoencoder (VAE) in den latenten Raum transformiert wurde. Das U-Net denoisiert dann über mehrere Iterationen die Ausgabe von der Vorwärtsdiffusion rückwärts, um eine latente Repräsentation des Bildes zu erhalten. Schließlich generiert der VAE-Decoder das endgültige Bild, indem er die Repräsentation wieder in den Pixelraum umwandelt.