Как устроена нейросеть для генерации картинок? Объясняем простыми словами за один школьный урок читать ~41 мин.

В этом экспресс-уроке мы пойдём с тобой немного непривычным путём изучения материала, но поверь мне – так лучше, проверено на людях. Если ты внимательно прочитаешь всё написанное ниже – ты уложишься в «школьные» 45 минут (столько длится обычный урок), получишь все базовые знания, понимание основных терминов и взаимосвязей между ними.

Всё описанное здесь относится к генерации изображений и, если не испугаешься, через 45 минут ты будешь немного ориентироваться в этом вопросе, даже не коснувшись технических подробностей того, как на самом деле работают все эти очень сложные штуки.

Как работает диффузионная модель?

Диффузионная модель — это метод, который «учится» превращать случайный шум в осмысленные изображения (или другие данные) через постепенное «очищение». Представь, что ты берёшь красивую картинку, добавляешь к ней всё больше и больше шума, пока она не станет просто серым месивом, а потом учишься убирать этот шум шаг за шагом, чтобы восстановить картинку. Вот так примерно и работает диффузия.

Как это происходит шаг за шагом:

Обучение шум вперёд: Сначала модель берёт настоящие картинки (например, из огромного набора данных) и постепенно «портит» их, добавляя шум. Это делается в несколько шагов — скажем, 1000 раз — пока картинка не превратится в чистый случайный шум. Модель запоминает, как шум добавляется, и как картинка «разрушается».

Обучение шум назад: Теперь модель учится обратному процессу — брать этот шум и шаг за шагом убирать его, чтобы восстановить оригинальную картинку. Она смотрит на зашумлённое изображение на каждом шаге и предсказывает, как убрать немного шума, чтобы приблизиться к исходному виду. Это как если бы ты разгадывал пазл, убирая лишние кусочки.

Генерация из шума в картинку: Когда модель обучена, ты начинаешь с чистого шума (просто случайных чисел) и просишь её «очистить» его. Она делает это постепенно, шаг за шагом (например, за 50 – 1000 шагов), пока не получится осмысленная картинка. Но тут появляется CLIP: он говорит модели, какой именно должна быть эта картинка (например, «кот в шляпе»), направляя процесс очищения.

Работа в латентном пространстве: в современных системах вроде Stable Diffusion этот процесс происходит не с пикселями напрямую, а в сжатом (латентном) виде, который создаёт и расшифровывает алгоритм VAE. Это ускоряет работу и делает её эффективнее.

Простая аналогия:

Представь скульптора, который начинает с куска глины, похожего на бесформенную массу (шум). Он постепенно придаёт ей форму, убирая лишнее и добавляя детали, пока не получится статуя. Диффузионная модель делает то же самое, только с шумом вместо глины, и «лепит» картинку, ориентируясь на текстовую подсказку от CLIP.

Почему это работает?

Диффузионные модели хороши тем, что они «шаг за шагом» улучшают изображение, а не пытаются сразу создать идеальную картинку из ничего. Это делает результат более качественным и детализированным по сравнению с другими методами.

По шагам:

• Диффузионная модель берёт шум и постепенно превращает его в картинку.
• CLIP задаёт направление («что рисовать»).
• VAE помогает перевести результат из сжатого вида в финальное изображение.

Всё вместе это как слаженная команда: CLIP — режиссёр, диффузия — художник, а VAE — тот, кто показывает готовую работу зрителям.

CLIP

CLIP — это модель, созданная OpenAI, которая помогает нейронным сетям «понимать», что изображено на картинке или что написано в тексте, и связывать это между собой. В процессе генерации картинки нейронной сетью (например, такими, как DALL·E или Stable Diffusion), CLIP играет роль «переводчика» между текстом, который ты вводишь (например, «кот в шляпе»), и тем, что сеть должна нарисовать.

Вот как это работает на простом уровне:

1. Ты даёшь описание: Например, «собака играет с мячом на пляже».
2. CLIP анализирует текст: Он «разбирает» твои слова и превращает их в некий числовой код (эмбеддинг), который отражает смысл описания.
3. Связь с картинкой: Этот код передаётся генеративной нейронной сети. Она использует его как «инструкцию» и начинает рисовать картинку, которая должна соответствовать этому описанию.
4. Проверка результата: CLIP смотрит на получившуюся картинку и сравнивает её с твоим текстовым запросом. Если картинка не совсем подходит (например, там кошка вместо собаки), сеть корректирует свою работу, чтобы лучше «угодить» CLIP.

По сути, CLIP — это как «глаза и уши» системы: он помогает нейронке понять, что ты хочешь, и следит, чтобы картинка получилась максимально близкой к твоему запросу. Без него сеть бы рисовала что-то случайное, не понимая, что от неё требуется.

VAE

VAE — это ещё один важный «помощник» в нейронных сетях, особенно в таких системах, как Stable Diffusion. Если CLIP отвечает за связь текста и картинки, то VAE помогает самой нейронке «упаковывать» и «распаковывать» изображения, чтобы работать с ними было проще и быстрее.

Вот как это работает:

• Сжатие картинки: VAE берёт изображение (или то, что сеть собирается создать) и «сжимает» его в компактный набор чисел это называется латентное представление. Представь, что это как архив ZIP для картинки: всё важное сохраняется, но занимает меньше места.
• Работа в «сжатом виде»: Генеративная сеть (например, та, что рисует картинку) работает не с огромным количеством пикселей напрямую, а с этим сжатым кодом. Это сильно ускоряет процесс, потому что обрабатывать маленький набор чисел проще, чем миллионы пикселей.
• Распаковка в картинку: Когда сеть закончила «рисовать» в этом сжатом виде (с учётом инструкций от CLIP), VAE берёт этот код и «распаковывает» его обратно в полноценное изображение с цветами, деталями и всем остальным.
• Добавление вариаций: Ещё одна крутая штука VAE он умеет добавлять случайность. Благодаря этому сеть может генерировать разные версии одной и той же идеи (например, чуть разные позы собаки с мячом), а не одну и ту же картинку каждый раз.

Простыми словами, VAE — это как «упаковщик» и «распаковщик», который помогает нейронке работать эффективно и превращать абстрактные идеи в красивые картинки. Без него процесс был бы медленным и сложным, а результат мог бы выглядеть хуже.

Если коротко: CLIP говорит «что рисовать», а VAE помогает «как это нарисовать и показать». Вместе они делают магию генерации картинок!

VAE не преобразует латентное представление перед генерацией, а участвует в процессе «с двух сторон». Вот как это работает шаг за шагом:

• Старт с шума: Генерация начинается не с готовой картинки, а с случайного «шума» это просто набор случайных чисел, который выглядит как статический шум на старом телевизоре. Этот шум уже находится в сжатом (латентном) формате, потому что работать с ним напрямую в виде пикселей было бы слишком тяжело.
• Роль CLIP: Ты вводишь текстовый запрос (например, «кот в шляпе»), и CLIP превращает его в числовой код (эмбеддинг), который задаёт направление для генерации.
• Генерация в латентном пространстве: Специальная часть сети (обычно это диффузионная модель) берёт этот шум в латентном формате и постепенно «очищает» его, превращая в осмысленное изображение. Она делает это, опираясь на инструкции от CLIP. Всё это происходит в сжатом виде в том самом латентном пространстве.
• VAE на выходе: Когда диффузионная модель закончила свою работу и получила итоговое латентное представление (сжатый код, который уже «похож» на кота в шляпе), VAE берёт этот код и «распаковывает» его в полноценную картинку с пикселями, цветами и деталями.

То есть VAE не сжимает что-то перед началом генерации. На старте у нас уже есть сжатый шум, а генерация происходит в этом сжатом (латентном) формате. VAE нужен в основном на финальном этапе — чтобы превратить результат работы сети в красивую картинку, которую ты видишь. А ещё VAE помогает изначально обучить сеть, показывая, как «сжимать» реальные картинки в латентное пространство, чтобы сеть понимала, с чем работать.

Если упростить: генерация происходит в сжатом виде (в латентном пространстве), а VAE потом «раскрывает» это в полноценное изображение. Сама магия «рисования» — это работа диффузионной модели, а не VAE.

Refiner

«Refiner» (в переводе с английского — «очиститель» или «усовершенствователь») в контексте генеративных нейронных сетей, таких как Stable Diffusion, — это дополнительная модель, которая используется для улучшения качества уже сгенерированных изображений. Давай разберём простыми словами, что это такое и зачем нужно.

Что такое Refiner?

Рефайнер — это вторая стадия в процессе генерации картинок, которая берёт «сырой» результат от основной модели (base model) и дорабатывает его. Основная модель (например, Stable Diffusion XL Base) создаёт начальное изображение из шума, руководствуясь текстовым запросом (с помощью CLIP и диффузионной модели). Но этот результат может быть не совсем чётким, с недостаточной детализацией или мелкими ошибками. Тут и вступает Refiner: он «шлифует» картинку, добавляя детали, улучшая качество и убирая лишний шум.

В системах вроде Stable Diffusion XL (SDXL) процесс часто делится на два этапа:

1. Base Model: Генерирует основу изображения в сжатом (латентном) виде.
2. Refiner: Берёт этот промежуточный результат и доводит его до финального вида, делая картинку более чёткой и реалистичной.

Как работает Refiner?

Refiner — это тоже диффузионная модель, но она специально обучена на данных высокого качества и работает с меньшим уровнем шума. Она берёт латентное представление (сжатый код) от базовой модели и продолжает процесс «очищения» шума, но уже с акцентом на мелкие детали и высокое разрешение. Иногда используется техника вроде SDEdit (img2img), чтобы ещё больше улучшить результат.

Простыми словами: если базовая модель рисует грубый набросок, то рефайнер — это как художник, который берёт кисть и добавляет тонкие линии, тени и текстуры.

Зачем он нужен?

• Улучшение качества: Без Refiner картинки могут выглядеть размытыми, с недостатком деталей или странными артефактами. Refiner делает их более чёткими и профессиональными.
• Экономия времени: Базовая модель быстро создаёт основу, а Refiner тратит дополнительные усилия только на доработку, что оптимизирует процесс.
• Гибкость: Можно использовать Refiner отдельно, например, для улучшения уже готовых картинок через img2img, если тебе нужно что-то подправить.
• Специализация: Refiner часто заточен под конкретные задачи, вроде повышения разрешения или добавления реалистичности, что делает его полезным дополнением.

Пример:

Допустим, ты запросил «кот в шляпе». Базовая модель выдаёт что-то похожее на кота в шляпе, но с размытыми краями и нечёткими деталями. Refiner смотрит на это, уточняет линии, делает шерсть кота пушистой, а шляпу — с чёткими складками. В итоге ты получаешь более красивую и детализированную картинку.

Нужен ли он всегда?

Не обязательно. В некоторых случаях базовая модель сама по себе даёт хороший результат, особенно если запрос простой или тебе не нужны сверхдетали. Но если ты хочешь топовое качество, особенно для сложных сцен или высокого разрешения, Refiner — это то, что поднимает картинку на новый уровень.

Короче, Refiner — это как фильтр в фоторедакторе, только умный и автоматический. Он нужен, чтобы твои картинки выглядели лучше и профессиональнее.

Параметр cfg_scale (guidance_scale), компоненты sampler, scheduler

Эти параметры — важные настройки в генеративных моделях, которые влияют на то, как нейронная сеть создаёт картинки. Давай разберём их по порядку.

1. CFG Scale (Classifier-Free Guidance Scale)

Что это? Это параметр, который регулирует, насколько сильно модель прислушивается к твоему текстовому запросу (prompt). CFG Scale отвечает за баланс между «креативностью» и «точностью».

Как работает?

• Низкий CFG (например, 1 – 5): Модель больше «фантазирует» и может отклоняться от твоего описания, выдавая что-то неожиданное, но иногда более творческое.
• Высокий CFG (например, 10 – 20): Модель строго следует запросу, стараясь максимально точно воплотить то, что ты написал.

Пример: Если ты пишешь «кот в шляпе» с CFG = 3, кот может оказаться в странной шляпе или вообще без неё, а с CFG = 15 — будет чётко кот в шляпе, как ты хотел.

Зачем нужен? Чтобы контролировать, насколько картинка соответствует твоему тексту.

2. Guidance Scale

Что это? Это ещё одно название для CFG Scale (в некоторых системах их разделяют, но чаще это одно и то же). Если есть различия, Guidance Scale может относиться к силе влияния текста на каждом шаге генерации.

3. Sampler

Что это? Это алгоритм, который определяет, как модель «очищает» шум шаг за шагом, чтобы превратить его в картинку. В диффузионных моделях процесс генерации — это постепенное убирание шума, и Sampler решает, как именно это делать.

Популярные сэмплеры:

• DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models): Быстрый и качественный, но иногда менее детализированный.
• Euler (или Euler a): Простой и быстрый, даёт стабильные результаты.
• DPM++ (DPM++ 2M Karras): Более точный и детализированный, но может быть медленнее.
• UniPC: Новый и оптимизированный, часто даёт хорошее качество за меньшее число шагов.

Как работает? Разные сэмплеры по-разному «шагают» от шума к картинке. Одни делают это быстрее, другие — точнее, третьи — с особым стилем.

Пример: С DDIM картинка может выйти за 20 шагов, но с мелкими недочётами, а с DPM++ за те же 20 шагов она будет чётче.

Зачем нужен? Чтобы выбрать скорость или качество в зависимости от твоих задач.

4. Scheduler

Что это? Это «расписание», которое управляет, как быстро или медленно модель убирает шум на разных шагах генерации. Scheduler работает вместе с Sampler и определяет, сколько шума убирать на каждом этапе.

Типы:

• Linear (линейный): Шум убирается равномерно на всех шагах.
• Cosine (косинусный): Больше внимания к началу и концу процесса, чтобы улучшить детали.
• Karras: Оптимизирован для качества, шум убирается неравномерно, с акцентом на важные этапы.

Как работает? Scheduler решает, будет ли модель «торопиться» в начале или конце генерации. Например, Cosine делает первые шаги более плавными, а последние — точными.

Пример: С Linear Scheduler картинка может выглядеть грубее, а с Karras — более отполированной.

Зачем нужен? Чтобы настроить баланс между скоростью и качеством, а также повлиять на стиль результата.

Как всё это связано?

CFG Scale / Guidance Scale: Контролирует, насколько картинка «слушается» текста.

Sampler: Определяет, как именно шум превращается в картинку.

Scheduler: Регулирует, в каком порядке и с какой скоростью это происходит.

Простой пример:

Ты хочешь «кота в шляпе»:

• CFG Scale = 12: Модель чётко рисует кота в шляпе.
• Sampler = Euler a: Быстро создаёт картинку за 30 шагов.
• Scheduler = Karras: Делает процесс плавным, с акцентом на детали.

Результат: Чёткий кот в шляпе с хорошей детализацией.

Если CFG поставить 5, Sampler выбрать DDIM, а Scheduler — Linear, то выйдет что-то более абстрактное и грубое, но быстрее.

Как использовать?

Экспериментируй: Попробуй разные комбинации, чтобы понять, что тебе нравится.

Типичные значения:

• CFG Scale: 7 – 15 (золотая середина).
• Sampler: Euler a или DPM++ (популярные выборы).
• Scheduler: Karras или Cosine (для качества).

Баланс: Высокий CFG с быстрым Sampler и простым Scheduler может дать чёткость без лишних затрат времени.

Как устроена диффузионная модель внутри

Диффузионная модель — это тип нейронной сети, который работает на основе идеи постепенного «очищения» шума. Её главная задача — научиться превращать случайный шум в осмысленные данные (например, картинки). Внутри она состоит из нескольких ключевых компонентов и процессов. Вот как это устроено:

1. Основная идея: прямой и обратный процесс

Диффузионная модель работает в двух направлениях:

• Прямой процесс (Forward Diffusion): Берёт реальные данные (например, картинку) и постепенно добавляет к ним шум, пока они не превратятся в чистый случайный шум. Это как если бы ты взял фотографию и начал её «размывать» до серого хаоса.
• Обратный процесс (Reverse Diffusion): Учится из этого шума воссоздавать исходные данные, убирая шум шаг за шагом. Это как если бы ты взял шум и «рисовал» картинку обратно.

Модель не просто так «портит» и «чинит» картинки — она учится предсказывать, как убирать шум, чтобы в итоге генерировать новые изображения с нуля.

2. Архитектура внутри: U-Net

Основной «рабочий» внутри диффузионной модели — это нейронная сеть под названием U-Net. Она выглядит как буква «U», потому что данные сначала сжимаются, а потом расширяются. Вот что она делает:

• Сжатие (Encoder): Берёт зашумлённую картинку (или латентное представление, если используется VAE) и анализирует её, выделяя важные черты формы, текстуры, цвета. Это как если бы ты смотрел на картинку и запоминал основные детали.
• «Дно» U-Net: Здесь данные максимально сжаты, и сеть решает, как их «починить», убирая шум.
• Расширение (Decoder): Постепенно восстанавливает картинку, добавляя детали обратно, но уже с меньшим шумом.

U-Net хороша тем, что она сохраняет информацию о мелких деталях (благодаря «перемычкам» между сжатием и расширением), что важно для генерации чётких изображений.

3. Шаги и шум

Диффузия работает с фиксированным числом шагов (например, 1000). Каждый шаг — это уровень шума:

В прямом процессе модель знает, как добавить чуть больше шума на каждом шаге (это задаётся математически через распределение, обычно нормальное, вроде гауссова шума).

В обратном процессе она учится предсказывать, как убрать этот шум. На вход подаётся зашумлённое изображение и номер шага (timestep), чтобы сеть понимала, сколько шума уже есть и сколько надо убрать.

4. Обучение: как она учится?

Модель берёт реальные картинки из датасета. Добавляет к ним шум на случайном шаге (например, шаг 500 из 1000). U-Net смотрит на зашумлённую картинку и пытается предсказать, как выглядел бы предыдущий шаг (например, шаг 499 с чуть меньшим шумом). Ошибка между предсказанием и реальностью используется, чтобы «научить» сеть лучше убирать шум. Это повторяется миллионы раз на разных картинках и шагах. В итоге модель становится «экспертом» по очищению шума и может начать с чистого шума (шаг 1000) и дойти до картинки (шаг 0).

5. Интеграция с текстом (CLIP)

В современных моделях, таких как Stable Diffusion, диффузия не просто генерирует случайные картинки — она ориентируется на текст. Тут в дело вступает CLIP:

CLIP превращает твой запрос («кот в шляпе») в числовой код (эмбеддинг). Этот код подаётся в U-Net через механизм «внимания» (attention), чтобы сеть знала, какие черты усиливать (например, «шляпу» или «кота»), пока она убирает шум.

6. Латентное пространство (с VAE)

Картинки сначала сжимаются в латентное представление (компактный код). U-Net работает с этим сжатым кодом, а не с пикселями напрямую. После завершения диффузии VAE «распаковывает» код в полноценную картинку. Это ускоряет процесс и экономит ресурсы.

Простая аналогия

Представь, что ты — реставратор старых фотографий. У тебя есть куча испорченных снимков с разным уровнем «шума» (царапины, пятна). Ты учишься убирать эти дефекты, глядя на оригиналы, и запоминаешь, как восстановить детали. Потом тебе дают полностью «засвеченный» снимок (чистый шум), и ты шаг за шагом рисуешь на нём новую картинку, основываясь на описании («кот в шляпе»).

U-Net — это твой «глаз» и «рука», а CLIP — голос клиента, который говорит, что должно быть на картинке.

Итог: как это выглядит внутри?

• Основа: U-Net сеть, которая предсказывает, как убрать шум.
• Процесс: Много шагов от шума к картинке (или наоборот при обучении).
• Помощники: CLIP для текста, VAE для сжатия/распаковки.
• Математика: За кулисами вероятностные распределения и оптимизация (но это уже для тех, кто любит формулы).

Когда ты запускаешь генерацию, модель начинает с шума, использует U-Net для его «очищения» под руководством CLIP, а потом VAE выдаёт тебе готовую картинку. Всё это происходит за десятки или сотни шагов, и каждый шаг чуть ближе к результату.

Токены

• Что это? Токены это кусочки данных, на которые разбивается текст, чтобы нейронная сеть могла его понять. Это как «слова» для машины, но не всегда обычные слова.

Как работает?

Текст вроде «Кот в шляпе» разбивается на токены: [«Кот», «в», «шляпе»] или даже на более мелкие части (например, «Ко», «т»). Каждому токену присваивается число (ID) из словаря, который модель выучила. Эти числа подаются в сеть как входные данные.

Зачем нужны?

Чтобы перевести человеческий язык в числа, с которыми работает модель. В генерации картинок токены из текста (через CLIP или T5) превращаются в эмбеддинги для создания изображения.

Пример: В запросе «Кот в шляпе» каждый токен помогает модели понять, что рисовать кота и шляпу.

Эмбеддинг – что это такое?

Эмбеддинг (embedding) — это способ превратить что-то сложное и неудобное для компьютера (например, слова, предложения, картинки) в компактный набор чисел, который машина может легко понять и использовать. Это как «цифровой отпечаток» или «сжатое описание», которое сохраняет суть исходной информации.

Представь, что у тебя есть слово «кот». Для человека оно понятно, но компьютер видит просто буквы. Эмбеддинг превращает «кот» в набор чисел, например [0. 23, -1. 45, 0. 89], где каждое число отражает какой-то аспект смысла слова. Эти числа — не случайные, а результат обучения нейронной сети.

Как это работает?

• Обучение: Нейронная сеть (например, CLIP или BERT) смотрит на огромный объём данных (тексты, картинки) и учится находить связи между ними. Например, она замечает, что «кот» часто встречается рядом с «мяу» или «шерсть», и это влияет на числа в эмбеддинге.
• Преобразование: После обучения сеть может взять слово, предложение или даже картинку и выдать для них числовой вектор (список чисел фиксированной длины, например, 512 или 768 чисел).
• Смысл в числах: Эти числа несут информацию о значении. Например, эмбеддинги слов «кот» и «кошка» будут похожи (близкие числа), а «кот» и «стол» совсем разные.

Пример

• Слово «кот» [0.23, -1.45, 0.89]
• Слово «собака» [0.25, -1.30, 0.95] (похоже на «кот», потому что оба животные)
• Слово «машина» [1.50, 0.10, -2.00] (совсем другое)

Если сложить или сравнить эти векторы, можно понять, насколько слова близки по смыслу.

Где используется в генерации картинок?

В системах вроде Stable Diffusion эмбеддинги – главный формат хранения и передачи данных. CLIP превращает твой текстовый запрос («кот в шляпе») в эмбеддинг — набор чисел, который передаётся диффузионной модели. Это как инструкция: «рисуй что-то с такими-то свойствами». CLIP может создать эмбеддинг и для изображения, чтобы сравнить его с текстовым эмбеддингом и проверить, насколько картинка соответствует запросу.

Простая аналогия

Эмбеддинг — это как переводчик, который берёт человеческий язык (слова, образы) и переводит его на «язык чисел» для компьютера. Или как координаты на карте: вместо того чтобы описывать место словами («лес рядом с рекой»), ты даёшь точку [53.5, 12.3], и все понимают, о чём речь.

Почему это важно?

• Компактность: Вместо обработки целого текста или картинки модель работает с маленьким вектором.
• Смысл: Эмбеддинги сохраняют связи и контекст (например, «кот» ближе к «мяу», чем к «трактор»).
• Универсальность: Их можно использовать для текста, изображений, звука чего угодно.

Откуда берутся данные для обучения моделей

Теперь разберём, как происходит обучение моделей, таких как диффузионные модели (Stable Diffusion), CLIP или VAE, и участвуют ли в этом люди для разметки данных. Ответ зависит от типа модели и этапа её создания.

1. Разметка данных: нужны ли люди?

Да, люди участвуют, но не всегда напрямую. Для обучения большинства современных моделей используются огромные наборы данных (датасеты), которые часто собираются из интернета. Например, для Stable Diffusion брали миллионы картинок с подписями из открытых источников вроде сайтов, социальных сетей или архивов (например, LAION-5B — датасет с 5 миллиардами пар «картинка-текст»). Эти данные уже имеют «разметку» в виде текстовых описаний, созданных людьми (например, подписи к фото в Instagram или alt-текст на сайтах). То есть прямой ручной разметки специально для модели может и не быть — данные берутся «готовыми».

Автоматизация. Сбор таких данных автоматизирован: специальные программы (скрипты, краулеры) обходят интернет, скачивают картинки и их описания. Люди не сидят и не подписывают каждую картинку вручную для обучения — это было бы слишком долго и дорого.

2. Как это работает для разных моделей?

CLIP (текст + картинки):

CLIP учится связывать текст и изображения. Для этого ему дают пары «картинка-текст» (например, фото кота с подписью «кот в шляпе»). Эти пары уже есть в интернете, и их не нужно размечать заново — модель просто учится находить закономерности между текстом и изображением.

Люди участвовали косвенно: они когда-то создавали эти подписи для своих постов или сайтов. Но для самого обучения CLIP разметка автоматизирована.

Диффузионные модели (Stable Diffusion):

Диффузионные модели учатся «очищать» шум и создавать картинки. Для этого им не нужна разметка в классическом смысле («это кот», «это собака»). Вместо этого они берут картинки и добавляют к ним шум, а потом учатся восстанавливать оригинал. Всё это происходит автоматически.

Однако текстовая обусловленность (то есть генерация по запросу вроде «кот в шляпе») добавляется через CLIP. Тут снова используются готовые пары «картинка-текст» из интернета, без ручной разметки.

VAE (Variational Autoencoder):

VAE учится сжимать и воссоздавать картинки. Ей дают изображения, и она сама «разбирается», как их кодировать и декодировать. Тут разметка вообще не нужна — только сами картинки, которые собираются автоматически.

3. Когда люди всё-таки нужны?

Очистка данных. Иногда датасеты содержат мусор (например, битые файлы, нерелевантные картинки или плохие подписи). Люди могут вручную фильтровать или улучшать такие данные, но это делают редко и только для повышения качества. В основном очистка тоже автоматизируется (например, алгоритмы убирают дубликаты или пустые изображения).

Тонкая настройка (Fine-tuning). Если модель нужно адаптировать под конкретную задачу (например, генерировать только реалистичных котов), разработчики могут взять небольшой датасет и разметить его вручную. Например, нанять людей, чтобы они подписали 1000 картинок котов с указанием деталей («рыжий кот», «кот с бантиком»). Но это уже не базовое обучение, а улучшение.

Контроль качества. После создания модели люди проверяют результаты и могут корректировать процесс обучения, добавляя новые данные или меняя подход. Но это не разметка, а скорее анализ.

4. Пример: Stable Diffusion

• Датасет: LAION-5B 5 миллиардов картинок с подписями, собранных из интернета.
• Разметка: Подписи уже были в интернете (например, «кот на закате» под фото в соцсети). Никто не размечал их специально для модели всё взяли как есть.
• Процесс: CLIP учился связывать текст и картинки, а диффузионная модель работать с шумом. Всё автоматизировано.

5. Итог: автоматизация vs люди

В основном автоматизация. Современные модели вроде Stable Diffusion или CLIP обучаются на огромных объёмах данных, которые уже содержат «разметку» от людей (подписи, теги). Специально для обучения никто не сидит и не подписывает миллиарды картинок — это делает интернет сам по себе.

Люди нужны косвенно. Они создают исходные данные (загружают фото с подписями в сеть) или иногда помогают с очисткой и настройкой. Но базовое обучение — это работа алгоритмов.

Простыми словами: модели «едят» то, что уже есть в интернете, и учатся сами, без постоянного вмешательства человека. Если бы всё размечали вручную, создание таких моделей заняло бы годы и миллионы долларов. Автоматизация — ключ к их успеху.

Transformers

Трансформеры — это не кино такое, это тип архитектуры нейронных сетей, который был придуман для работы с последовательностями данных (например, словами в предложении). Они «понимают» связи между частями данных, даже если эти части далеко друг от друга, и делают это быстро и эффективно. Впервые их представили в 2017 году в статье «Attention is All You Need» от Google.

Простыми словами: это как умный «переводчик», который не просто смотрит на отдельные слова, а понимает весь контекст предложения целиком.

Как они работают?

Трансформеры состоят из нескольких ключевых идей:

Механизм внимания (Attention):

Это «мозг» трансформера. Он решает, на что обращать больше внимания в данных. Например, в предложении «Кот, который спит на диване, милый» трансформер понимает, что «милый» относится к «коту», а не к «дивану».

Вместо того чтобы обрабатывать слова по очереди (как старые модели типа RNN), трансформер смотрит на всё сразу и вычисляет, какие части важнее.

Кодировщик и декодировщик (Encoder-Decoder):

• Кодировщик: Превращает входные данные (например, текст) в набор чисел, который содержит их смысл (эмбеддинги).
• Декодировщик: Берёт эти числа и превращает их в выходные данные (например, перевод текста или картинку).

В некоторых задачах используется только кодировщик (например, для анализа текста), в других — оба.

Параллельность:

Старые модели (RNN, LSTM) обрабатывали данные шаг за шагом, что было медленно. Трансформеры обрабатывают всё одновременно, что ускоряет работу.

Слои:

Трансформер состоит из множества слоёв (как пирог), где каждый слой улучшает понимание данных, добавляя детали и связи.

Пример: как трансформер понимает текст

Допустим, ты ввёл «Кот в шляпе идёт по улице». Трансформер разбивает это на слова. Превращает каждое слово в числа (эмбеддинги). Смотрит, как слова связаны: «в шляпе» относится к «коту», а «идёт» — к действию. Выдаёт результат, например, перевод на английский: «The cat in the hat walks down the street».

Где используются трансформеры?

Модели вроде BERT (Google) или GPT (OpenAI) — это трансформеры. Они переводят, пишут тексты, отвечают на вопросы. Пример: ChatGPT — трансформер, который «понимает» и генерирует текст.

В Vision Transformers (ViT) картинки разбиваются на кусочки, и трансформер анализирует их, как слова в предложении. Пример: Распознавание объектов на фото.

В моделях вроде DALL·E или FLUX трансформеры помогают связать текст с изображением. Они работают вместе с диффузионными моделями, чтобы направлять процесс генерации.

Как трансформеры связаны с генерацией картинок?

В таких моделях, как FLUX. 1 или DALL·E трансформер берёт твой текст («кот в шляпе») и превращает его в эмбеддинг — числовую инструкцию. Эта инструкция передаётся диффузионной модели, которая «рисует» картинку, опираясь на неё. Трансформер может также участвовать в самой диффузии (как в FLUX. 1), улучшая процесс «очищения» шума.

Простыми словами: трансформер — это «дирижёр», который говорит диффузионной модели, что именно рисовать.

Стоп! (Скажешь ты, если внимательно читал). Но чуть выше, мы долго обсуждали, что мой промпт превращает в эмбеддинг CLIP! Не торопись, всё верно. Просто теперь у нас появилась новая разновидность CLIP, которая умеет читать литературные тексты и понимать их смысл. Двигаемся дальше.

Почему они так важны?

• Скорость: Обрабатывают данные параллельно, а не последовательно.
• Контекст: Понимают связи на большом расстоянии (например, в длинных текстах или сложных сценах).
• Гибкость: Работают с текстом, картинками, звуком с чем угодно.

Короткая история

• 2017: Появились трансформеры в статье Google.
• 2018: BERT и GPT показали их силу в текстах.
• 2020 – 2021: Vision Transformers (ViT) применили их к картинкам.
• 2022 – 2024: Трансформеры интегрировали в генеративные модели (DALL·E, FLUX. 1).

Простая аналогия

Трансформер — это как библиотекарь, который мгновенно находит нужную книгу (данные), понимает, о чём она, и может пересказать её тебе или нарисовать обложку. Он не читает по одной странице, а сразу «видит» всё.

Трансформер T5-XXL

T5-XXL (Text-to-Text Transfer Transformer) — это настоящая трансформерная модель, разработанная Google.

• Архитектура: Полностью основана на трансформерах с кодировщиком и декодировщиком.
• Особенность: Может преобразовывать текст в текст (например, переводить, переписывать, отвечать на вопросы). Всё в формате «текст на входе текст на выходе».
• Размер: XXL-версия это огромная модель с 11 миллиардами параметров, что делает её одной из самых мощных в семействе T5.
• Применение: В генерации картинок её используют как текстовый энкодер, чтобы глубоко понимать сложные запросы и превращать их в эмбеддинги.

T5-XXL — это «классический» трансформер, оптимизированный для обработки текста.

CLIP + T5-XXL: что это вместе?

В системах вроде FLUX. 1 или Stable Diffusion 3 эти две модели часто комбинируют как текстовые энкодеры:

• CLIP: Даёт общее понимание текста и связь с изображением. Он хорош для коротких описаний и общего смысла.
• T5-XXL: Углубляет анализ текста, особенно для длинных и сложных запросов (например, «кот в шляпе идёт по пляжу в закатном свете»). Он лучше разбирает детали и контекст.

Как работают вместе: Текст проходит через обе модели, каждая создаёт свои эмбеддинги. Эти эмбеддинги передаются диффузионной модели, которая рисует картинку. T5-XXL обычно отвечает за точность деталей, а CLIP — за общую «картину».

В FLUX. 1, например, они используются в связке: CLIP (обычно ViT-L/14) обрабатывает текст для общего направления, а T5-XXL добавляет детализированное понимание. Это не единая модель «CLIP T5-XXL», а два трансформерных компонента, работающих параллельно.

CLIP хорош для связи текста и изображений, но слаб с длинными запросами. T5-XXL мощнее в обработке сложного текста, но сам по себе не связан с картинками. Вместе они дают лучшее понимание текста для генерации точных и детализированных изображений.

Форматы нейронных моделей: Safetensors, GGUF и другие

Все вместе описанные выше компоненты представляют собой «модель». Тут мы плавно подходим к вопросу, как модели записываются и распространяются. Для работы нейронной сети, кроме основной модели часто требуется целый набор дополнительных. Все они хранятся в нескольких форматах.

1. Safetensors

• Что это? Safetensors это формат, разработанный Hugging Face, чтобы безопасно и быстро хранить тензоры (числовые массивы, из которых состоят модели). Он появился как альтернатива старому формату PyTorch. pt/. pth, который использовал Python Pickle.

Особенности:

• Безопасность: В отличие от Pickle, Safetensors не может содержать вредоносный код, который мог бы запуститься при загрузке файла.
• Скорость: Очень быстрая загрузка благодаря «zero-copy» (данные читаются прямо в память без лишних копий).
• Простота: Хранит только тензоры (веса модели) и минимум метаданных, без сложной структуры.
• Кроссплатформенность: Написан на Rust, работает не только с Python, но и с другими языками.

Для чего нужен? Обычно используется для хранения «сырых» моделей (например, в формате fp16 или fp32) перед их дальнейшей обработки или квантизации. Это популярный выбор для моделей на Hugging Face.

Пример: Модель Stable Diffusion XL часто распространяется как safetensors.

2. GGUF (GPT-Generated Unified Format)

• Что это? GGUF это бинарный формат, разработанный Георги Гергановым (Georgi Gerganov) для хранения моделей, оптимизированных для вывода (inference) на обычных компьютерах. Это наследник GGML, но более современный и гибкий.

Особенности:

• Оптимизация: Создан для быстрой загрузки и работы на CPU или GPU, особенно с квантизацией (например, 4-битной или 8-битной), чтобы уменьшить размер модели и ускорить работу.
• Метаданные: Хранит не только тензоры, но и информацию о модели (архитектура, токенизатор, настройки), что делает его «всё-в-одном».
• Расширяемость: Можно добавлять новые данные (например, специальные токены) без нарушения совместимости со старыми версиями.
• Поддержка: Используется в инструментах вроде llama. cpp для локального запуска больших языковых моделей (LLM).

Для чего нужен? Для запуска моделей на устройствах с ограниченными ресурсами (например, ноутбуках). Это популярный формат для квантизованных версий моделей, таких как LLaMA или Mixtral.

Пример: Файл вроде llama-2-7b-chat. Q4_K_M. gguf — это GGUF с 4-битной квантизацией.

3. GGML (предшественник GGUF)

• Что это? GGML более старый формат, тоже от Георги Герганова, который использовался до GGUF. Это была библиотека тензоров на C для вывода моделей.

Особенности:

• Простота: Хранил тензоры и базовые метаданные, поддерживал квантизацию (4-bit, 8-bit).
• Ограничения: Не такой гибкий, как GGUF, поддерживал в основном архитектуру LLaMA, а метаданные были менее структурированы.
• Статус: Устарел и полностью заменён GGUF в 2023 году.

Для чего нужен? Использовался для локального запуска моделей на CPU, но теперь это исторический формат.

4. PyTorch (.pt/.pth)

• Что это? Это стандартный формат для хранения моделей в PyTorch, основанный на Python Pickle.

Особенности:

• Универсальность: Может хранить не только тензоры, но и любую Python-структуру (например, код, словари).
• Небезопасность: Pickle может содержать вредоносный код, который выполнится при загрузке, что делает его рискованным для публичного распространения.
• Размер: Обычно больше, так как хранит данные в «сыром» виде (fp32 или fp16).

Для чего нужен? Для обучения и тонкой настройки моделей в PyTorch. Это «исходный» формат, который потом часто конвертируют в Safetensors или GGUF.

Пример: подготовка модели с весами перед квантизацией.

Сравнение

Другие форматы

• ONNX (Open Neural Network Exchange): Открытый формат для обмена моделями между фреймворками (PyTorch, TensorFlow и т. д.). Используется для переносимости, но не для быстрого вывода.
• EXL2 (ExLlamaV2): Формат для квантизованных моделей, часто хранится в Safetensors. Быстрее GGUF на GPU, но сложнее в использовании.
• AWQ: Ещё один метод квантизации для GPU, часто в связке с Safetensors. Конкурент GGUF по скорости.

Простая аналогия

• Safetensors: Как ZIP-архив с картинками безопасно, быстро открывается, но внутри только данные.
• GGUF: Как готовый фильм на диске с субтитрами и настройками всё включено и оптимизировано для просмотра.
• PyTorch. pt: Как рабочая папка художника всё есть, но неудобно делиться, и кто-то может подсунуть «вирус».

Почему выбирают тот или иной?

• Если ты разработчик и обучаешь модель начнёшь с pt/pth, потом перейдёшь на Safetensors для хранения.
• Если ты пользователь и хочешь запустить модель на своём ПК выберешь GGUF, чтобы всё работало быстро и просто.

Квантизация

• Что это? Квантизация это процесс уменьшения точности чисел в модели, чтобы она занимала меньше места и работала быстрее. Представь, что ты округляешь числа: вместо 3.14159 используешь 3.14.

Как работает?

Веса модели (числа, которые сеть «выучила») обычно хранятся с высокой точностью (например, 32 бита на число — fp32). При квантизации их переводят в меньшую точность: 16 бит (fp16), 8 бит (int8) или даже 4 бита (int4).

Это как если бы ты рисовал картину не миллионами цветов, а сотнями — качество чуть хуже, но разница не всегда заметна.

Зачем нужна?

• Уменьшает размер модели (например, с 13 ГБ до 4 ГБ).
• Ускоряет работу, особенно на слабых устройствах (CPU, GPU).
• Экономит память.

Пример: Модель в GGUF с квантизацией Q4 (4 бита) работает на ноутбуке, а в fp32 требовала бы мощный сервер.

• FP32 (32 бита) «полная точность», как 3.1415926535.
• FP16 примерно 3.14.
• FP8 ещё грубее, вроде 3.1.

Тензоры

• Что это? Тензоры это многомерные массивы чисел, которые используются для хранения данных в нейронных сетях. Это как таблицы или кубики чисел, где хранится информация о модели.

Простыми словами:

• Число (например, 5) это тензор 0D (скаляр).
• Список чисел (например, [1, 2, 3]) это тензор 1D (вектор).
• Таблица (например, [[1, 2], [3, 4]]) это тензор 2D (матрица).
• «Куб» или больше измерений это тензоры 3D, 4D и так далее.

Зачем нужны?

Веса модели (то, что она «выучила») хранятся в тензорах. Картинки тоже можно представить как тензоры: например, 256x256x3 (ширина, высота, цвета RGB).

Пример: В Safetensors модель — это набор тензоров, вроде огромных таблиц с числами.

История генеративных нейронных сетей

1. Ранние шаги: до 2010-х

До появления настоящих генеративных сетей учёные экспериментировали с моделями, которые могли что-то «придумывать». Это были скорее математические игрушки, чем практичные инструменты:

Болцмановы машины (1980-е): Создал Джефф Хинтон (Geoff Hinton) и его коллеги. Это были простые сети, которые учились моделировать данные (например, чёрно-белые узоры). Картинки они не генерировали, но заложили основу для будущих идей.

Что умели? Почти ничего визуального — только абстрактные паттерны. Это был фундамент.

2. 2014: GANs (Generative Adversarial Networks) — революция начинается

Кто создал? Ян Гудфеллоу (Ian Goodfellow) и его команда в 2014 году.

Как назывались? GANs — генеративно-состязательные сети.

Как работали? Две сети соревновались: одна (генератор) создавала картинки из шума, другая (дискриминатор) проверяла, похожи ли они на настоящие. Они «тренировали» друг друга, пока генератор не начинал выдавать что-то правдоподобное.

Что умели? Первые GANs генерировали простые изображения: размытые лица, цифры (например, из датасета MNIST) или грубые картинки предметов. Качество было низким, но это был прорыв — сеть сама «придумывала» изображения.

Пример: Смутное лицо человека или кривой кот, который выглядел как клякса.

3. 2015 – 2017: Улучшение GANs

GANs быстро развивались, и появились новые версии:

• DCGAN (Deep Convolutional GAN, 2015): Создал Алек Радфорд (Alec Radford) и коллеги. Использовал свёрточные сети (CNN), что улучшило качество. Умел генерировать более чёткие картинки: лица, машины, животных, но всё ещё с артефактами.

Что умели? Например, лица 64x64 пикселя, которые уже можно было узнать как лица, или интерьеры комнат.

Проблемы: Нестабильное обучение — картинки могли получаться странными или «ломаными».

• Progressive GANs (2017): От Tero Karras и команды NVIDIA. Сеть училась генерировать картинки постепенно, от низкого разрешения (4x4) до высокого (1024x1024).

Что умели? Реалистичные лица людей в высоком разрешении. Это был первый раз, когда сгенерированные лица выглядели почти как настоящие фотографии.

4. 2018 – 2019: BigGAN и StyleGAN — качество растёт

• BigGAN (2018): Создан командой Google (Andrew Brock и др.). Использовал огромные ресурсы и датасеты (ImageNet).

Что умел? Генерировал сложные сцены и объекты: собаки, пейзажи, еда. Качество было высоким, но требовались мощные компьютеры.

Пример: Реалистичная собака или цветок, хотя иногда с мелкими ошибками.

• StyleGAN (2019): Опять от Tero Karras и NVIDIA. Добавили контроль над стилем изображения (например, можно было менять причёску или возраст лица).

Что умел? Потрясающе реалистичные лица (до 1024x1024), которые сложно отличить от фото. Также генерировал котов, машины, даже аниме-персонажей.

Особенность: Появилась возможность «редактировать» картинки, например, сделать лицо старше или добавить очки.

5. 2020: VAE и первые шаги к тексту

• VAE (Variational Autoencoders): Изначально предложены в 2013 году (Diederik Kingma и Max Welling), но стали популярны для генерации позже. Они сжимали картинки в латентное пространство и воссоздавали их.

Что умели? Простые изображения вроде рукописных цифр или лиц, но качество было хуже GANs. Зато они были стабильнее.

Связь с текстом: Начали комбинировать VAE с текстом, но это ещё не было массовым.

6. 2021: DALL·E и CLIP — текст встречает картинки

• DALL·E (2021): Создан OpenAI. Комбинировал VAE и трансформеры (как в языковых моделях). Использовал CLIP для связи текста и изображений.

Что умел? Генерировал картинки по текстовым запросам: «авокадо в виде кресла» или «кот в космосе». Качество было средним (256x256), но креативность — невероятной.

CLIP: Тоже от OpenAI. Не генерировал сам, а учился понимать связь между текстом и картинками, став «мозгом» для будущих моделей.

7. 2022: Диффузия берёт верх

• DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models, 2020 – 2021): Предложены Jascha Sohl-Dickstein и улучшены Jonathan Ho. Это были первые диффузионные модели.

Что умели? Генерировали картинки высокого качества (лица, объекты), но медленно — сотни шагов.

Прорыв: Показали, что диффузия может превзойти GANs по деталям.

• Stable Diffusion (2022): Создан Stability AI совместно с исследователями (Robin Rombach и др.). Комбинировал диффузию, VAE и CLIP.

Что умел? Генерировал картинки по тексту (512x512 и выше) быстро и качественно. Работал на обычных компьютерах благодаря латентному пространству.

Особенность: Открытый код — любой мог скачать и использовать.

• DALL·E 2 (2022): OpenAI улучшил первую версию. Использовал диффузию вместо VAE.

Что умел? Очень реалистичные и креативные картинки (до 1024x1024) по сложным запросам: «пингвин на пляже с коктейлем».

• Imagen (2022): От Google. Тоже диффузионная модель с упором на качество.

Что умел? Фотореалистичные изображения с невероятной детализацией.

8. 2023 – 2025: Современность

• Stable Diffusion XL (SDXL, 2023): Улучшенная версия от Stability AI. Добавили Refiner для детализации.

Что умеет? Картинки 1024x1024 с высоким качеством и гибкостью.

Midjourney (2022 – 2025): Закрытая модель, но популярная среди художников. Специализируется на художественных стилях.

• DALL·E 3 (2023): Ещё более точная и мощная версия от OpenAI.

Эволюция: от простого к сложному

• Ранние модели (GANs): Простые лица, низкое разрешение, много ошибок.
• Середина (StyleGAN, BigGAN): Реализм, но без текста.
• Текст + картинки (DALL·E, Stable Diffusion): Связь с запросами, креативность.
• Сегодня: Высокое качество, скорость, доступность.

Кто двигал прогресс?

• Учёные: Ян Гудфеллоу (GANs), Джефф Хинтон (основы), Tero Karras (NVIDIA).
• Компании: OpenAI (DALL·E, CLIP), Stability AI (Stable Diffusion), Google (Imagen), NVIDIA (StyleGAN).

Что изменилось?

• От размытых пятен до фотореализма.
• От случайных картинок до генерации по тексту.
• От суперкомпьютеров до домашних ПК.

FLUX

FLUX — это современная генеративная AI-модель, представленная в августе 2024 года компанией Black Forest Labs, основанной бывшими разработчиками Stable Diffusion (Robin Rombach, Andreas Blattmann и др.). Это модель «текст в изображение» с гибридной архитектурой, сочетающей трансформеры и диффузионные техники, с масштабом в 12 миллиардов параметров. Её цель — создавать высококачественные изображения по текстовым описаниям (prompts) с высокой точностью и разнообразием.

• Качество: Создаёт очень детализированные и реалистичные изображения, сравнимые с Midjourney или DALL·E 3.
• Точность: Лучше следует текстовым инструкциям (prompt adherence), чем предыдущие модели вроде Stable Diffusion XL.
• Скорость: Есть быстрая версия (Schnell), которая работает даже на обычных компьютерах.
• Гибкость: Предлагает три варианта:

1. FLUX. 1 Pro: Самый мощный, для коммерческого использования, доступен через API.
2. FLUX. 1 Dev: Открыт для некоммерческого использования, для экспериментов.
3. FLUX. 1 Schnell: Быстрый и лёгкий, с лицензией Apache 2. 0, для личного использования.

Как обучается?

Как и Stable Diffusion, FLUX. 1 обучен на огромном наборе данных — вероятно, миллиардах изображений с текстовыми описаниями из интернета (например, LAION). Точные детали данных не публичны, но обучение автоматизировано, без ручной разметки людьми — модель «поглощает» готовые пары текст-картинка.

Что умеет?

• Генерирует фотореалистичные сцены, людей, животных.
• Хорошо рисует руки и лица (проблема для старых моделей).
• Справляется с текстом на изображениях (например, надписи, логотипы).
• Поддерживает разные стили от реализма до абстракции.

FLUX — это следующий шаг после GANs (2014), StyleGAN (2019) и ранних диффузионных моделей (2020). Он основан на Stable Diffusion (2022), но с улучшенной архитектурой и эффективностью. На сегодня (март 2025) это одна из ведущих открытых моделей, успешно конкурирующая с платными решениями вроде Midjourney.