Stable Diffusion คืออะไร? ทำไมถึงเป็นที่นิยมในวงการปัญญาประดิษฐ์? บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ Stable Diffusion ตั้งแต่พื้นฐาน ประวัติความเป็นมา ไปจนถึงการทำงานของ Diffusion Model และความสำคัญของ open source community
1. Stable Diffusion คืออะไร?
Stable Diffusion เป็นโมเดลสร้างภาพที่พัฒนาโดย Stability AI ซึ่งใช้เทคนิคการแพร่กระจาย (Diffusion) ในการสร้างภาพคุณภาพสูงจากข้อความหรือคำบรรยาย (Text to image) โมเดลนี้เป็น open source จึงทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงและใช้ได้ฟรี ปัจจุบันมีออกมาแล้วหลายเวอร์ชั่น ซึ่งเวอร์ชั่นที่เป็นที่นิยมมากที่สุดคือ SD1.5 และ SDXL ความแตกต่างของสองเวอร์ชั่นนี้สามารถอ่านได้ที่บทความ ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Stable Diffusion: Checkpoint, VAE, และ CLIP
2. ประวัติความเป็นมา
Stable Diffusion เกิดจากการวิจัยในวงการปัญญาประดิษฐ์และการสร้างภาพ ทีมพัฒนาของ Stability AI ได้เริ่มโครงการนี้เพื่อตอบสนองความต้องการในการสร้างภาพจากข้อมูลน้อยหรือจากคำบรรยาย (Text to image) และจากการตัดสินใจเปิดตัว Stable Diffusion เป็น open source ช่วยให้ชุมชนวิจัยและนักพัฒนาทั่วโลกได้เข้ามามีส่วนร่วมในการพัฒนาและปรับปรุงโมเดล
3. อะไรคือ Diffusion Model?
Diffusion Model เป็นเทคนิคการสร้างภาพที่ใช้การแพร่กระจายข้อมูลจาก noise ไปยังข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน กระบวนการทำงานมีสองส่วนหลัก:
- Forward Process: เพิ่ม noise เข้าไปในภาพทีละน้อยจนกลายเป็นภาพที่มีแต่ noise
- Reverse Process: ลด noise ทีละน้อยจนได้ภาพที่ชัดเจน
Diffusion Model เป็นเทคนิคที่ใช้ในการเทรนโมเดลเพื่อให้ AI สามารถรู้จักและสร้างภาพได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น การสอนให้ AI รู้ว่านี่คือภาพแมว เราจะเริ่มจากการนำภาพแมวชัดเจนมาแล้วค่อยๆ เพิ่ม noise เข้าไปในกระบวนการที่เรียกว่า Forward Process จากนั้น AI จะทำการเรียนรู้จากกระบวนการย้อนกลับที่เรียกว่า Reverse Process ซึ่งจะเริ่มจากภาพที่มีแต่ noise แล้วลด noise ทีละน้อยจนได้ภาพแมวที่ชัดเจน
กระบวนการนี้ช่วยให้ AI เรียนรู้ลักษณะสำคัญของภาพแมวและสามารถสร้างภาพแมวที่มีคุณภาพสูงได้จากข้อมูลที่มีแต่ noise ตั้งแต่แรก
ใน Web UI ต่างๆ เช่น A1111 หรือ Comfy UI ผู้ใช้สามารถตั้งค่าจำนวนรอบของการลด noise ได้ นั้นก็คือ Step นั้นเอง
4. เราสามารถใช้งาน Stable Diffusion ได้อย่างไร?
เราสามารถใช้งาน Stable Diffusion เพื่อสร้างภาพได้ง่ายๆ ผ่าน Web UI ที่เป็นที่นิยม ได้แก่ A1111 และ Comfy UI ทั้งสองอินเทอร์เฟซนี้ออกแบบมาให้ใช้งานง่ายและมีฟีเจอร์ที่หลากหลาย ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งการสร้างภาพได้ตามต้องการ โดย A1111 จะเน้นไปที่ความเรียบง่าย ส่วน Comfy UI มีฟีเจอร์ที่ให้ความยืดหยุ่นในการปรับแต่งมากขึ้นแต่ก็ต้องใช้ความเข้าใจที่มากขึ้นด้วยเช่นกัน
5. ความสำคัญของ Open Source และ Community
ก่อนที่จะจบบทความนี้ ขอพูดถึงเรื่อง open source หน่อย การเป็น open source ของ Stable Diffusion ทำให้ชุมชนนักพัฒนาและนักวิจัยทั่วโลกสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาโมเดลได้ ตัวอย่างเช่น ชุมชน Hugging Face ที่สนับสนุนการพัฒนาโมเดล AI หรือ Civitai ที่เป็นแหล่งชุมชนของ Stable Diffusion โดยตรง ทำให้มีผู้คนมากมายเข้ามาช่วยกันพัฒนาตัวโมเดลให้มีความสามารถเพิ่มขึ้น และมีควารหลากหลายมากขึ้น
การมี community ที่เข้มแข็งช่วยให้โมเดลมีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แบ่งปันความรู้และเทคนิคใหม่ๆ ซึ่งช่วยให้การพัฒนา AI ก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว
