Stable Diffusion
ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರಸರಣ ತಂತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 2022ರಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಪಠ್ಯ ವಿವರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾದ ವಿವರವಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಇದನ್ನು ಇನ್ಪೇನ್ಟಿಂಗ್, ಔಟ್ ಪೇನ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಇಮೇಜ್-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಅನುವಾದಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಂತಹ ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಮ್ಯೂನಿಚ್ನ ಲುಡ್ವಿಗ್ ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮಿಲಿಯನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯ ಮತ್ತು ರನ್ವೇಯಲ್ಲಿನ ಕಾಂಪ್ವಿಸ್ ಗ್ರೂಪ್ನ ಸಂಶೋಧಕರು ಇದನ್ನು ಸ್ಥಿರತೆ AI ಯ ಗಣನೆಯ ದೇಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಲಾಭರಹಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣವು ಒಂದು ಸುಪ್ತ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಆಳವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತೂಕಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಕನಿಷ್ಠ 4 ಜಿಬಿ ವಿಆರ್ಎಎಂನೊಂದಿಗೆ ಸಾಧಾರಣ ಜಿಪಿಯು ಹೊಂದಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗ್ರಾಹಕ ಯಂತ್ರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ DALL-E ಮತ್ತು ಮಿಡ್ಜರ್ನಿಯಂತಹ ಹಿಂದಿನ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಪಠ್ಯ-ಟು-ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ನಿರ್ಗಮನವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿತು. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಕಂಪನಿ ಸ್ಥಿರತೆ AI ಯಿಂದ ಧನಸಹಾಯ ಮತ್ತು ಆಕಾರ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಈ ಮಾದರಿಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರವಾನಗಿಯನ್ನು ಮ್ಯೂನಿಚ್ನ ಲುಡ್ವಿಗ್ ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮಿಲಿಯನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಕಾಂಪ್ವಿಸ್ ಗುಂಪು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿತು. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ನೇತೃತ್ವವನ್ನು ರನ್ವೇಯ ಪ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ ಎಸ್ಸರ್ ಮತ್ತು ಕಾಂಪ್ವಿಸ್ನ ರಾಬಿನ್ ರೊಂಬಾಚ್ ವಹಿಸಿದ್ದರು, ಅವರು ಈ ಹಿಂದೆ ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಬಳಸುವ ಸುಪ್ತ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಸಂಶೋಧಕರಲ್ಲಿ ಸೇರಿದ್ದರು. ಸ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಎಐ ಈ ಯೋಜನೆಯ ಬೆಂಬಲಿಗರಾಗಿ ಎಲುಥೆರಾಯ್ ಮತ್ತು ಲಿಯಾನ್ (ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಜರ್ಮನ್ ಲಾಭೋದ್ದೇಶವಿಲ್ಲದ ಸಂಸ್ಥೆ) ಗೆ ಮನ್ನಣೆ ನೀಡಿದೆ. ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2022ರಲ್ಲಿ, ಲೈಟ್ಸ್ಪೀಡ್ ವೆಂಚರ್ ಪಾರ್ಟ್ನರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕೋಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ನೇತೃತ್ವದ ಸುತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಎಐ ಯು. ಎಸ್. $101 ದಶಲಕ್ಷವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿತು. ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಡಿಎಂ) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಎಲ್ಎಂಯು ಮ್ಯೂನಿಚ್ನಲ್ಲಿ ಕಾಂಪ್ವಿಸ್ ಗುಂಪು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಲೇಟೆಂಟ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಎಲ್ಡಿಎಂ) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. 2015 ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ, ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದದ ಸತತ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಆಟೋಎನ್ಕೊಡರ್ಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವು 3 ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಃ ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಆಟೋಎನ್ಕೊಡರ್ (ವಿಎಇ), ಯು-ನೆಟ್ ಮತ್ತು ಐಚ್ಛಿಕ ಪಠ್ಯ ಎನ್ಕೋಡರ್. ವಿಎಇ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಜಾಗದಿಂದ ಸಣ್ಣ ಆಯಾಮದ ಸುಪ್ತ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರದ ಹೆಚ್ಚು ಮೂಲಭೂತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಮುಂದಕ್ಕೆ ಪ್ರಸರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಕುಚಿತ ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೆಸ್ನೆಟ್ ಬೆನ್ನೆಲುಬಿನಿಂದ ಕೂಡಿದ ಯು-ನೆಟ್ ಬ್ಲಾಕ್, ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಪ್ರಸರಣದಿಂದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವಿಎಇ ಡಿಕೋಡರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಂತಿಮ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಡೀನೋಯಿಸಿಂಗ್ ಹಂತವನ್ನು ಪಠ್ಯದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್, ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಇತರ ವಿಧಾನದ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶವು ಅಡ್ಡ-ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಯು-ನೆಟ್ಗಳನ್ನು ಡೀನೋಯಿಸ್ ಮಾಡಲು ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ಗಾಗಿ, ಸ್ಥಿರವಾದ, ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಿಎಲ್ಐಪಿ ವಿಐಟಿ-ಎಲ್/14 ಪಠ್ಯ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಡಿಎಂಗಳ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಗಣನೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಯು-ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ 860 ದಶಲಕ್ಷ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಎನ್ಕೋಡರ್ನಲ್ಲಿ 123 ದಶಲಕ್ಷ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು 2022ರ ಮಾನದಂಡಗಳ ಪ್ರಕಾರ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹಗುರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕ ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಲಯನ್-5ಬಿ ಯಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಜೋಡಿ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು, ಇದು ವೆಬ್ನಿಂದ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾದ ಕಾಮನ್ ಕ್ರಾಲ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಡೆದ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ 5 ಬಿಲಿಯನ್ ಇಮೇಜ್-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಭಾಷೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮೂಲಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ವಾಟರ್ ಮಾರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಊಹಿಸಲಾದ ಸಾಧ್ಯತೆ, ಮತ್ತು "ಸೌಂದರ್ಯ" ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ (ಉದಾ. ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ದೃಶ್ಯ ಗುಣಮಟ್ಟ). ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಜರ್ಮನಿಯ ಲಾಭರಹಿತ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ ಲಯನ್ ರಚಿಸಿದೆ, ಇದು ಸ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಎಐಯಿಂದ ಹಣವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲಯಾನ್-5ಬಿ ಯ ಮೂರು ಉಪಗುಂಪುಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತುಃ ಲಯಾನ್2ಬಿ-ಎನ್, ಲಯಾನ್-ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, ಮತ್ತು ಲಯಾನ್-ಸೌಂದರ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ ವಿ25 +. ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಬಳಸಿದ ಮೂಲ ವಿಶಾಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ 12 ಮಿಲಿಯನ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಣ್ಣ ಉಪಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳ ಸುಮಾರು 47 ಪ್ರತಿಶತವು 100 ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್ಗಳಿಂದ ಬಂದಿವೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ Pinterest ಉಪಗುಂಪಿನ 8.5 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದೆ, ನಂತರ ವರ್ಡ್ಪ್ರೆಸ್, ಬ್ಲಾಗ್ಸ್ಪಾಟ್, ಫ್ಲಿಕರ್, ಡಿವಿಯಂಟ್ಆರ್ಟ್ ಮತ್ತು ವಿಕಿಮೀಡಿಯಾ ಕಾಮನ್ಸ್ನಂತಹ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು. ಬೇಯರಿಷರ್ ರುಂಡ್ಫಂಕ್ ನಡೆಸಿದ ತನಿಖೆಯು, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಲಯನ್ನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಖಾಸಗಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಲಯನ್2ಬಿ-ಎನ್ ಮತ್ತು ಲಯನ್-ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಉಪಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು, ಕೊನೆಯ ಕೆಲವು ಸುತ್ತುಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಲಯನ್-ಸೌಂದರ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ ವಿ2 5 + ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಯಿತು, ಇದು 600 ಮಿಲಿಯನ್ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಚಿತ್ರಗಳ ಉಪಗುಂಪು, ಇದನ್ನು ಲಯನ್-ಸೌಂದರ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್ ವಿ2 ಮಾನವರು, ಸರಾಸರಿ, 10 ರಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ 5 ಅಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿದಿದ್ದಾರೆ. ಲಯನ್-ಸೌಂದರ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿ2 5 + ಉಪವಿಭಾಗವು ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊರತುಪಡಿಸಿದೆ, ಇದನ್ನು ಲಯನ್-5ಬಿ-ವಾಟರ್ಮಾರ್ಕ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ 80 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಜಲಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ-ಮುಕ್ತ ಪ್ರಸರಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಂತಿಮ ಸುತ್ತಿನ ತರಬೇತಿಯು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಶೇಕಡಾ 10 ರಷ್ಟು ಪಠ್ಯ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕೈಬಿಟ್ಟಿತು. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ 256 ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಎ100 ಜಿಪಿಯುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಟ್ಟು 150,000 ಜಿಪಿಯು-ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ, 600,000 ಡಾಲರ್ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಮಿತಿಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವು ಕೆಲವು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅವನತಿ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಪಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಬಿಡುಗಡೆಗಳನ್ನು 512x512 ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು, ಅಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶೇಷಣಗಳು ಅದರ "ನಿರೀಕ್ಷಿತ" 512x512 ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಿಂದ ವಿಮುಖವಾದಾಗ ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ; ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯ ಆವೃತ್ತಿ 2 ನವೀಕರಣವು ನಂತರ 768x768 ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಲಯಾನ್ ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿ ಅಂಗಗಳ ಕಳಪೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟದಿಂದಾಗಿ ಮಾನವ ಅಂಗಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಮಾನವನ ಅಂಗಗಳು ಮತ್ತು ಮುಖಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಯು ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅಂತಹ ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವುದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಜುಲೈ 2023ರಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಎಕ್ಸ್ಎಲ್ (ಎಸ್ಡಿಎಕ್ಸ್ಎಲ್) ಆವೃತ್ತಿ 1, ಸ್ಥಳೀಯ 1024x1024 ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಅಂಗಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ಪೀಳಿಗೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಭಿವರ್ಧಕರ ಲಭ್ಯತೆಯು ಸಹ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸದ ಹೊಸ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅನಿಮೆ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ("ವೈಫು ಪ್ರಸರಣ"), ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮರು ತರಬೇತಿಯ ಮೂಲಕ ರಚಿಸಲಾದ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಸಂಗೀತದವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಬಳಕೆಯ-ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿದೆ; ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ವಿಭಿನ್ನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳು ಹೊಸ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ವಿಫಲವಾಗುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಮಾದರಿಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರೂ ಸಹ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈಫು-ಪ್ರಸರಣದ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಕನಿಷ್ಠ 30 ಜಿಬಿ ವಿಆರ್ಎಎಂ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೇವಲ 12 ಜಿಬಿ ಹೊಂದಿರುವ ಎನ್ವಿಡಿಯಾದ ಜಿಫೋರ್ಸ್ 30 ಸರಣಿಯಂತಹ ಗ್ರಾಹಕ ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣದ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ವಿವರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪಾಶ್ಚಿಮಾತ್ಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಕೂಡಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಮಾದರಿಯು ಇತರ ಸಮುದಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಇತರ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಪಾಶ್ಚಿಮಾತ್ಯ ಅಥವಾ ಬಿಳಿ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸಂಯೋಜನೆ ಮಾದರಿಯ ಆರಂಭಿಕ ತರಬೇತಿಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಬಳಕೆಯ-ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸಂಯೋಜನೆಯ ಉತ್ಪಾದನಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯ ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗೆ ಬಳಕೆದಾರ-ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳಿವೆಃ ಬಳಕೆದಾರ-ಒದಗಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಗ್ರಹದಿಂದ "ಎಂಬೆಡಿಂಗ್" ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಜನರೇಷನ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ನ ಹೆಸರನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಯು ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಹೋಲುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು ಎನ್ವಿಡಿಯಾದ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ 2022 ರಲ್ಲಿ ಟೆಲ್ ಅವಿವ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ "ಪಠ್ಯ ವಿಲೋಮ" ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಪಠ್ಯ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಬಳಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟೋಕನ್ಗಳಿಗೆ ವಾಹಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಹುಸಿ-ಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೂಲ ಮಾದರಿಯೊಳಗಿನ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯ ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. "ಹೈಪರ್ನೆಟ್ವರ್ಕ್" ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ದೊಡ್ಡ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನೊಳಗಿನ ವಿವಿಧ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಮೂಲತಃ ಪಠ್ಯ-ಪೀಳಿಗೆಯ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾದ 2021 ರಲ್ಲಿ ನೊವೆಲ್ಎಐ ಡೆವಲಪರ್ ಕುರುಮುಜ್ ರಚಿಸಿದ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೈಪರ್ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿಕ್ಕಿನತ್ತ ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಲಾವಿದರ ಕಲಾ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಕಲಾವಿದರನ್ನು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯು ಗುರುತಿಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ; ಅವರು ಕೂದಲು ಮತ್ತು ಕಣ್ಣುಗಳಂತಹ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ದ್ವಿತೀಯ ಸುಪ್ತ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಡ್ರೀಮ್ಬೂತ್ 2022ರಲ್ಲಿ ಗೂಗಲ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಮತ್ತು ಬೋಸ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪೀಳಿಗೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ನಿಖರವಾದ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ವಿಷಯವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪಿನ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯು ಔಟ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಸೇರಿಸಬೇಕಾದ ಅಥವಾ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಮೊದಲಿನಿಂದ ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅದರ ಪ್ರಸರಣ-ನಿರಾಕರಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ("ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಚಿತ್ರ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ) ವಿವರಿಸಿದ ಹೊಸ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮಾದರಿಯು ಮರು-ಚಿತ್ರಿಸಬಹುದು. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಅಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸೂಕ್ತವಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಿದಾಗ, ಇನ್ಪೇನ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪೇನ್ಟಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಮಾದರಿಯು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು 10 ಜಿಬಿ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಆರ್ಎಎಂನೊಂದಿಗೆ ಚಲಾಯಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಕಡಿಮೆ ವಿಆರ್ಎಎಂ ಹೊಂದಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರು ಕಡಿಮೆ ವಿಆರ್ಎಎಂ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಲು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಫ್ಲೋಟ್ 32 ಬದಲಿಗೆ ಫ್ಲೋಟ್ 16 ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ತೂಕವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಟು ಇಮೇಜ್ ಜನರೇಷನ್ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣದೊಳಗಿನ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಟು ಇಮೇಜ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು "ಟಿಎಕ್ಸ್ಟಿ2ಐಎಂಜಿ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ ಇಮೇಜ್ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಬೀಜ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ವಿವಿಧ ಆಯ್ಕೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ವಿವರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಚಿತ್ರ ಕಡತವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅದೃಶ್ಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ವಾಟರ್ಮಾರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ತಿರುಗಿಸಿದರೆ ಈ ವಾಟರ್ಮಾರ್ಕ್ ಅದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಟಿಎಕ್ಸ್ಟಿ2ಐಎಮ್ಜಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬೀಜದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಚಿತ್ರಣದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಬೀಜವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕಗೊಳಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಅಥವಾ ಹಿಂದೆ ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರದಂತೆಯೇ ಅದೇ ಚಿತ್ರ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅದೇ ಬೀಜವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ಗಾಗಿ ತೀರ್ಮಾನದ ಹಂತಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸಹ ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಧಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಸಣ್ಣ ಮೌಲ್ಯವು ದೃಷ್ಟಿ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾದ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್-ಫ್ರೀ ಗೈಡೆನ್ಸ್ ಸ್ಕೇಲ್ ಮೌಲ್ಯವು, ಔಟ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಗೆ ಎಷ್ಟು ನಿಕಟವಾಗಿ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಂಡ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್2ಐಎಂಜಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ನ ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ನೀಡಲಾದ ತೂಕವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಒತ್ತು ಗುರುತುಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಬ್ರಾಕೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುತ್ತುವ ಮೂಲಕ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡಲು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ತೂಕವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ "ಋಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು". ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಸ್ಥಿರತೆ AIಯ ಸ್ವಂತ ಡ್ರೀಮ್ಸ್ಟೂಡಿಯೋ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಕೆಲವು ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಚಿತ್ರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರು ಒದಗಿಸಿದ ಧನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೂಲತಃ ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿತ್ತು ಎಂಬುದರ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಚಿತ್ರ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಕೈಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿವೆ. ಇಮೇಜ್ ಮಾರ್ಪಾಡು ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮತ್ತೊಂದು ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, "ಐಎಮ್ಜಿ2ಐಎಮ್ಜಿ" ಅನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹಾದಿ ಮತ್ತು 0.0 ಮತ್ತು 1ರ ನಡುವಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಔಟ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲಾದ ಶಬ್ದದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಚಿತ್ರದೊಳಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಒದಗಿಸಿದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಶಬ್ದಾರ್ಥವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಮೂಲ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಐಎಮ್ಜಿ2ಐಎಮ್ಜಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ದತ್ತಾಂಶ ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಧನೆಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದ ದೃಶ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಚಿತ್ರದ ಮೇಲ್ದರ್ಜೆಗೇರಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಚಿತ್ರ ಸಂಕೋಚನದ ಸಾಧನವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜೆಪಿಇಜಿ ಮತ್ತು ವೆಬ್ಪಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಸಂಕೋಚನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಇತ್ತೀಚಿನ ವಿಧಾನಗಳು ಸಣ್ಣ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಮುಖಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಯ ಹಲವಾರು ಮುಂಭಾಗದ-ಅಂತ್ಯದ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಂದ ಐಎಮ್ಜಿ2ಐಎಮ್ಜಿ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರ ಮಾರ್ಪಾಡಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬಳಕೆಯ-ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರ್ಣಚಿತ್ರವು ಬಳಕೆದಾರ-ಒದಗಿಸಿದ ಪದರದ ಮುಖವಾಡದಿಂದ ಚಿತ್ರಿಸಲಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರದ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಆಯ್ದವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಒದಗಿಸಿದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸದಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಮುಖವಾಡದ ಜಾಗವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ. ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ 2 ಬಿಡುಗಡೆಯ ಜೊತೆಗೆ ಸ್ಟೇಬಿಲಿಟಿ AI ಯು ಬಳಕೆ-ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಒಳಬರಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಮೀಸಲಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ವರ್ಣಚಿತ್ರವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅದರ ಮೂಲ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ, ಒದಗಿಸಿದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಚಿಸಲಾದ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಹಿಂದೆ ಖಾಲಿ ಜಾಗವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ. ನವೆಂಬರ್ 24,2022 ರಂದು ಸ್ಟೇಬಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ 2 ಬಿಡುಗಡೆಯೊಂದಿಗೆ "ಡೆಪ್ತ್2ಐಎಮ್ಜಿ" ಎಂಬ ಹೆಸರಿನ ಡೆಪ್ತ್-ಗೈಡೆಡ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು; ಈ ಮಾದರಿಯು ಒದಗಿಸಿದ ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದ ಆಳವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಡೆಪ್ತ್ ಮಾಹಿತಿ ಎರಡನ್ನೂ ಆಧರಿಸಿ ಹೊಸ ಔಟ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮೂಲ ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದ ಸುಸಂಬದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಆಳವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕಂಟ್ರೋಲ್ನೆಟ್ ಎಂಬುದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವಾಗಿದೆ. ಇದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳ ತೂಕವನ್ನು "ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ" ನಕಲು ಮತ್ತು "ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ" ನಕಲುಗಳಾಗಿ ನಕಲು ಮಾಡುತ್ತದೆ. "ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ" ಪ್ರತಿಯು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ "ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ" ಪ್ರತಿಯು ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಚಿತ್ರ ಜೋಡಿಗಳ ಸಣ್ಣ ದತ್ತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗಿನ ತರಬೇತಿಯು ಉತ್ಪಾದನಾ-ಸಿದ್ಧ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳ ಸಮಗ್ರತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. "ಶೂನ್ಯ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್" ಎಂಬುದು 1x1 ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಆಗಿದ್ದು, ತೂಕ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ಎರಡನ್ನೂ ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗಿದೆ. ತರಬೇತಿಯ ಮೊದಲು, ಎಲ್ಲಾ ಶೂನ್ಯ ಸುರುಳಿಗಳು ಶೂನ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕಂಟ್ರೋಲ್ನೆಟ್ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ವಿರೂಪವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಪದರವನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸಿಕೊಂಡು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮ-ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಥವಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಾಧನಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆಯ ಮತ್ತು ವಿವಾದವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವು ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ವಿಷಯವು ಕಾನೂನುಬಾಹಿರ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹಾನಿಕಾರಕವಲ್ಲ ಎಂದು ಒದಗಿಸಿದ ಮಾದರಿಯ ಯಾವುದೇ ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಳಕೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ ಮತ್ತು ಇತರ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಮಾಲೀಕರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದೆ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುವುದರಿಂದ, ಚಿತ್ರದ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ನೈತಿಕತೆಯ ಮೇಲೆ ವಿವಾದವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದೆ. ಇದು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಖಾಸಗಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಗೂ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯ ಶೈಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಕಲಾಕೃತಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣದ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಹೋಲುವ ಕೃತಿಗಳ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತಿರುವವರು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಾರದು ಎಂದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅವರ ಪ್ರತಿರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಹಕ್ಕುಗಳಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಲೋಗೋಗಳಂತಹ ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿಯು ಇನ್ನೂ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣದಂತಹ ಚಿತ್ರ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಛಾಯಾಗ್ರಾಹಕರು, ಮಾದರಿಗಳು, ಛಾಯಾಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ನಟರೊಂದಿಗೆ ಮಾನವ ಕಲಾವಿದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಕ್ರಮೇಣ AI-ಆಧಾರಿತ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ವಾಣಿಜ್ಯ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ದೃಶ್ಯ ಕಲಾವಿದರು ಕಳವಳ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಉತ್ಪಾದಕ AI ಆಧಾರಿತ ಇತರ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಹಿಂಸಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಲೈಂಗಿಕವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚಿತ್ರಣಗಳಂತಹ ಬಳಕೆದಾರರು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ವಿಷಯದ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಂದನೀಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದೆಂಬ ಕಳವಳವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾ, ಸ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಎಐಯ ಸಿಇಒ ಇಮಾದ್ ಮೊಸ್ಟಾಕ್, "ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅವರು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ನೈತಿಕ, ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಜನರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ" ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕರ ಕೈಗೆ ಹಾಕುವುದು ಸಂಭಾವ್ಯ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿವ್ವಳ ಲಾಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣದ ಮುಕ್ತ ಲಭ್ಯತೆಯ ಹಿಂದಿನ ಉದ್ದೇಶವು ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಬಲ್ಯವನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂದು ಮೊಸ್ಟಾಕ್ ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ಈ ಹಿಂದೆ ಚಿತ್ರ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಮುಚ್ಚಿದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮೂಲ ಕೋಡ್ನ ಲಭ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರತೆ AI ಇರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದ ಇದು ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪಿಕ್ಸಿವ್ನಂತಹ ಜಾಲತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣದಿಂದ ಸೃಷ್ಟಿಯಾದ ಅಂತಹ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಸಿನ ಪಾತ್ರಗಳ ಫೋಟೋರಿಯಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಲೈಂಗಿಕ ಚಿತ್ರಣಗಳ ಸುತ್ತ ವಿವಾದಗಳು ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿವೆ. 2023ರ ಜನವರಿಯಲ್ಲಿ, ಮೂವರು ಕಲಾವಿದರುಃ ಸಾರಾ ಆಂಡರ್ಸನ್, ಕೆಲ್ಲಿ ಮೆಕ್ಕರ್ನಾನ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಲಾ ಒರ್ಟಿಜ್ ಅವರು ಸ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಎಐ, ಮಿಡ್ಜರ್ನಿ ಮತ್ತು ಡಿವಿಯಂಟ್ಆರ್ಟ್ ವಿರುದ್ಧ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಮೊಕದ್ದಮೆಯನ್ನು ಹೂಡಿದರು, ಈ ಕಂಪನಿಗಳು ಮೂಲ ಕಲಾವಿದರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದೆ ವೆಬ್ನಿಂದ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾದ ಐದು ಶತಕೋಟಿ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಎಐ ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಕಲಾವಿದರ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿವೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಅದೇ ತಿಂಗಳು, ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅದರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಎಐ ವಿರುದ್ಧ ಗೆಟ್ಟಿ ಇಮೇಜಸ್ ಮೊಕದ್ದಮೆ ಹೂಡಿತು. ಜುಲೈ 2023 ರಲ್ಲಿ, ಯು. ಎಸ್. ಜಿಲ್ಲಾ ನ್ಯಾಯಾಧೀಶ ವಿಲಿಯಂ ಒರಿಕ್ ಅವರು ಆಂಡರ್ಸನ್, ಮೆಕ್ಕರ್ನಾನ್ ಮತ್ತು ಒರ್ಟಿಜ್ ಅವರು ಸಲ್ಲಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೊಕದ್ದಮೆಯನ್ನು ವಜಾಗೊಳಿಸಲು ಒಲವು ತೋರಿದರು ಆದರೆ ಹೊಸ ದೂರನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡಿದರು. ಪರವಾನಗಿ DALL-E ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣವು ಅದರ ಮೂಲ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ (ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತೂಕಗಳು) ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿ (ಎಂ) ಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಎಐ ಪರವಾನಗಿ (ಆರ್ಎಐಎಲ್) ಯ ಒಂದು ರೂಪವಾದ ಕ್ರಿಯೇಟಿವ್ ಎಂಎಲ್ ಓಪನ್ ರೈಲ್-ಎಂ ಪರವಾನಗಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪರಾಧ, ಮಾನನಷ್ಟ, ಕಿರುಕುಳ, ಕಿರುಕುಳ, "ಶೋಷಣೆ. ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಕರು", ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಕಾನೂನು ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು ಮತ್ತು "ಸಾಮಾಜಿಕ ನಡವಳಿಕೆ ಅಥವಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳ ವಿರುದ್ಧ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಹಾನಿ ಮಾಡುವುದು. [ಅಥವಾ] ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳು" ಸೇರಿದಂತೆ ಕೆಲವು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರವಾನಗಿಯು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಮುಕ್ತರಾಗಿದ್ದಾರೆ. 15.ai ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಲೆ ಕ್ರೇಯಾನ್ ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಇಮ್ಯಾಜೆನ್ (ಗೂಗಲ್ ಬ್ರೈನ್) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣದ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರದರ್ಶನ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವಿವರಣೆ "ನಾವೆಲ್ಲರೂ AI ಗಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತು": ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಸರಣ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ದತ್ತಾಂಶದ ತನಿಖೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಲೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ತಂತ್ರಾಂಶ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಪಠ್ಯದಿಂದ-ಚಿತ್ರದ ಪೀಳಿಗೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕಾ ಕಲೆ ವಿವಾದಗಳು ಕೃತಿಗಳು ಕೃತಿಚೌರ್ಯದ ವಿವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿವೆ 2022 ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ