Stable Diffusion: Gerar imagens por prompts em texto

Stable Diffusion é um modelo de inteligência artificial (IA) que gera imagens digitais a partir de comandos textuais. Sua principal vantagem é a capacidade de criar imagens altamente detalhadas e realistas. Embora o uso mais comum do Stable Diffusion seja na geração de imagens, a tecnologia também é aplicada na edição de imagens e no design de interfaces de usuário.

O que é Stable Diffusion?

Stable Diffusion é um modelo de inteligência artificial generativa capaz de criar imagens realistas e únicas a partir de descrições textuais, conhecidas como prompts. Versões mais recentes deste tipo de modelo também oferecem recursos de reconhecimento de comandos de voz e de geração de animações e vídeos curtos quando combinadas com extensões como o Deforum.

Stable Diffusion é baseado em deep learning e utiliza redes neurais artificiais para processar informações. Dessa forma, o modelo consegue aprender autonomamente a partir de dados. Para identificar padrões e relações dentro de grandes volumes de informações e, assim, gerar conteúdo adequado, a inteligência artificial é treinada com milhões de pares de imagens e textos.

O desenvolvimento dessa ferramenta de IA foi iniciado por pesquisadores da Universidade Ludwig Maximilian de Munique (LMU) e da Universidade de Heidelberg, ambas na Alemanha. Desde o lançamento da primeira versão do Stable Diffusion, em agosto de 2022, o modelo passou por diversas melhorias. Atualmente, ele suporta até oito bilhões de parâmetros, o que possibilita uma interpretação bem mais precisa dos prompts e a geração de imagens de melhor qualidade. Como o Stable Diffusion foi desenvolvido como um software de código aberto (open source), seu código-fonte é disponibilizado livremente para a comunidade.

O modelo de IA com Stable Diffusion foi treinado com o conjunto de dados LAION, que contém mais de cinco bilhões de imagens e pares de imagem-texto extraídos de fontes como Common Crawl, Pinterest, WordPress, Flickr e plataformas semelhantes. O nome desse conjunto de dados vem da organização sem fins lucrativos alemã LAION, responsável por coletar e disponibilizar essas informações.

Qual é o diferencial do Stable Diffusion?

Stable Diffusion se destaca por diversas características, sendo ele uma ferramenta atrativa tanto para usuários comuns quanto para fins empresariais. Entre os principais diferenciais desse modelo de IA, podemos destacar:

• Código aberto: Qualquer pessoa pode baixar o código-fonte do modelo de IA e utilizá-lo em projetos próprios. Além disso, sua comunidade ativa de usuários e desenvolvedores disponibiliza extensas documentações e tutoriais.
• Resultados de alta qualidade: Mesmo com prompts complexos, o Stable Diffusion é capaz de gerar imagens detalhadas e realistas. Esse desempenho se deve tanto à arquitetura do modelo quanto ao treinamento com o extenso conjunto de dados LAION. Por esse motivo, o Stable Diffusion é considerado um dos melhores geradores de imagens por IA disponíveis atualmente.
• Compatibilidade com múltiplas plataformas: O Stable Diffusion pode ser executado tanto em servidores de alto desempenho quanto em computadores convencionais. Dessa forma, é possível utilizá-lo até mesmo em PCs e notebooks de uso pessoal, o que faz dessa ferramenta extremamente acessível ao grande público, por não exigir uma infraestrutura cara, baseada em computação em nuvem.
• Alta flexibilidade: Usuários com conhecimentos técnicos avançados podem modificar o modelo para atender a necessidades criativas específicas ou desenvolver aplicações personalizadas com base em fluxos de trabalho individuais.

Como funciona o Stable Diffusion?

Diferentemente da maioria dos outros geradores de imagens por IA, o Stable Diffusion é um modelo de difusão. Ele é inovador por inicialmente transformar as imagens do conjunto de dados de treinamento em ruído visual. No processo de geração de imagens, contudo, essa etapa ocorre de maneira inversa. Durante o treinamento, o modelo aprende a gerar imagens a partir dos ruídos ao comparar repetidamente a diferença entre as imagens criadas e as imagens reais.

A arquitetura do Stable Diffusion é composta por quatro elementos principais, sendo eles:

• Autocodificador variacional (VAE): O VAE possui um codificador (encoder) e um decodificador (decoder). O codificador compacta a imagem para facilitar a manipulação desta e captura seu significado semântico. O decodificador, por sua vez, é responsável por reconstruir a imagem.
• Processo de difusão: A difusão progressiva adiciona ruído gaussiano à imagem até que reste apenas um ruído aleatório. A difusão reversa desfaz esse processo iterativamente, reconstruindo uma imagem única a partir desse ruído.
• Previsor de ruído: Esse componente estima a quantidade de ruído presente no espaço latente e a subtrai da imagem. O processo é repetido diversas vezes para reduzir o ruído progressivamente. Até a versão 3.0, esse processo utilizava um modelo U-Net (rede neural convolucional). Versões mais recentes substituíram esse modelo pelo Rectified Flow Transformer.
• Condicionamento textual: Um tokenizer traduz a entrada de texto em unidades compreensíveis para o modelo de IA, permitindo que ele interprete corretamente a intenção do usuário. Em seguida, a entrada processada é transmitida ao previsor de ruído.

Como usar o Stable Diffusion?

A principal utilidade do Stable Diffusion é a criação de imagens. No entanto, os propósitos para os quais essas imagens são geradas podem variar amplamente. Enquanto artistas e designers utilizam esse gerador de imagens por IA para desenvolver conceitos visuais, agências de publicidade o empregam para criar esboços digitais para campanhas e projetos.

O Stable Diffusion também é amplamente utilizado para editar imagens. O modelo oferece diversas funcionalidades dessa área, incluindo a remoção de objetos específicos de uma imagem, a substituição de fundos, a alteração de cores e ajustes de iluminação.

Além disso, esse modelo de IA é usado no design de interfaces de usuário (UI). Prompts textuais são capazes de gerar interfaces gráficas completas e elementos de UI, como botões, ícones e fundos. Essa funcionalidade permite que designers testem diferentes conceitos rapidamente, reduzindo o esforço manual e, potencialmente, aprimorando a experiência do usuário (UX).

Quais são as limitações do Stable Diffusion?

Embora o Stable Diffusion ofereça recursos avançados e impressionantes, ele possui algumas limitações importantes, que merecem menção:

• Erros em imagens: Apesar de gerar imagens detalhadas, o modelo de IA pode apresentar imprecisões, especialmente ao trabalhar com conceitos abstratos. Usuários menos experientes podem encontrar dificuldades em obter os resultados desejados.
• Casos de uso desconhecidos: O Stable Diffusion depende exclusivamente dos dados utilizados no treinamento. Isso significa que ele pode ter dificuldades em processar prompts que envolvam temas para os quais não existem referências.
• Questões de direitos autorais: As imagens usadas no treinamento foram obtidas sem a permissão explícita de seus respectivos criadores. Isso tem gerado disputas legais, pois alguns artistas contestam o uso não autorizado de suas obras.
• Viés e estereótipos: Assim como outros modelos de IA, o Stable Diffusion pode herdar preconceitos dos dados de treinamento, resultando em representações tendenciosas ou discriminatórias relacionadas a gênero, cultura e idade.
• Requisitos de hardware: Para gerar imagens, o Stable Diffusion exige alto poder computacional, principalmente uma GPU robusta com memória VRAM suficiente. Para usuários com hardware convencional, a geração de imagens pode ser lenta e limitada.