Алгоритмы сведения (удаления шума) - одна из двух составляющих диффузных моделей; неплохое введение в тему (на английском языке) можно прочесть
здесь.
Ряд алгоритмов (таких как "Euler a") будет постоянно вносить правки в изображение, и с ростом количества шагов, помимо улучшения в целом качества, изображение может меняться до неузнаваемости.
Другие (таких как "DPM++ SDE Karras" в примерах ниже) в целом сводит изображение к более или менее устойчивой композиции - наращивание числа шагов может менять многие элементы, но в целом композиция остаётся той же.
Ниже примеры различия изображения при 15, 20 и 25 шагах просчётов (все прочие параметры просчёта те же самые).
15 шагов
20 шагов
25 шагов
Помимо прочего, очень своеобразно выглядит псевдо-анимация, когда быстро листаются отдельные шаги на большом диапазоне (скажем, от 10 до 100 шагов - на практике, обычно удаётся достичь приемлемого качества в диапазоне 10-40, в зависимости от конкретного алгоритма сведения).
Глядя на такие правки картинки начинаешь ощущать себя движущимся по разным фазам одной и той же реальности, и где-то там в конце финальное, наилучшее по всем параметрам состояние.
Как обычно, вас ограничивает только вычислительная мощность и доступное время.
#92дняпроекта #stablediffusion #арт #иллюстрация