Diffusion মডেলের কাজের ধাপ এবং এর কাজের প্রক্রিয়া উদাহরণসহ ব্যাখ্যা করা হলো। Diffusion মডেল একটি জেনারেটিভ মডেল, যা টেক্সট বা র্যান্ডম ইনপুট ব্যবহার করে ইমেজ তৈরি করতে পারে। এটি মূলত ইমেজের স্টেপ-বাই-স্টেপ ট্রান্সফরমেশন ব্যবহার করে ইমেজ তৈরি করে। নিচে Diffusion মডেলের কাজের ধাপ ব্যাখ্যা করা হলো।
Diffusion মডেলের কাজের ধাপ
Diffusion মডেল মূলত দুটি প্রধান ধাপে কাজ করে:
- ফরোয়ার্ড প্রসেস (Forward Process): এখানে একটি ইমেজে ধীরে ধীরে noise (শব্দ) যোগ করা হয়, যতক্ষণ পর্যন্ত তা সম্পূর্ণ র্যান্ডম (pure noise) না হয়ে যায়।
- রিভার্স প্রসেস (Reverse Process): এখানে র্যান্ডম noise থেকে ইমেজ রিকনস্ট্রাক্ট (পুনর্গঠন) করা হয়। মডেলটি ধাপে ধাপে noise কমিয়ে ইমেজের সঠিক ফিচার (feature) রিকভার করে, যাতে চূড়ান্ত ইমেজ টেক্সট বা ইনপুটের সাথে মিল খায়।
ধাপ ১: ইমেজ থেকে Noise যোগ করা (ফরোয়ার্ড প্রসেস)
প্রথমে মডেল একটি ইমেজ নিয়ে তাতে noise যোগ করতে থাকে, এবং এই ধাপে noise যোগ করার ফর্মুলা ব্যবহার করা হয়।
- ধাপে ধাপে ইমেজটি সম্পূর্ণ র্যান্ডম স্টেটে পৌঁছে যায়।
- ধরুন, x0x_0x0 হলো মূল ইমেজ এবং xTx_TxT হলো সম্পূর্ণ র্যান্ডম noise যুক্ত ইমেজ।
উদাহরণ:
- x0x_0x0 → একটি পরিষ্কার ইমেজ।
- x1x_1x1 → কিছুটা noise যুক্ত ইমেজ।
- x2x_2x2 → আরও বেশি noise যুক্ত ইমেজ।
- xTx_TxT → সম্পূর্ণ র্যান্ডম ইমেজ (pure noise)।
ধাপ ২: Noise থেকে ইমেজ পুনর্গঠন (রিভার্স প্রসেস)
রিভার্স প্রসেসে, মডেল noise থেকে আস্তে আস্তে ইমেজ পুনর্গঠন করতে থাকে। এই ধাপে মডেলটি প্রতিটি স্টেপে noise কমিয়ে ইমেজের সঠিক বৈশিষ্ট্য (feature) বের করে আনে।
- ধাপ ১: সম্পূর্ণ র্যান্ডম ইমেজ থেকে কিছুটা noise কমানো।
- ধাপ ২: ইমেজে আরো ডিটেইলস আনা এবং ফিচার উন্নত করা।
- ধাপ ৩: চূড়ান্ত ইমেজ তৈরি করা যা টেক্সট ইনপুটের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
Diffusion মডেলের কাজের উদাহরণ
ধরে নিই, আমাদের ইনপুট টেক্সট "a cat sitting on a chair"। Diffusion মডেল কীভাবে ইমেজ তৈরি করে তা ধাপে ধাপে দেখানো হলো।
টেক্সট ইনপুট থেকে ইমেজ প্রাথমিককরণ:
- মডেল প্রথমে noise (র্যান্ডম পিক্সেল) দিয়ে একটি ইমেজ তৈরি করে।
Noise কমানোর ধাপ (Reverse Process):
- ধাপ ১: প্রাথমিক র্যান্ডম noise কমিয়ে একটি আকার দেওয়া হয় (যেমন: chair এবং cat এর প্রাথমিক অবয়ব বোঝা যাবে)।
- ধাপ ২: chair এবং cat এর ডিটেইলস আরও উন্নত করা হয় (যেমন: chair এর পায়া এবং cat এর আকার)।
- ধাপ ৩: মডেল টেক্সট ইনপুটের সাথে মিল রেখে চূড়ান্ত ইমেজ তৈরি করে, যেখানে একটি cat একটি chair-এ বসে আছে।
কোড উদাহরণ (সাধারণ Diffusion মডেলের ব্যবহার)
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image
from diffusers import StableDiffusionPipeline
# মডেল লোড করা
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device)
# টেক্সট ইনপুট
prompt = "a cat sitting on a chair"
# ইমেজ তৈরি করা
with torch.autocast("cuda"):
image = pipe(prompt).images[0]
# ইমেজ সংরক্ষণ করা
image.save("generated_image.png")
কোড ব্যাখ্যা:
- Stable Diffusion মডেল লোড করা: আমরা প্রি-ট্রেইনড Stable Diffusion মডেল লোড করেছি।
- টেক্সট ইনপুট: একটি সাধারণ টেক্সট ইনপুট ("a cat sitting on a chair") দেওয়া হয়েছে।
- ইমেজ তৈরি: মডেল ইনপুট টেক্সট থেকে একটি ইমেজ জেনারেট করেছে, যা সংরক্ষণ করা হয়েছে।
উপসংহার
Diffusion মডেল noise থেকে একটি ইমেজ তৈরি করার ধাপগুলো অনুসরণ করে। প্রথমে এটি noise যোগ করে ইমেজের সমস্ত ফিচার মুছে ফেলে এবং পরে ধাপে ধাপে সেই noise কমিয়ে ইমেজের আসল ফিচার বের করে আনে। এটি টেক্সট-টু-ইমেজ সিস্টেমের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা কনটেন্ট ক্রিয়েটর, ডিজাইনার, এবং আর্টিস্টদের জন্য দ্রুত এবং কার্যকরী সমাধান প্রদান করে।
Read more
