ডিফিউশন মডেল একটি ডিপ লার্নিং মডেল যা ধীরে ধীরে নোয়েজ (random noise) থেকে ধাপে ধাপে ইমেজ বা ডেটা জেনারেট করে। এটি একটি জেনারেটিভ মডেল যা উচ্চ মানের এবং রিয়েলিস্টিক আউটপুট তৈরি করতে সক্ষম। ডিফিউশন মডেল কী এবং কিভাবে এটি কাজ করে তা নিচে বিস্তারিতভাবে আলোচনা করা হলো।

ডিফিউশন মডেল: পরিচিতি

ডিফিউশন মডেল হলো একটি প্রোবাবিলিস্টিক মডেল যা নোয়েজ যুক্ত ইমেজ বা ডেটা থেকে আস্তে আস্তে আসল ইমেজ রিকভার করে। এই প্রক্রিয়ায়, ডিফিউশন মডেল ধাপে ধাপে একটি ইমেজ বা সিগন্যাল তৈরি করতে এবং এটি আরো রিয়েলিস্টিক করতে কাজ করে। এটি জেনারেটিভ মডেল যেমন GANs এবং VAEs এর মতো, কিন্তু এর ট্রেনিং এবং জেনারেশন প্রক্রিয়া ভিন্ন।

ডিফিউশন মডেলের কাজের ধরণ

ডিফিউশন মডেল সাধারণত দুটি প্রধান প্রক্রিয়ার মাধ্যমে কাজ করে:

1. ফরওয়ার্ড ডিফিউশন প্রসেস (Forward Diffusion Process)
2. রিভার্স ডিফিউশন প্রসেস (Reverse Diffusion Process)

১. ফরওয়ার্ড ডিফিউশন প্রসেস

ফরওয়ার্ড ডিফিউশন প্রক্রিয়ায় একটি ইমেজ বা ডেটাসেট ধাপে ধাপে নোয়েজ যুক্ত করে ধ্বংস করা হয়। এই প্রক্রিয়ায়:

• ধীরে ধীরে ইমেজ বা ডেটাতে গাউসিয়ান নোয়েজ যুক্ত করা হয়।
• শেষে ইমেজটি সম্পূর্ণ নোয়েজে পরিণত হয়।
• এই প্রক্রিয়ার মাধ্যমে মডেল শিখে কীভাবে একটি পরিচ্ছন্ন ইমেজ নোয়েজে রূপান্তরিত হয়।

উদাহরণ: ধাপে ধাপে একটি কুকুরের ছবি নোয়েজ যুক্ত করে এটিকে সম্পূর্ণ নোয়েজে পরিণত করা।

২. রিভার্স ডিফিউশন প্রসেস

রিভার্স ডিফিউশন প্রক্রিয়ায়, মডেলটি নোয়েজ থেকে ধাপে ধাপে ইমেজ পুনরুদ্ধার করতে শিখে। এটি মূলত নোয়েজেড ইমেজ থেকে আসল ইমেজ পুনরায় তৈরি করার প্রক্রিয়া:

• মডেলটি শিখে কীভাবে প্রতিটি ধাপে নোয়েজ কমিয়ে আসল ইমেজের কাছাকাছি নিয়ে আসা যায়।
• এই প্রক্রিয়ায়, মডেলটি বিভিন্ন ধাপের মধ্যে ট্রেনিং করানো হয় যাতে এটি ইমেজের আসল ফিচারগুলি পুনরায় তৈরি করতে পারে।

উদাহরণ: সম্পূর্ণ নোয়েজযুক্ত একটি ইমেজ ধাপে ধাপে পরিষ্কার করে আসল ইমেজ পুনরুদ্ধার করা।

ডিফিউশন মডেলের কাজের ধাপসমূহ

1. নোয়েজ অ্যাডিশন: প্রথমে, মডেলের ইমেজ বা ইনপুট ডেটাতে বিভিন্ন ধাপে গাউসিয়ান নোয়েজ যোগ করা হয়।
2. প্রেডিকশন স্টেপ: মডেলটি প্রতিটি ধাপে নোয়েজের স্তর দেখে প্রেডিক্ট করে পরবর্তী ধাপের নোয়েজ কেমন হবে।
3. ইমেজ রিকনস্ট্রাকশন: মডেলটি ধাপে ধাপে নোয়েজ কমিয়ে ইমেজ পুনরুদ্ধার করে এবং এটি প্রেডিকশন এবং ব্যাকপ্রোপাগেশনের মাধ্যমে ট্রেনিং হয়।

ডিফিউশন মডেলের গাণিতিক ভিত্তি

ডিফিউশন মডেল সাধারণত মার্কভ চেইন (Markov Chain) ভিত্তিক, যেখানে পরবর্তী স্টেপের আউটপুট শুধুমাত্র পূর্বের স্টেপের ওপর নির্ভর করে। এটি একটি প্রোবাবিলিস্টিক মডেল যেখানে:

• ইমেজ বা ডেটা থেকে ধাপে ধাপে নোয়েজ অ্যাড এবং রিমুভ করা হয়।
• প্রতিটি স্টেপে মডেল শিখে কিভাবে নোয়েজ কমিয়ে ইমেজের আসল ফিচার পুনরায় তৈরি করা যায়।

ডিফিউশন মডেলের বৈশিষ্ট্য

1. স্টেবল ট্রেনিং: GANs-এর মতো অস্থিতিশীল নয়, কারণ এটি ধাপে ধাপে ট্রেনিং করে।
2. রিয়েলিস্টিক আউটপুট: ডিফিউশন মডেল অত্যন্ত উচ্চ মানের এবং রিয়েলিস্টিক আউটপুট দিতে পারে, যা GANs-এর মতো বা তার থেকেও ভালো।
3. প্রোবাবিলিস্টিক মডেলিং: এটি প্রতিটি ধাপে একটি প্রোবাবিলিস্টিক অ্যাপ্রোচ ব্যবহার করে, যা মডেলকে আরও সঠিক করতে সহায়ক।

কেন ডিফিউশন মডেল ব্যবহার করবেন

1. উচ্চ মানের ইমেজ জেনারেশন: ডিফিউশন মডেল জটিল এবং বাস্তবসম্মত ইমেজ তৈরি করতে পারে, যা ডিজিটাল আর্ট এবং গেম ডেভেলপমেন্টে ব্যবহার করা হয়।
2. টেক্সট-টু-ইমেজ: ডিফিউশন মডেলগুলি সাধারণত টেক্সট-টু-ইমেজ জেনারেশন টাস্কে খুব কার্যকর।
3. রিসার্চ এবং ডেভেলপমেন্ট: জেনারেটিভ মডেলের ক্ষেত্রে এটি অত্যন্ত জনপ্রিয় এবং ডিপ লার্নিংয়ে গবেষণা ও উন্নয়নের জন্য প্রয়োজনীয়।

সারসংক্ষেপ

ডিফিউশন মডেল একটি জেনারেটিভ মডেল যা ধীরে ধীরে নোয়েজ যুক্ত ইমেজ থেকে আসল ইমেজ তৈরি করতে পারে। এটি প্রোবাবিলিস্টিক এবং মার্কভ চেইন ভিত্তিক পদ্ধতি অনুসরণ করে। ডিফিউশন মডেলগুলি অত্যন্ত কার্যকর এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে, যেমন টেক্সট-টু-ইমেজ, আর্টিফিশিয়াল ইমেজ জেনারেশন এবং রিসার্চে ব্যবহার করা হয়। এটি GANs-এর তুলনায় বেশি স্টেবল এবং রিয়েলিস্টিক আউটপুট দিতে সক্ষম।

Diffusion মডেল হলো এক ধরনের জেনারেটিভ মডেল যা সাম্প্রতিককালে Image Synthesis এবং Generative AI এর ক্ষেত্রে জনপ্রিয় হয়েছে। এটি মূলত একটি প্রক্রিয়া, যা একটি ইমেজ বা ডেটাকে শূন্য থেকে শুরু করে পর্যায়ক্রমে একটি নির্দিষ্ট প্যাটার্ন বা ফর্ম তৈরি করে। Diffusion মডেলের কাজের মৌলিক ধারণা হচ্ছে ধীরে ধীরে একটি র‍্যান্ডম ডিস্ট্রিবিউশন থেকে বাস্তবসম্মত ইমেজ বা ডেটা তৈরি করা।

Diffusion মডেলের মৌলিক ধারণা

Diffusion মডেলের মূল ধারণা হলো একটি ধাপে ধাপে পদ্ধতি, যেখানে একটি ইমেজ বা ডেটা প্রথমে একটি সম্পূর্ণ র‍্যান্ডম নoise-এ পরিণত করা হয় এবং তারপর ধীরে ধীরে সেই নoise-কে কমিয়ে একটি পরিষ্কার ইমেজ তৈরি করা হয়। এটি ঠিক বিপরীত একটি প্রক্রিয়া, যেখানে আমরা প্রথমে একটি বাস্তব ইমেজ বা ডেটা থেকে শুরু করি এবং ধাপে ধাপে নoise যোগ করে সেটিকে ধ্বংস করি, তারপর আবার সেই প্রক্রিয়ার বিপরীত দিকে কাজ করে সেই ইমেজ পুনর্গঠন করি।

Diffusion মডেলের কাজের ধাপ

Forward Diffusion Process (নoise যুক্ত করা):

• প্রথমে একটি বাস্তব ইমেজ বা ডেটা নিয়ে ধাপে ধাপে নoise যোগ করা হয়। এই প্রক্রিয়ায় ইমেজের ফিচার এবং প্যাটার্নগুলিকে ধীরে ধীরে ক্ষয় করা হয়, যাতে শেষ পর্যন্ত একটি সম্পূর্ণ র‍্যান্ডম নoise তৈরি হয়।
• এটি সাধারণত একটি Gaussian নoise ব্যবহার করে করা হয় এবং ধাপে ধাপে করা হয় (যেমন: t=1,2,...,Tt = 1, 2, ..., Tt=1,2,...,T পর্যন্ত)।

Reverse Diffusion Process (নoise কমানো):

• এখন মডেলটি ধাপে ধাপে সেই নoise যুক্ত ইমেজকে পুনর্গঠন করার চেষ্টা করে। মডেলটি শেখার চেষ্টা করে কীভাবে প্রতিটি ধাপে নoise কমিয়ে একটি বাস্তবসম্মত ইমেজ তৈরি করা যায়।
• এই প্রক্রিয়াটি অনেকটা Autoencoder-এর মতো কাজ করে, যেখানে মডেল একটি ল্যাটেন্ট স্পেস থেকে একটি ক্লিন আউটপুটে পরিণত হয়।

Diffusion মডেলের উপাদান

Noise Schedule:

• এটি নির্দেশ করে প্রতিটি ধাপে কতটুকু নoise যুক্ত বা কমানো হবে। একটি নির্দিষ্ট শিডিউলের মাধ্যমে এই নoise যুক্ত করা হয়, যাতে মডেলটি প্রতিটি ধাপে ধীরে ধীরে কাজ করতে পারে।

Parameterization:

• মডেলটি সাধারণত ϵθ(xt,t)\epsilon_\theta(x_t, t)ϵθ​(xt​,t) আকারে শেখানো হয়, যেখানে এটি পূর্ববর্তী ধাপ থেকে নoise অনুমান করে এবং ধাপে ধাপে সেটি কমিয়ে একটি পরিষ্কার আউটপুট তৈরি করে।

Loss Function:

• Diffusion মডেলগুলো সাধারণত একটি MSE (Mean Squared Error) লস ফাংশন ব্যবহার করে, যা নoise কমানোর প্রক্রিয়াতে মডেলকে সাহায্য করে। মডেলটি ট্রেনিংয়ের সময় শেখে কীভাবে নoise কমিয়ে একটি বাস্তবসম্মত ইমেজ বা আউটপুট তৈরি করা যায়।

Diffusion মডেলের ব্যবহার

1. Image Generation:
   • Diffusion মডেল ব্যবহার করে বাস্তবসম্মত ছবি তৈরি করা সম্ভব, যা GAN-এর মতো মডেলগুলোর বিকল্প হিসেবে কাজ করছে। DALL·E 2, Stable Diffusion ইত্যাদি মডেলগুলো Diffusion মডেলের উপর ভিত্তি করে কাজ করে।
2. Inpainting এবং Outpainting:
   • Diffusion মডেলগুলো একটি ইমেজের খালি অংশ পূরণ করতে (inpainting) বা একটি ইমেজের বাইরের অংশ প্রসারিত করতে (outpainting) ব্যবহার করা যায়।
3. Text-to-Image Generation:
   • টেক্সট বর্ণনার ভিত্তিতে ইমেজ তৈরি করতে Diffusion মডেল ব্যবহার করা হচ্ছে। টেক্সট ইনপুট অনুযায়ী ইমেজের বিভিন্ন ফিচার এবং প্যাটার্ন তৈরি করতে মডেলটি ট্রেন করা হয়।

Diffusion মডেলের সুবিধা

• বৈচিত্র্যময় আউটপুট: Diffusion মডেলগুলো খুব বাস্তবসম্মত এবং বৈচিত্র্যময় ইমেজ তৈরি করতে সক্ষম।
• স্ট্যাবিলিটি: GAN মডেলের তুলনায়, Diffusion মডেল ট্রেনিংয়ে বেশি স্থিতিশীল, কারণ এগুলো ধাপে ধাপে ট্রেন হয়।
• ফাইন কন্ট্রোল: Diffusion মডেলে প্রতিটি ধাপে নoise নিয়ন্ত্রণ করে আউটপুটকে নির্দিষ্ট ফর্মে গঠন করা যায়।

Diffusion মডেলের সীমাবদ্ধতা

• ধীরগতি: Diffusion মডেল সাধারণত ধাপে ধাপে কাজ করে, তাই এটি ট্রেনিং এবং আউটপুট জেনারেশনে সময় নেয়।
• কম্পিউটেশনাল খরচ: বড় মডেলগুলোর জন্য এবং উচ্চ-রেজোলিউশনের ইমেজ তৈরি করতে প্রচুর কম্পিউটেশনাল রিসোর্স প্রয়োজন।

উপসংহার

Diffusion মডেল হলো জেনারেটিভ AI এবং Image Synthesis-এর ক্ষেত্রে একটি নতুন ও উন্নত পদ্ধতি, যা GAN-এর সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করছে। এর মাধ্যমে উচ্চ-মানের, বাস্তবসম্মত, এবং বৈচিত্র্যময় ইমেজ এবং ডেটা তৈরি করা সম্ভব। Diffusion মডেল ভবিষ্যতে আরও উন্নত AI-ভিত্তিক ইমেজ জেনারেশন এবং ক্রিয়েটিভ কনটেন্ট ক্রিয়েশনের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।

Noise Addition এবং Denoising-এর মাধ্যমে ইমেজ তৈরি করা ডিফিউশন মডেলের একটি মূল পদ্ধতি, যা Stable Diffusion-এর মত মডেলগুলোতে ব্যবহৃত হয়। এই প্রক্রিয়ায় মূলত একটি ইমেজকে প্রগ্রেসিভলি নষ্ট করে এবং পরে পুনর্গঠন করা হয়। নিচে এই পদ্ধতির বিস্তারিত ব্যাখ্যা দেওয়া হলো:

Noise Addition এবং Denoising-এর পদ্ধতি

ডিফিউশন মডেলে, ইমেজ জেনারেশনের জন্য দুটি ধাপ রয়েছে:

1. Noise Addition: একটি ইমেজ বা টেক্সট থেকে স্টার্ট করে ধীরে ধীরে ইমেজে ন্যয়স (random noise) অ্যাড করা হয়।
2. Denoising: মডেলটি এই ন্যয়সযুক্ত ইমেজ থেকে ধাপে ধাপে মূল ইমেজ পুনর্গঠন করে, যা একটি হাই-কোয়ালিটি ইমেজ তৈরি করে।

Noise Addition এবং Denoising-এর উদাহরণ

এখানে PyTorch ব্যবহার করে Noise Addition এবং Denoising-এর মাধ্যমে একটি ডিফিউশন প্রক্রিয়া ডেমোনস্ট্রেট করা হয়েছে।

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# একটি সিম্পল ডেনয়েজিং মডেল ডিফাইন করা
class SimpleDenoisingModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleDenoisingModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 784)
        )

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# গ্যাসিয়ান ন্যয়স অ্যাড করার ফাংশন
def add_noise(image, noise_level):
    noise = torch.randn_like(image) * noise_level
    return image + noise

# মডেল ইনস্ট্যানশিয়েট করা
model = SimpleDenoisingModel()

# একটি র‍্যান্ডম ইমেজ তৈরি করা (উদাহরণ হিসেবে MNIST সাইজ)
original_image = torch.rand(1, 28, 28)
noisy_image = add_noise(original_image, 0.5)

# ইমেজ ফ্ল্যাট করা (ব্যাচ সাইজ 1 ধরে)
noisy_image_flat = noisy_image.view(-1, 784)

# মডেলের মাধ্যমে ডেনয়েজিং করা
denoised_image_flat = model(noisy_image_flat)
denoised_image = denoised_image_flat.view(1, 28, 28).detach()

# ইমেজগুলো প্রদর্শন করা
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))
axs[0].imshow(original_image.squeeze(), cmap='gray')
axs[0].set_title('Original Image')
axs[1].imshow(noisy_image.squeeze(), cmap='gray')
axs[1].set_title('Noisy Image')
axs[2].imshow(denoised_image.squeeze(), cmap='gray')
axs[2].set_title('Denoised Image')
plt.show()
Copy

ব্যাখ্যা:

ডেনয়েজিং মডেল:

• একটি সিম্পল ফুলি কানেক্টেড নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা হয়েছে, যা ২৮x২৮ সাইজের ইনপুট নিয়ে (MNIST-এর মত) ইমেজকে ডেনয়েজ করার চেষ্টা করে।

Noise Addition:

• add_noise() ফাংশন ব্যবহার করে একটি গ্যাসিয়ান ন্যয়স ইমেজে যোগ করা হয়।
• noise_level দ্বারা ন্যয়সের ইন্টেনসিটি কন্ট্রোল করা যায়।

Denoising:

• মডেলটি ন্যয়সযুক্ত ইমেজ ইনপুট নেয় এবং এটি প্রসেস করে ডেনয়েজ ইমেজ আউটপুট দেয়।

ইমেজ প্রদর্শন:

• matplotlib ব্যবহার করে মূল ইমেজ, ন্যয়সযুক্ত ইমেজ, এবং ডেনয়েজ ইমেজ প্রদর্শন করা হয়েছে।

ডিফিউশন মডেলের প্রক্রিয়া:

• Noise Addition:
  • মডেলটি প্রথমে একটি র‍্যান্ডম ন্যয়স (যেমন গ্যাসিয়ান ন্যয়স) দিয়ে ইমেজের পিক্সেলগুলো বিকৃত করে।
• Denoising Process:
  • ডেনয়েজিং ধাপে, মডেলটি ন্যয়সযুক্ত ইমেজ থেকে ধীরে ধীরে ন্যয়স কমিয়ে মূল ইমেজ পুনর্গঠন করার চেষ্টা করে।
  • এটি সাধারণত বিভিন্ন ধাপে করা হয়, যেখানে প্রতিটি ধাপে মডেল ইমেজের প্যাটার্ন এবং ফিচারগুলো শিখে নেয় এবং আগের ধাপের তুলনায় ন্যয়স কমিয়ে ফেলে।

Stable Diffusion-এ Noise Addition এবং Denoising:

Stable Diffusion এবং অন্যান্য ডিফিউশন মডেলগুলোতে, ন্যয়স অ্যাড করা হয় একটি ইমেজের মধ্যে বিভিন্ন ধাপে, এবং মডেলটি ধাপে ধাপে ইমেজকে পুনর্গঠন করে। প্রতিটি ধাপে মডেলটি পূর্বের স্টেপ থেকে একটি আপডেটেড ফর্ম পায় এবং এটি আগের ইমেজ থেকে আরও পরিষ্কার আউটপুট তৈরি করার চেষ্টা করে। এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে, মডেলটি ধীরে ধীরে একটি সম্পূর্ণ হাই-কোয়ালিটি ইমেজ তৈরি করতে সক্ষম হয়।

ডিফিউশন মডেলের এই পদ্ধতি অত্যন্ত ইফেক্টিভ কারণ এটি প্রগ্রেসিভলি ইমেজের ফিচারগুলো শিখে এবং পুনর্গঠন করে, যা মডেলটিকে টেক্সট বা অন্যান্য ইনপুট থেকে জটিল এবং বিস্তারিত ইমেজ তৈরি করতে সাহায্য করে।

Stable Diffusion হলো একটি উন্নত ইমেজ জেনারেশন মডেল যা Diffusion Model এর উপর ভিত্তি করে তৈরি। এটি মূলত ইনপুট টেক্সট বা ইমেজ বেসড ইনপুট নিয়ে অত্যন্ত উচ্চমানের, ফটো-রিয়ালিস্টিক ইমেজ তৈরি করতে পারে। Stable Diffusion মডেলটি কিভাবে ট্রেনিং করা হয় এবং এটি কিভাবে কাজ করে তা নিচে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।

1. Stable Diffusion-এর কাজের পদ্ধতি

Stable Diffusion মডেলটি Diffusion Process ব্যবহার করে কাজ করে, যেখানে ইমেজ বা ডেটার ধীরে ধীরে প্রক্রিয়া করা হয়। এটি বেশ কয়েকটি ধাপে বিভক্ত:

ধাপ ১: Diffusion Process (ফরোয়ার্ড প্রসেস)

• মডেল প্রথমে একটি ইমেজে ধীরে ধীরে নয়েজ যোগ করে। এটি ইমেজকে একটি ধীরে ধীরে নষ্ট করা প্রক্রিয়া, যা মডেলটিকে শিখতে সাহায্য করে কিভাবে একেবারে অগোছালো (নয়েজযুক্ত) ডেটা থেকে আসল ইমেজ পুনরুদ্ধার করা যায়।
• প্রতিটি স্টেপে (ইমেজের অবস্থায়) মডেলটি সেই স্টেপের জন্য নির্দিষ্ট নয়েজের মাত্রা যোগ করে।

ধাপ ২: Reverse Process (রিভার্স প্রসেস)

• মডেলটি ট্রেনিং করা হয় কিভাবে এই নয়েজযুক্ত ইমেজ থেকে আসল ইমেজ পুনরায় তৈরি করা যায়। এই রিভার্স প্রসেসে, মডেলটি ধীরে ধীরে নয়েজ ফিল্টার করে এবং আসল ইমেজে ফিরে আসে।
• এটি একটি ধাপে নয়েজ রিডাকশন না করে বরং একাধিক ধাপে এটি করে, যাতে মডেলটি ধীরে ধীরে ইমেজের বৈশিষ্ট্যগুলো পুনরুদ্ধার করতে পারে।

ধাপ ৩: Text-to-Image Generation

• Stable Diffusion মডেলটি একটি টেক্সট ইনপুটকে ইমেজে রূপান্তরিত করার জন্য টেক্সট এম্বেডিং ব্যবহার করে। এটি মূলত ব্যবহারকারীর দেওয়া টেক্সট ইনপুটকে একটি ল্যাটেন্ট স্পেস-এ ম্যাপ করে, যেখানে মডেলটি ইমেজ জেনারেশনের জন্য প্রয়োজনীয় ফিচার এবং বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করে।
• টেক্সট এম্বেডিং এবং ল্যাটেন্ট স্পেসে ম্যাপিং করার জন্য CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) ব্যবহার করা হয়, যা মডেলের ইমেজ এবং টেক্সটের মধ্যে সম্পর্ক শেখাতে সহায়ক।

2. Stable Diffusion-এর ট্রেনিং পদ্ধতি

Stable Diffusion মডেলের ট্রেনিং বেশ জটিল, কারণ এটি একটি Generative Model যা ডেটার উপর ভিত্তি করে ইমেজ জেনারেট করে। এর ট্রেনিং পদ্ধতি ধাপে ধাপে নিম্নরূপ:

ধাপ ১: প্রি-প্রসেসিং এবং ডেটাসেট তৈরি করা

• মডেল ট্রেনিং করার জন্য, বড় আকারের ডেটাসেট যেমন ImageNet বা কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়, যেখানে ইমেজ এবং টেক্সট ক্যাপশন থাকে।
• ইমেজগুলি সাধারণত রিসাইজ করা হয় এবং একটি নির্দিষ্ট ফরম্যাটে নরমালাইজ করা হয় যাতে মডেলটি এগুলো থেকে সহজেই বৈশিষ্ট্য শিখতে পারে।

ধাপ ২: Noise Addition এবং Target তৈরি করা

• Diffusion মডেলের জন্য ট্রেনিং করার সময়, ইমেজে ধীরে ধীরে নয়েজ যোগ করা হয় (Forward Process)। প্রতিটি ধাপে নয়েজের মাত্রা একটু একটু করে বাড়ানো হয়।
• মডেলের টার্গেট হলো, প্রতিটি ধাপে সেই নয়েজযুক্ত ইমেজ থেকে আসল ইমেজ পুনরায় তৈরি করা (Reverse Process)।

ধাপ ৩: Loss Function এবং Optimizer সেট করা

• Mean Squared Error (MSE) লস ফাংশন সাধারণত Diffusion Model ট্রেনিং এর জন্য ব্যবহৃত হয়, যা মডেলকে শেখায় কিভাবে নয়েজযুক্ত ইমেজের সাথে আসল ইমেজের পার্থক্য কমানো যায়।
• Adam বা AdamW এর মতো optimizer ব্যবহার করা হয়, যা মডেলের প্যারামিটার আপডেট করে এবং মডেলকে দ্রুত কনভার্জ করতে সহায়ক।

ধাপ ৪: মডেল আর্কিটেকচার (UNet Model)

• Stable Diffusion মডেলে একটি UNet আর্কিটেকচার ব্যবহার করা হয়, যা ইমেজ প্রসেসিং এবং রিকনস্ট্রাকশনের জন্য কার্যকরী।
• UNet মডেলটি ConvNet (Convolutional Network) ভিত্তিক এবং এটি ইমেজের বিভিন্ন স্তরে (স্কেল) ফিচার বের করে আনার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এর Encoder এবং Decoder সেগমেন্ট থাকে, যা ইমেজকে কম্প্রেস এবং পুনরায় প্রসেস করতে সাহায্য করে।

ধাপ ৫: Training Iterations

• ট্রেনিং করার সময়, প্রতিটি ব্যাচে ইমেজ লোড করে নয়েজ যোগ করা হয় এবং মডেলটি শেখার চেষ্টা করে কিভাবে নয়েজ ফিল্টার করে আসল ইমেজ তৈরি করা যায়।
• মডেলকে একাধিক epoch পর্যন্ত ট্রেনিং করা হয় যাতে এটি বিভিন্ন ধরনের ইমেজ থেকে বৈশিষ্ট্য শেখে এবং বিভিন্ন ক্যাপশন থেকে ইমেজ তৈরি করতে পারে।

3. Stable Diffusion মডেলের উপকারিতা এবং সীমাবদ্ধতা

উপকারিতা:

• উচ্চমানের ইমেজ জেনারেশন: মডেলটি ফটো-রিয়ালিস্টিক এবং ক্রিয়েটিভ ইমেজ তৈরি করতে অত্যন্ত দক্ষ।
• কাস্টমাইজেবিলিটি: ব্যবহারকারীর টেক্সট ইনপুটের উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট ধরনের ইমেজ তৈরি করা সম্ভব।
• কম্পিউটেশনাল এফিসিয়েন্সি: অন্যান্য ডিফিউশন মডেলের তুলনায়, এটি কম রিসোর্স ব্যবহার করে এবং দ্রুত কাজ করে।
• ওপেন সোর্স: মডেলটি ওপেন সোর্স হওয়ায়, গবেষক এবং ডেভেলপাররা এটিকে কাস্টমাইজ এবং ফাইন-টিউন করতে পারে।

সীমাবদ্ধতা:

• ডেটার উপর নির্ভরশীলতা: মডেলটি যথাযথভাবে কাজ করার জন্য বড় এবং ডাইভার্স ডেটাসেটের উপর নির্ভরশীল।
• টেক্সট-ইমেজ সম্পর্কের সীমাবদ্ধতা: কিছু জটিল টেক্সট ইনপুটের ক্ষেত্রে মডেলটি সঠিকভাবে ইমেজ তৈরি করতে পারে না, কারণ এটি টেক্সট এবং ইমেজের সম্পর্ক পুরোপুরি বোঝে না।
• কম্পিউটেশনাল রিসোর্স: বড় মডেল ট্রেনিং এবং ফাইন-টিউন করার জন্য উচ্চ মানের GPU প্রয়োজন।

Stable Diffusion একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী মডেল, যা টেক্সট এবং ইমেজের সংযোগ থেকে ইমেজ জেনারেশন এবং সম্পাদনার বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যায়। এটি কাস্টমাইজেবিলিটি, কার্যকারিতা এবং উন্মুক্ততার কারণে গবেষণা এবং প্রোডাকশন উভয় ক্ষেত্রেই জনপ্রিয়।

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:

1. ফরোয়ার্ড প্রসেস (Forward Process): এখানে একটি ইমেজে ধীরে ধীরে noise (শব্দ) যোগ করা হয়, যতক্ষণ পর্যন্ত তা সম্পূর্ণ র‍্যান্ডম (pure noise) না হয়ে যায়।
2. 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")
Copy

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।